L'IA dans les soins de santé : les défis de la mise en œuvre et de l'adoption

Ce n'est une surprise pour personne que l'industrie de la santé soit en difficulté en ce moment.

Avec une pénurie croissante de main-d'œuvre , une méfiance envers le système et une demande croissante de services de qualité, l'industrie a désespérément besoin de solutions.

Pendant des années, les gens ont parlé des implications révolutionnaires que l'intelligence artificielle (IA) pourrait avoir pour les soins de santé, mais comme de nombreuses industries vont de l'avant avec l'adoption de l'IA, le secteur de la santé a mis du temps à agir.

Tout n'est-il que bavardage, alors ? L'IA est-elle vraiment la réponse aux problèmes de santé ?

Avantages de l'adoption de l'IA

De la rationalisation des processus fastidieux à leur élimination complète, l'adoption de l'IA peut apporter de nombreux avantages aux prestataires de soins de santé.

L'avantage le plus évident est une efficacité accrue : les flux de travail basés sur l'IA sont conçus pour être rapides, précis et efficaces, permettant aux professionnels de la santé de concentrer leur temps et leur énergie sur les aspects essentiels des soins aux patients plutôt que sur la paperasserie. En automatisant certains processus, davantage de données peuvent être collectées rapidement et avec précision, ce qui permet de mieux comprendre ce qui se passe dans la santé d'un patient.

(Source : DNV )

Cela nous amène au deuxième avantage : les informations basées sur l'IA. En recueillant des données provenant de plusieurs sources, l'IA peut fournir aux professionnels de la santé de meilleures informations pour la prise de décision et les aider à identifier des modèles, ce qui pourrait être utile pour prédire la progression des maladies et le fonctionnement des traitements.

Enfin, en automatisant les tâches banales, l'IA peut libérer du temps pour que les professionnels de la santé se concentrent sur des projets plus complexes et chronophages. Cela a d'énormes implications si l'on considère la nature surchargée et en sous-effectif de nombreux établissements de santé.

La diminution du risque d'épuisement professionnel est la moindre des choses. Sans tâches administratives banales encombrant leur flux de travail, les travailleurs sont beaucoup plus susceptibles de s'investir dans leurs fonctions, d'aimertravailler et de faire preuve d'un plus grand degré de créativité et d'empathie, ce qui conduit à un niveau de qualité de soins plus élevé pour les patients.

Alors pourquoi l'adoption de l'IA a-t-elle été si lente dans le secteur de la santé ?

Il y a de nombreuses considérations à prendre en compte lorsqu'il s'agit d'adopter une nouvelle technologie dans un domaine comme l'industrie de la santé.

Par exemple…

Complexité de l'intégration dans les workflows existants

L'introduction de nouvelles technologies dans les systèmes établis nécessite une planification et des tests minutieux. Et une technologie révolutionnaire comme l'IA peut être difficile à utiliser et à intégrer dans les flux de travail existants, ce qui peut rendre les investisseurs réticents à s'engager à effectuer le changement.

(Source : DNV )

Le secteur de la santé repose également sur un système complexe de réseaux, comme les assurances et les programmes gouvernementaux. Tout changement en amont dans un processus peut perturber les flux de travail d'autres parties du réseau, et avec autant de parties prenantes à consulter, faire décoller un plan peut être un défi.

Les logiciels complémentaires et les innovations qui fonctionnent avec l'IA sont essentiels à l'adoption généralisée de l'IA dans le secteur de la santé, et bien qu'il y ait un intérêt pour la technologie, le développement a été principalement centré sur les hôpitaux des grandes villes et les grandes entreprises de soins de santé. Et oui, ce sont les institutions qui embauchent activement des experts en IA.

Limites et préoccupations concernant les données

L'accès aux données est un facteur limitant important lorsqu'il s'agit de savoir jusqu'où la technologie de l'IA peut aller. Les données médicales étant notoirement difficiles à collecter et à accéder, les données disponibles pour l'entraînement de l'IA ne peuvent pas être représentatives de la population générale. Ces données limitées doivent également être traitées, filtrées et qualifiées, ce qui est un processus chronophage.

(Source : IDC )

De plus, il y a des inquiétudes quant au type de données conservées par une IA. La confidentialité des patients est bien sûr une priorité en matière de conservation des données. Cependant, cela signifie que la technologie de sécurité doit être développée pour suivre le rythme de l'évolution rapide des solutions d'IA et des besoins en constante évolution des prestataires de soins de santé.

Dans l'ensemble, il y a actuellement un manque général de…

Confiance

Au cœur de la réticence à adopter l'IA se trouve un profond manque de confiance à la fois dans son utilité, son potentiel et les mesures de sécurité qui peuvent enrayer ses pièges.

(Source : Internet des entreprises )

Les préoccupations éthiques et réglementaires pèsent lourdement sur le processus décisionnel lorsqu'il s'agit d'introduire l'IA dans les soins de santé. Les questions de savoir si une IA sera capable ou non de prendre des décisions aussi précisément qu'un humain et les craintes que des données incorrectes puissent conduire à des résultats indésirables ont poussé les parties prenantes à faire une pause avant d'investir dans des solutions d'IA.

Le processus d'obtention de l'approbation réglementaire peut prendre beaucoup de temps, et la technologie étant si nouvelle, de nombreuses considérations relatives à la confidentialité et à la responsabilité n'ont pas encore été entièrement couvertes par la législation existante.

En plus de cela, beaucoup s'inquiètent des biais algorithmiques et de la façon dont les modèles d'IA pourraient être affectés par des préjugés préexistants. Dans un domaine aussi sensible que la santé, les préjugés sociaux reflétés par inadvertance par l'IA pourraient être très préoccupants.

Les appels à la transparence dans le processus de développement et à un investissement accru dans la recherche éthique sur l'IA se multiplient. Mais l'industrie est encore loin d'avoir une quelconque forme de surveillance globale.

Résistance au changement

La réticence humaine naturelle à adopter le changement ne peut être négligée. Le secteur de la santé repose sur la tradition et de nombreuses parties prenantes hésitent à investir dans de nouvelles technologies qui pourraient perturber les flux de travail établis et nécessiter un tout nouvel ensemble de compétences.

Et tandis que les travailleurs de première ligne qui recherchent désespérément une solution à leurs charges de travail croissantes sont souvent désireux d'essayer de nouvelles technologies, cela peut être difficile à vendre pour les cadres supérieurs qui sont plus réfractaires au risque lorsqu'il existe un tel potentiel de perturbation.

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Exemples d'adoption réussie de l'IA dans les soins de santé

Malgré les nombreux défis, certains ont adopté le changement à la fois au niveau national et international, de manière modeste et radicale.

Utilisation de l'IA pour l'automatisation de la rédaction médicale

Tout comme les outils d'écriture de contenu d'IA comme Hubspot et ChatGPT sont utilisés dans diverses industries comme le marketing, il est également utilisé dans les soins de santé pour générer du contenu tel que des rapports de patients, des descriptions de produits, des articles et des résumés médicaux.

Une étude de cas intéressante à ce sujet est la façon dont Pharmeasy, une startup indienne qui fournit des médicaments en ligne, des solutions de télésanté et des services de diagnostic, a augmenté le trafic organique de 60 % en utilisant l'écriture par IA.

Utilisation de l'IA pour identifier les tissus cancéreux

Au Houston Methodist Research Institute, les chercheurs ont utilisé la technologie de l'IA pour interpréter les mammographies. Ils ont développé un logiciel basé sur la technologie de l'IA qui aide à traiter les dossiers des patients avec une précision de 99 % et 30 fois plus rapidement que la vitesse humaine .

L'équipe de recherche vise à ce que leur logiciel soit utilisé par des médecins qui pourront évaluer plus précisément les facteurs de risque des patientes et réduire le nombre de résultats de mammographie faussement positifs. Ils espèrent que cela, à son tour, réduirait le nombre de biopsies inutiles et inconfortables effectuées.

Utiliser des infirmières virtuelles pour de meilleurs résultats pour les patients

L'UCSF et le NHS du Royaume-Uni se sont associés à Sensely , une société de développement de technologies d'IA, et à leur IA conversationnelle "Molly".

(Source : Sensely )

Disponible 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, l'application peut prendre contact avec les patients à leur propre rythme et répondre à toutes les questions qu'ils pourraient avoir sur leur traitement. L'application peut également surveiller l'humeur des patients et les effets secondaires qu'ils pourraient ressentir à cause du traitement ou des médicaments. Ces données, ainsi que les données des autres appareils intégrés du patient, peuvent ensuite être agrégées dans un dossier médical, donnant aux cliniciens des antécédents plus précis sur lesquels fonder des diagnostics.

Soutenir les patients atteints de démence grâce à l'IA de reconnaissance faciale

Les patients souffrant de démence modérée à sévère ont du mal à communiquer leur inconfort ou leur douleur à leurs soignants. Mais en utilisant un outil appelé PainChek, les soignants de Dementia Support Australia seront en mesure de dire si leurs patients souffrent et de leur fournir les soins dont ils ont besoin.

(Source : PainChek )

L'outil fonctionne en exécutant une analyse de 10 secondes sur le visage d'un patient et en évaluant les expressions liées à la douleur, comme les sourcils baissés, les paupières serrées ou un léger plissement du nez. PainChek fournit aux consultants de Dementia Support Australia un moyen plus fiable d'évaluer la douleur chez les patients atteints de démence, un moyen moins invasif, moins pénible et plus efficace que les méthodes précédentes.

Intimidé ? Commencer petit.

L'adoption de l'IA n'est pas un processus du tout ou rien. Commencer la transition implique de petites étapes progressives.

Un point de départ courant consiste à migrer vos systèmes vers le stockage en nuage, par opposition aux anciens logiciels dont la mise à jour et la maintenance peuvent être coûteuses. Un plan d'optimisation, de collecte et de qualification des données est également nécessaire pour vous permettre de jeter les bases d'une éventuelle utilisation de ces données. L'établissement d'un cadre pour les normes d'éthique et de confidentialité devrait également être une priorité.

Enfin, commencez à éduquer les prestataires et les patients sur les avantages de la technologie de l'IA dans les soins de santé pour aider à renforcer la confiance dans la technologie et à rallier les gens à votre vision d'un système de santé plus intelligent. Rassurez-les que la technologie est utilisée pour compléter et améliorer les soins qu'ils reçoivent plutôt que de les remplacer.

En introduisant lentement mais intentionnellement la technologie de l'IA dans les soins de santé, les fournisseurs peuvent faciliter la transition pour les investisseurs et les travailleurs nerveux, augmentant ainsi les chances d'une adoption réussie. Alors respirez profondément et sortez votre stylo et votre papier. Il est temps de planifier.