L’année 2023 a marqué une étape importante pour l’IA générative, attirant une attention sans précédent sur l’immense potentiel des technologies d’IA dans tous les secteurs. En tant que médecin qui dirige également une équipe de data scientists, je suis ravi de constater cette prise de conscience plus large du marché, mais il est important de reconnaître que l’IA fait progresser discrètement les soins de santé depuis des décennies.

En fait, l’IA a été appliquée pour la première fois dans le domaine de la recherche biomédicale dès les années 1970. Au cours des décennies suivantes, à mesure que la modélisation manuelle des données passait aux versions numériques, l’IA a généré des avantages cliniques et opérationnels de plus en plus sophistiqués – allant de l’accélération de la recherche sur l’ADN à la possibilité de procédures chirurgicales plus précises et à la mise en œuvre complète du DSE.

Au cours des 20 dernières années, les progrès de l’IA prédictive ont fait surface dans les applications destinées aux consommateurs telles que les recommandations d’Alexa et de Netflix. Même si l’individu moyen a pu interagir avec l’IA sans s’en rendre compte, la véritable portée de ses possibilités, notamment dans le domaine des soins de santé, reste largement opaque.

Cela a changé avec l’adoption rapide de ChatGPT d’OpenAI, qui a fait prendre davantage conscience du potentiel de transformation de l’IA générative. Cependant, cette nouvelle attention a également amplifié les niveaux mitigés d’acceptation et de tolérance au risque qui ont historiquement entouré les technologies de l’IA. L’idée fausse persistante selon laquelle l’IA vient pour nos emplois en est un excellent exemple.

Il est essentiel que nous réfugions ce discours et recentrons nos efforts sur la manière dont l’IA peut être appliquée concrètement pour améliorer les soins de santé – en mettant particulièrement l’accent sur les domaines opérationnels et les processus décisionnels. Voici pourquoi:

L’IA prédictive a déjà fait ses preuves dans le domaine des soins de santé

L’IA prédictive a déjà accru l’efficacité et amélioré considérablement les défis opérationnels au sein des soins de santé. Par exemple, des résultats remarquables ont été obtenus en utilisant l’IA pour soutenir les dépistages par mammographie, identifiant 20 % de cas de cancer du sein en plus tout en réduisant la charge administrative (la charge de travail de lecture d’écran dans ce cas) de 44 %. Outre le dépistage du cancer, l’IA prédictive a été utilisée avec succès pour améliorer le suivi des patients, identifier les patients à risque, faciliter le diagnostic des maladies et minimiser la fraude sur les ordonnances.

De telles applications pratiques de l’IA sont essentielles, étant donné les 250 milliards de dollars de gaspillage administratif inutile identifiés dans le secteur des soins de santé. La pandémie de COVID-19 a également exacerbé les difficultés, avec une crise croissante du personnel et un nombre record de refus de réclamations qui ont exacerbé les pertes de revenus.

Il est encourageant de voir les principaux systèmes de santé s’engager publiquement à adopter les technologies de l’IA avec une vigueur et des investissements renouvelés. Mais nous devrions également étudier comment les hôpitaux de petite et moyenne taille peuvent bénéficier de l’IA dans les domaines opérationnels. En fin de compte, nous devons poursuivre le long projet consistant à « rendre les soins de santé plus efficaces » en réduisant le travail administratif inutile et manuel.

L’IA complétera, et non remplacera, les professionnels de la santé

L’IA ne pourra jamais remplacer le jugement et l’expertise du clinicien humain. Cependant, il sera capable d’ingérer et d’interpréter les données plus rapidement, avec une précision améliorée de ses prédictions au fil du temps. Des études ont déjà validé l’efficacité des résumés cliniques générés par l’IA, qui sont souvent préférés à ceux créés par des experts médicaux en raison de leur concision et de leur exactitude.

L’IA générative, le dernier outil de la boîte à outils de l’IA, pourrait encore améliorer ce processus en permettant aux cliniciens de créer une vue longitudinale d’un patient d’un simple clic, plutôt que d’avoir à rassembler des informations provenant de plusieurs sources.

Même si l’IA prédictive continuera probablement à exceller dans la résolution de nombreux défis administratifs dans un avenir proche, à mesure que l’IA générative mûrira, elle devra être soigneusement modélisée, testée et validée pour garantir son exactitude et éliminer les biais. Il s’agit d’un jeu de longue haleine, mais très prometteur pour permettre aux cliniciens de se concentrer sur l’objectif principal des soins de santé : fournir des soins de haute qualité centrés sur le patient.

Aucune technologie n’est parfaite et l’IA ne fait pas exception. Mais nous devons remettre en question l’idée selon laquelle la technologie doit être irréprochable pour avoir de la valeur. Tout processus manuel dirigé par l’homme sera également toujours sujet à des erreurs. La clé est d’exploiter la puissance de l’IA pour améliorer, et non remplacer, l’intervention humaine dans les soins de santé.

En adoptant les applications pratiques de l’IA, nous pouvons garantir que les soins de santé sont dispensés d’une manière véritablement centrée sur la personne – B2C, et non B2B – en donnant la priorité à l’élément humain à humain pour rehausser l’expérience des patients et des membres tout en améliorant l’efficacité opérationnelle. Il s’agit d’une vision du verre à moitié plein pour l’avenir des soins de santé, et je suis profondément déterminé à la réaliser.

Heather Bassett, MD, est le médecin-chef de Xsolis, une entreprise de technologie de la santé basée sur l’IA et dotée d’une approche centrée sur l’humain. Avec plus de 20 ans d’expérience dans le domaine de la santé, le Dr Bassett supervise l’équipe de science des données de Xsolis, l’équipe de gestion des refus et son programme de médecins-conseils. Elle est certifiée en médecine interne.