L'intelligence artificielle dans les secteurs de la santé et des sciences de la vie

L'IA peut améliorer les résultats et les expériences des patients, accélérer la recherche et la découverte, optimiser l'efficacité opérationnelle dans les secteurs de la santé et des sciences de la vie.

L'IA dans les secteurs de la santé et des sciences de la vie

  • L'IA améliore l'efficacité et la précision, facilite les opérations et, en fin de compte, offre de meilleurs résultats aux patients.

  • Bien que l'IA soit déjà utilisée dans les domaines de la santé et des sciences de la vie, les organisations commencent à peine à explorer son potentiel.

  • Le déploiement de l'IA pourrait permettre aux organismes de santé de relever de nombreux défis liés au volume, à la disparité et au cloisonnement des ensembles de données.

author-image

Par

Qu'est-ce que l'IA dans le secteur de la santé ?

De la recherche aux soins, la santé génère des quantités massives de données. Dans une certaine mesure, la fourniture de soins adaptés et efficaces dépend de la compréhension de toutes ces informations. L'intelligence artificielle, qui englobe le machine learning, le deep learning, l'IA générative (GenAI) et d'autres méthodes algorithmiques, est conçue pour analyser de gigantesques quantités de données disparates afin de trouver des schémas et d'agir en conséquence à une vitesse et à une échelle qui surpassent les capacités humaines.

Appliquée aux soins, l'IA offre aux patients, au personnel clinique/infirmier et aux administrateurs une myriade d'avantages basés sur les données. Par exemple, l'amélioration de la vitesse et de la précision des diagnostics, la surveillance à distance et les assistants virtuels renforcent l'accompagnement des patients. La rationalisation des flux de travail (workflows), l'automatisation des tâches administratives et l'amélioration du suivi des stocks permettent de réduire les dépenses et de libérer du personnel pour des interactions personnelles à plus forte valeur ajoutée. Dans les laboratoires, l'IA automatise les instruments afin de fournir des résultats de tests précis à grande échelle, d'accélérer le diagnostic et la découverte de médicaments, et de permettre la médecine de précision.

Les solutions de sécurité renforcées par l'IA et les PC avec IA permettent aux organismes de santé de se conformer aux normes et de protéger leurs systèmes et leurs données, ainsi que celles de leurs patients, contre les cybermenaces.

Avantages de l'IA dans le secteur de la santé

L'IA offre des avantages tangibles dans les secteurs de la santé et des sciences de la vie :
 

  • Retour sur investissement : une étude IDC commandée par Microsoft en 2023 a révélé que les organismes de santé ont obtenu un retour sur investissement démontrable en matière d'IA en 14 mois, avec une moyenne de 3,20 $ de ROI pour chaque dollar dépensé sur un projet ou une initiative d'IA3.
  • Efficacité opérationnelle : l'IA peut automatiser les tâches administratives, libérant le personnel pour des interactions personnelles à plus forte valeur ajoutée. Le traitement du langage naturel (NLP) peut être utilisé pour les fonctionnalités de conversion de la parole en texte afin de rationaliser le processus de documentation des dossiers de santé électroniques (DSE). Les outils d'IA générative peuvent orienter et personnaliser le coaching et le développement des compétences du personnel. L'IA peut améliorer la gestion des stocks ou analyser les processus métier afin de recommander des améliorations de l'efficacité.
  • Accélération des diagnostics et de la détection : les flux de travail d'imagerie médicale améliorés par l'IA permettent de réduire les délais d'attente des résultats en offrant plus de détails visuels. L'analyse augmentée par l'IA peut signaler des anomalies et des schémas non observés par l'œil humain. L'analyse des données génétiques ou des dossiers de patients provenant de systèmes disparates peut alerter les cliniciens sur les signes précoces d'une maladie, ce qui permet d'accélérer le traitement.
  • Amélioration de l'accès aux soins et de la surveillance : les dispositifs wearables (à porter sur soi) basés sur l'IA peuvent suivre à distance les signes vitaux des patients et automatiser la prise de médicaments afin gagner du temps lors des consultations à distance. Dans les hôpitaux, les plateformes unifiées basées sur l'IA peuvent fournir plus de données rétrospectives et en temps quasi réel au personnel afin d'améliorer les flux de travail et les soins. Elles peuvent aussi être utilisées pour créer des stations virtuelles où une seule infirmière peut surveiller, dans certains cas, plus de 50 patients sur une interface unique dans toutes les unités et/ou installations4.
  • Amélioration de l'expérience des patients : les bornes en libre-service augmentées par l'IA peuvent rationaliser l'admission, la programmation et les paiements des patients. Les chatbots et les assistants virtuels peuvent assister les patients dans la création des listes de contrôle de soins à partir des notes de leurs consultations ou les aider à trouver des réponses à des questions de santé non urgentes dans les documents fournis par les professionnels.
  • Médecine personnalisée : l'IA peut être utilisée pour créer des plans de traitement personnalisés en analysant les données afin de prévoir les traitements les plus efficaces. Dans un sens plus large, au laboratoire, les systèmes basés sur l'IA peuvent analyser de grandes quantités de données afin de diagnostiquer les maladies, personnaliser les traitements et les soins pour des sous-ensembles spécifiques de patients qui partagent des marqueurs génétiques, des caractéristiques ou des pathologies.
  • Accélération de la recherche et de la découverte : en quête de nouveaux traitements susceptibles de sauver des vies, les chercheurs s'appuient de plus en plus sur l'IA pour accélérer les découvertes et réduire le temps de mise sur le marché grâce à des gains de productivité et d'efficacité. L'IA peut améliorer les processus de recherche et de développement, accélérer la découverte de médicaments, optimiser les essais cliniques et soutenir la médecine personnalisée.

Considérations relatives à l'IA

Bien que l'utilisation de l'IA offre des avantages substantiels, elle peut également présenter des défis et des risques qui ne doivent pas être négligés :
 

  • Sécurité et confidentialité : la santé est l'un des secteurs les plus réglementés au monde, et ce pour une très bonne raison. Étant donné que les établissements médicaux reçoivent et stockent d'énormes volumes d'informations de santé protégées (PHI), certains administrateurs du secteur peuvent être réticents quant à l'adoption de l'intelligence artificielle. Toutefois, en vertu du cadre réglementaire, les organismes de soins ont déjà mis en place des politiques de gouvernance des données, ce qui fournit une base importante pour commencer à utiliser l'IA.
  • Biais : les modèles d'IA sont entraînés à partir de données existantes qui peuvent être biaisées. Ils peuvent par conséquent hériter de ces biais et les propager dans les réponses ultérieures qu'ils génèrent. Pour résoudre ce problème, l'accent est de plus en plus mis sur l'IA explicable, qui permet aux entreprises, aux décideurs et aux scientifiques des données de savoir comment un algorithme est parvenu à un résultat spécifique. Grâce à la transparence dans le fonctionnement de l'algorithme, les utilisateurs peuvent identifier les biais potentiels et découvrir comment les variables participent à un résultat spécifique. L'IA explicable est souvent nécessaire dans des secteurs réglementés tels que celui de la santé.
  • Utilisation responsable de l'IA : les défis supplémentaires liés à l'utilisation de l'IA comprennent des considérations éthiques et sociétales. Les leaders de l'innovation dans le domaine de l'IA collaborent et s'engagent dans des pratiques d'IA responsable transparentes, inclusives et responsables afin d'inciter tous les acteurs à être attentifs aux impacts potentiels de l'IA sur la société et à s'assurer que les progrès de l'IA continuent à élever les communautés.

Cas d'utilisation de l'IA dans le secteur de la santé - Intel

Bien que l'IA soit déjà utilisée dans les domaines de la santé et des sciences de la vie, les organisations commencent à peine à explorer son potentiel. Voici d'autres façons dont l'IA apporte de la valeur à l'ensemble du secteur.

AIOps

Toute structure sanitaire doit posséder une infrastructure informatique robuste, avec un accent particulier sur la protection de la vie privée et la sécurité. L'IA se prête parfaitement à l'automatisation de la surveillance/analyse des systèmes et des fonctions de sécurité, ce qui met à la disposition des professionnels de l'informatique les informations dont ils ont besoin pour assurer le bon fonctionnement des systèmes :
 

  • Gouvernance de l'IA dans le secteur de la santé : le fait d'associer l'innovation et la conformité réglementaire profite à tout le monde. L'IA permet d'agréger des données historiquement compartimentées, permettant ainsi aux cliniciens d'avoir une image plus claire et aux patients d'avoir un meilleur contrôle sur leurs données individuelles.
  • Surveillance des systèmes d'IA : les équipes informatiques peuvent utiliser des solutions de sécurité basées sur l'IA pour identifier de manière proactive les risques de cybersécurité. Les opérations d'IA (AIOps) peuvent identifier et résoudre ou alerter le personnel des problèmes de PC et de réseau plus rapidement que la surveillance manuelle ou le reporting automatisé, limitant ainsi les interruptions d'activité.

L'IA dans les soins aux patients

Les soins aux patients représentent l'aspect le plus important du secteur de la santé. Des cas d'utilisation de l'IA pour les améliorer ne cessent d'émerger. Des diagnostics plus précoces, une meilleure surveillance des patients et des analyses d'imagerie médicale plus rapides ne sont que trois des domaines dans lesquels l'IA a déjà un impact positif sur le traitement des patients :
 

  • L'IA dans l'analytique prédictive : détecter un cancer plus tôt améliore les résultats. Le cancer du pancréas est difficile à diagnostiquer à un stade précoce, mais le taux de survie sur cinq ans est beaucoup plus faible lorsque le diagnostic est posé à un stade plus avancé. L'utilisation émergente de l'IA permet de détecter les lésions cancéreuses plus tôt. Par exemple, grâce à l'analyse des clichés de la partie supérieure de l'abdomen où se trouve le pancréas, l'IA peut fournir un diagnostic de cancer du pancréas confirmé par l'homme beaucoup plus tôt et via un scan non invasif. Les modèles entraînés à l'aide de données anonymisées de milliers de patients ayant eu des lésions sont très prometteurs. Le machine learning dans le secteur de la santé, taillé sur mesure pour un objectif précis (trouver des lésions par exemple), est l'un des exemples de réussite les plus marquants de l'utilisation de l'IA dans le secteur de la médecine.
  • L'IA dans le secteur des soins infirmiers : avec le vieillissement de la population et la baisse du taux de natalité, la pénurie de soignants devrait s'aggraver. L'IA appliquée aux soins infirmiers permet de surveiller les patients à distance afin de garantir leur sécurité lorsque le nombre de patients à traiter est élevé.
  • L'IA dans l'imagerie : l'imagerie fait actuellement partie des utilisations les plus courantes de l'IA. L'IA est déjà largement utilisée dans l'imagerie, et à mesure que l'IA générative devient de plus en plus puissante, de nouveaux cas d'utilisation ne cessent d'émerger. Une quantité énorme de données doit être traitée pour que les IRM, les tomodensitogrammes et d'autres types d'images soient utiles. L'IA raccourcit à la fois le temps requis pour la prise des clichés, réduisant ainsi l'exposition du patient, et le temps nécessaire au traitement des images.

L'IA au laboratoire

La recherche joue un rôle clé dans l'amélioration des soins de santé. La découverte de médicaments et l'épidémiologie ne sont que deux des nombreux domaines où l'IA peut être déployée pour favoriser la recherche :
 

  • L'IA dans la découverte de médicaments : l'étude de la génomique redéfinit la médecine personnalisée et génère d'énormes ensembles de données. L'IA permet de relever les défis de la recherche en génomique tout en renforçant la capacité des chercheurs à tirer parti des données.
  • L'IA dans l'épidémiologie : lorsque la technologie alimentée par l'IA est appliquée à l'épidémiologie, cela permet de suivre la propagation des maladies infectieuses avec plus de précision et de prévoir les épidémies et les tendances futures. Des outils d'IA sont actuellement utilisés pour prévoir quand et où les épidémies sont plus susceptibles de se déclarer. Les chercheurs travaillent également à la mise au point d'outils pour fournir des alertes de santé publique afin que les précautions puissent être prises avant que le diagnostic ne devienne alarmant.

L'avenir de l'IA dans le secteur de la santé

L'IA se développe rapidement. Les organismes de santé sont bien placés pour explorer le potentiel des solutions d'IA. Le paysage réglementaire implique que les systèmes de santé disposent déjà de stratégies de données fondamentales, une première étape essentielle dans la mise en œuvre de la technologie d'IA.

Du laboratoire à la sortie de l'hôpital, l'IA permet d'améliorer le fonctionnement du secteur pour les fournisseurs, les membres du personnel, les patients et leurs familles. L'adoption à grande échelle est en cours. Les organismes et les patients qu'ils servent en perçoivent déjà les avantages.