Comment l'IA peut aider les professionnels de la santé à être plus performants : avantages et réussites
Publié: 2023-05-27
Par rapport à d'autres industries, l'adoption de l'IA dans les soins de santé a été plutôt lente. Ce n'est pas surprenant : les données de santé sont très complexes, souvent non structurées et strictement protégées par des règles de confidentialité, ce qui rend difficile le développement de solutions d'IA adaptées et leur formation adéquate.
En plus de cela, l'industrie de la santé a toujours été relativement conservatrice, et pour une bonne raison. Les professionnels de santé sont responsables du bien-être et de la vie de leurs patients, ce qui les rend extrêmement prudents face aux risques des nouvelles technologies.
Pourtant, l'adoption de l'IA dans les soins de santé s'accélère progressivement, la technologie devenant plus avancée et mieux adaptée aux barrières de partage de données de l'industrie. En 2022, la technologie mondiale de l'intelligence artificielle sur le marché de la santé était évaluée à 15,4 milliards de dollars. De 2023 à 2030, il devrait croître à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 37,5 %.
Dans cet article, nous passons en revue les avantages les plus influents de l'IA dans les soins de santé, explorons différents types de technologies d'IA utilisées dans l'industrie et partageons les réussites des professionnels de la santé qui les ont déjà adoptées.
Avantages de la technologie de l'IA dans les soins de santé
L'intelligence artificielle est un terme assez vague en soi, et de nombreuses technologies interdépendantes relèvent de son égide. Donc, avant d'aborder les avantages de l'intégration de l'IA dans les systèmes de santé, déterminons quelles technologies sont exactement utilisées dans ce secteur.
Le plus souvent, les établissements de santé et les services de technologie de la santé utilisent l'apprentissage automatique, en particulier l'apprentissage en profondeur, pour former des algorithmes d'IA basés sur des données liées à la santé et les préparer à effectuer diverses tâches.
Le traitement du langage naturel (PNL) est également largement appliqué dans les soins de santé pour comprendre le langage humain et ainsi former des systèmes alimentés par l'IA pour interpréter la documentation, les rapports, etc. Enfin et surtout, l'automatisation robotique des processus (RPA) est utilisée pour rationaliser les processus administratifs et cliniques.
Alors, pourquoi ces technologies valent-elles la peine d'être explorées si vous travaillez dans l'industrie ? Ces trois avantages les plus importants de l'IA dans le domaine de la santé vous aideront à le comprendre.
Amélioration de la précision du diagnostic
Selon une étude de 2022 de l'Agence pour la recherche et la qualité des soins de santé, 7,4 millions d'erreurs de diagnostic erroné sont commises chaque année aux États-Unis seulement. Dans 2,6 millions de ces cas, les patients subissent des dommages qui auraient pu être évités. 370 000 erreurs supplémentaires entraînent des incapacités permanentes ou des décès.
Ces statistiques alarmantes prouvent queles erreurs de diagnostic font partie des problèmes les plus urgents dans les soins de santé modernes, et l'intelligence artificielle peut être une partie importante de la solution.
Les diagnostics erronés se produisent souvent en raison d'un manque d'antécédents médicaux d'un patient ou de professionnels de la santé simplement trop tendus avec de nombreux patients sous leurs soins. La technologie de l'IA peut analyser des années de dossiers médicaux et trouver des informations pertinentes basées sur le cas beaucoup plus rapidement que les humains.
De plus, certaines solutions d'IA dans le domaine de la santé sont capables de détecter précocement des maladies potentiellement mortelles, de prédire la probabilité de certains résultats pour les patients et ainsi d'aider les médecins à créer des plans de traitement précis plus rapidement et plus efficacement.
Prise en charge personnalisée des patients
L'un des plus grands avantages de l'intelligence artificielle dans le domaine de la santé est l'échange rapide d'informations entre les professionnels de la santé. Les solutions d'IA peuvent surveiller et analyser efficacement les données des patients, y compris les données sur les antécédents médicaux et le mode de vie d'un patient, libérant ainsi du temps pour créer des plans de traitement personnalisés.
L'IA est également utilisée en médecine de précision, c'est-à-dire que ses algorithmes peuvent analyser les données génomiques d'un patient pour identifier des mutations génétiques ou des biomarqueurs et ainsi faire des prédictions sur la réponse à certains traitements. Cela peut aider les prestataires de soins de santé à adapter les plans de traitement aux patients individuels et à améliorer les résultats du traitement.
De plus, les solutions alimentées par l'IA en combinaison avec l'IoT (capteurs, appareils portables, etc.) aident les professionnels de la santé à améliorer la surveillance des patients en temps réel en envoyant des alertes en cas de changement ou de problème.
Cette dernière influence sur les soins personnalisés est moins évidente, mais la technologie de l'IA dans les soins de santé est utilisée pour analyser les patients médicaux présentant des symptômes ou des diagnostics similaires afin de mieux comprendre les corrélations et les modèles de conditions médicales.
En plus de meilleures réponses médicales, cela permet aux praticiens d'avoir des conversations informées et détaillées avec les patients sur la nature de leurs conditions et ainsi de construire de meilleures relations patient-médecin dignes de confiance, ce qui est extrêmement important pour le confort émotionnel du patient.
Économies de coûts
L'avantage financier le plus évident de l'utilisation de l'intelligence artificielle dans les hôpitaux provient probablement de l'automatisation des tâches administratives. Cela ne nécessite pas d'investissements aussi coûteux que les technologies robotiques, mais aide toujours à orienter le temps et les ressources des praticiens vers les soins aux patients, ce qui conduit à de meilleurs résultats pour les patients et à une augmentation des revenus. Cependant, ce n'est pas tout.
Les diagnostics erronés, les soins inappropriés aux patients et l'utilisation inefficace des ressources coûtent de l'argent aux prestataires de soins de santé .Selon un rapport sur les réclamations pour faute professionnelle parmi les médecins américains entre 1992 et 2014, l'indemnisation moyenne pour de telles réclamations est d'environ 329 565 $.
Et comme nous l'avons établi précédemment, l'IA en médecine aide les médecins à créer des plans de traitement plus précis et efficaces, ce qui conduit à de meilleurs résultats pour les patients et à une réduction des risques d'erreur de diagnostic, de faute professionnelle et de réduction des dépenses de rémunération.
Exemples d'IA dans les soins de santé
Il existe actuellement tellement de solutions alimentées par l'IA pour le secteur de la santé qu'il a été vraiment difficile d'en distinguer cinq. Cependant, nous avons choisi les options les plus discutées, qui diffèrent toutes en termes de budget nécessaire à la mise en œuvre, mais qui valent néanmoins la peine d'être explorées.
Automatisation des tâches administratives et du workflow
Les solutions basées sur l'IA peuvent être utilisées pour rationaliser les tâches administratives liées à presque tous les aspects des opérations d'un organisme de santé. Quelques exemples incluentl'automatisation de la planification des rendez-vous via des chatbots, la facturation médicale, le triage des patients, la gestion des stocks et la gestion du DSE.
Pour donner un exemple plus explicite, décortiquons un exemple de triage de patients. Une fois les données du patient reçues, l'outil d'IA peut analyser ses symptômes et ses antécédents médicaux pour déterminer la gravité de son état et le niveau d'urgence des soins de santé. De cette façon, les patients dans un état critique peuvent être marqués comme hautement prioritaires et recevoir les soins dont ils ont besoin plus tôt que les patients non critiques.
L'IA peut également être utilisée pourautomatiser la transcription médicale , ce qui permet aux professionnels de la santé de passer plus de temps à s'occuper directement du patient et ainsi d'améliorer les résultats et la satisfaction du patient.
Systèmes d'aide à la décision clinique
Les CDSS sont des systèmes logiciels complexes qui aident les professionnels de la santé à prendre des décisions en analysant les informations sur les patients et en proposant des recommandations de traitement fondées sur des preuves. Ces systèmes sont généralement basés sur plusieurs technologies, notamment des systèmes basés sur la connaissance, des algorithmes ML et des systèmes NLP.
Pour vous donner un exemple,DXplain est un CDSS développé par le Massachusetts General Hospital pour aider les professionnels de la santé à établir des diagnostics précis.Le système compare les données du patient avec ses données de connaissances médicales pour créer une liste de diagnostics potentiels, des recommandations pour des tests médicaux supplémentaires et des plans de traitement appropriés.
Aides-soignants virtuels
En mai 2023, un tiers des infirmières américaines prévoient de quitter leur emploi. Cela conduira naturellement à unepénurie d'infirmières encore pire, à laquelle l'industrie est confrontée depuis la pandémie.Les aides-soignants virtuels, qui combinent souvent des technologies telles que ML, NLP, vision par ordinateur et fonctionnalités de traitement de données, pourraient être la bonne solution à ce défi.
Cet outil alimenté par l'IA, généralement une application, peut communiquer avec les patients via des chatbots basés sur la PNL, obtenir des informations sur les symptômes et fournir des conseils sur la stratégie de traitement, en particulier lorsqu'il s'agit de maladies chroniques.
Ces applications peuvent également surveiller à distance l'état d'un patient, vérifier l'adhésion au plan de traitement et alerter le professionnel de la santé lorsque des soins directs sont nécessaires. En plus de réduire la charge de travail extrême à laquelle les travailleurs de la santé doivent faire face, les aides-soignants virtuels peuvent travailler 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 et aider les établissements de santé à réduire les coûts tout en améliorant les résultats pour les patients.
L'un des excellents exemples de cette technologie estCare Angel .Cette aide-soignante virtuelle peut être connectée à un appareil à commande vocale comme Amazon Echo ou Google Home pour interagir avec les patients atteints de maladies chroniques et ainsi améliorer leur qualité de soins.
En plus de fournir un soutien aux patients et à leurs soignants, l'assistant recueille des données et des informations précieuses pour les professionnels de la santé et les aide à accroître l'efficacité de leurs plans de soins.
Analyse d'imagerie médicale
Quelle que soit la qualification du médecin, il existe toujoursun risque d'erreur humaine lors de la lecture des scans des patients.De plus, certains signes sont tout simplement trop petits pour être repérés par un œil humain, et c'est pourquoi il est logique d'obtenir un deuxième avis des outils d'IA etd'améliorer la précision des diagnostics .
Par exemple, il y a quelques années, Fujifilm SonoSite a développé un système d'échographie piloté par l'IA appelé SonoSite Synchronicity .Il utilise des modèles d'apprentissage en profondeur pour analyser les images échographiques en temps réel, fournit des mesures de différentes structures anatomiques et aide les professionnels de la santé à établir des diagnostics plus précis.
La société continue d'améliorer le produit et de le mettre à niveau pour répondre aux besoins des professionnels de la santé travaillant en première ligne de la médecine.
En plus d'améliorer les diagnostics, les algorithmes d'IA peuvent identifier des modèles dans différentes images médicales, aider les médecins à prédire la réponse d'un patient au traitement et fournir d'autres informations précieuses sur la nature de certaines conditions.
Chirurgie robotique assistée par IA
[Source : ohcare.com]
La raison pour laquelle les établissements de santé adoptent cette technologie réside dans le fait que la robotique renforcée par l'intelligence artificielle est tout simplement plus précise que les pratiques chirurgicales traditionnelles.
Les robots alimentés par l'IA peuvent être programmés et entraînés pour effectuer des mouvements parfaitement précis, ce qui est particulièrement utile lors de chirurgies dangereuses, comme les chirurgies neurologiques. Par exemple, latechnique chirurgicale da Vinci est souvent utilisée pour effectuer des procédures peu invasives, telles que la chirurgie laparoscopique.
Soit dit en passant, cela n'exclut pas les chirurgiens humains du processus. En fait, le système implique un bras robotique équipé d'outils chirurgicaux et d'une caméra, qui est entièrement contrôlé par un chirurgien actionnant une console.
Dans l'ensemble, l'approche de chirurgie robotique assistée par l'IA réduit le risque d'erreur humaine , améliore la sécuritéet, dans certains cas,conduit même à une récupération plus rapide, car la chirurgie robotique est généralement peu invasive.
Histoires de réussite réelles de l'utilisation de l'IA dans les soins de santé
En raison des multiples défis de l'IA liés à la sécurité des données, aux biais et au manque de transparence, le domaine de la santé a été extrêmement prudent quant à l'adoption de l'intelligence artificielle. Cependant, avec les technologies de plus en plus avancées et adaptées à des industries spécifiques, de plus en plus d'établissements de santé adoptent l'IA pour améliorer les résultats des traitements.
Voicitrois histoires inspirantes d'établissements médicaux et d'entreprises de technologies de la santé utilisant avec succès l'intelligence artificielle au profit des patients.
Des cliniques hongroises utilisent l'IA pour détecter le cancer du sein
Comme pour toute maladie, plus le cancer du sein est détecté tôt, plus les patientes ont de chances de guérir. Cependant, comme l'estime le National Cancer Institute des États-Unis, environ 20 % des cas de cancer du sein ne sont pas détectés lors des mammographies de dépistage. Naturellement, cela met encore plus de pression sur les médecins, en particulier les radiologues, qui sont submergés de patients. Et encore une fois, l'IA peut venir à la rescousse.
En 2021, cinq hôpitaux et cliniques en Hongrie, qui effectuent plus de 35 000 dépistages chaque année, ont adopté des systèmes d'IA pour aider à détecter les signes de cancer du sein qui auraient pu être négligés.
Le système de dépistage a été développé par Kheiron Medical Technologies , une société de logiciels d'IA.Les créateurs ont transmis des millions de mammographies à l'IA et ont engagé des radiologues pour enseigner à l'algorithme de détecter les tumeurs cancéreuses en analysant les formes, les emplacements et la densité.
Après avoir testé le modèle sur plus de 275 000 cas de cancer du sein, la société a affirmé que la technologie d'IA peut détecter le cancer au moins aussi bien que les médecins en tant que deuxième lecteur d'analyses. De plus, des tests supplémentaires ont révélé que l'IA avait identifié plus de tumeurs malignes que les humains, augmentant le taux de détection de 13 %.
Depuis 2021 et en mars 2023, sur cinq sites MaMMa Klinika en Hongrie utilisant l'IA, 22 cas d'IA détectant un cancer manqué par les radiologues ont été confirmés, et d'autres cas sont en cours d'examen.
Dans son entretien avec le New York Times, le Dr Andras Vadaszy, directeur de la chaîne de cliniques, déclare : « Si ce processus permet de sauver une ou deux vies, cela en vaudra la peine.
Une entreprise danoise aide les répartiteurs du 911
Si une personne s'effondre à la suite d'un arrêt cardiaque soudain (ACS), ses chances de survie chutent de 10 % toutes les 60 secondes sans RCR ni défibrillation. C'est pourquoi il est crucial de ne pas attendre l'arrivée de l'EMT mais de fournir immédiatement l'aide nécessaire avec les instructions d'un répartiteur. La question est, comment SCA peut-il être reconnu via un appel téléphonique ?
Ce problème a déclenché la création deCorti AI , un programme construit par la société danoise Corti SA qui a transformé les consultations de patients via l'intelligence artificielle.
Initialement, il utilisait l'apprentissage automatique pour analyser les mots d'un appelant et le bruit sur la ligne. L'algorithme a été testé sur plus de 150 000 appels. En conséquence, le logiciel a correctement détecté les arrêts cardiaques dans 93 % des cas, contre 73 % pour les répartiteurs humains. De plus, le programme est arrivé à cette conclusion plus de 30 secondes plus vite. Grâce à cela, les répartiteurs ont pu guider rapidement l'appelant tout au long de l'exécution de la RCP.
Après avoir testé avec succès l'IA, Corti SA a mené des essais à grande échelle avec des appels en direct dans des pays du monde entier. Ils ont également commencé à travailler sur la formation du système pour détecter d'autres conditions critiques.
En 2021, la startup a levé 27 millions de dollars en financement de série A pour améliorer les consultations des patients. Aujourd'hui, le programme d'IA continue d'aider les professionnels de la santé avec une aide à la décision en temps réel en écoutant, transcrivant, guidant et codant les rencontres avec les patients de toutes sortes.
Les hôpitaux de l'Université Duke luttent contre la septicémie
Selon Global Sepsis Alliance, la septicémie affecte entre 47 et 50 millions de personnes chaque année, et pas seulement dans les pays en développement. Aux États-Unis, la septicémie entraîne chaque année plus de décès que les surdoses d'opioïdes, le cancer de la prostate et le cancer du sein réunis. De plus, près d'un patient sur trois qui décède à l'hôpital souffre d'une septicémie, qui commence à se développer avant leur arrivée dans 87 % des cas.
Dans le même temps, bien que les décès dus à la septicémie puissent être évités grâce à un diagnostic rapide, il peut être difficile à détecter car ses symptômes sont communs à d'autres maladies. C'est pourquoi, en novembre 2018, le service des urgences du Duke University Health System a publié la première version de Sepsis Watch , un outil d'apprentissage en profondeur créé pour aider les professionnels de la santé à repérer les premiers signes de la maladie.
Il a fallu à l'équipe, qui a engagé des médecins et des infirmières dans le processus, 3,5 ans pour fabriquer ce produit. Ils ont formé le modèle d'IA avec plus de 32 millions de points de données provenant de plus de 42 000 cas d'hospitalisation. En conséquence, cette application iPad apparemment simple examine les données des patients toutes les heures pour déterminer la probabilité qu'ils développent une septicémie et signale les cas à haut risque.
Au cours des années suivantes, l'équipe a amélioré et testé Sepsis Watch dans les locaux de trois hôpitaux Duke. L'un des plus grands défis de la mise en œuvre de nouveaux outils d'IA n'est pas le développement technique mais l'intégration sociale.
Intégrer l'innovation dans le flux de travail quotidien des cliniciens grâce à de nouvelles directives de communication, du matériel de formation et s'adapter à la politique du lieu de travail demande énormément d'efforts. Et s'il reste encore un long chemin à parcourir avant que la Sepsis Watch ne se généralise, le fait qu'elle soit testée en milieu hospitalier réel en fait un projet très prometteur.
L'avenir de l'IA et du ML dans les soins de santé
L'avenir de l'IA en médecine n'est pas si difficile à prédire, du moins en partie. Après tout, les technologies que nous avons mentionnées dans cet article n'ont pas encore été largement adoptées et sont susceptibles de rester avec nous, même sous une forme plus évoluée.
Les domaines les plus prometteurs pour les solutions d'IA incluent la médecine de précision, la découverte de médicaments, le traitement des patients à distance, la chirurgie robotique, l'analyse d'imagerie et une gestion plus efficace des systèmes EHR. En d'autres termes, l'avenir de l'IA dans le domaine de la santé ne contient rien dont vous n'ayez jamais entendu parler auparavant.
Cependant, il y a un aspect de l'adoption de l'intelligence artificielle que de nombreuses organisations de soins de santé négligent : notre approche du développement et du déploiement de systèmes d'IA dans les soins de santé. Voici ce que le Dr Gianrico Farrugia, président et chef de la direction de la Mayo Clinic , qui sert plus de 1,4 million de patients chaque année, en dit :
«Le modèle de pipeline traditionnel repose sur une série linéaire de points, de la création de nouvelles idées à leur transformation en produits autonomes que les fournisseurs et les patients peuvent ensuite utiliser. Au lieu de cela, une approche de plate-forme repose sur un écosystème continu de collaboration. Nous devons rassembler les fournisseurs, les entreprises de dispositifs médicaux, les startups des technologies de la santé, les patients et les payeurs pour co-créer des solutions intégrées via des plateformes numériques - basées sur des données longitudinales sur les patients et des algorithmes qui continuent d'apprendre au fil du temps.
De plus, le Dr Gianrico Farrugia souligne l'importance de protéger la confidentialité et la sécurité des données sensibles des patients lors de l'adoption de la technologie d'IA en utilisant une infrastructure de données fédérée.
"Plutôt que d'envoyer des données aux modèles d'IA, nous apportons les modèles d'IA aux données anonymisées, en créant un" mur de verre "qui permet aux collaborateurs externes d'accéder aux résultats sans que les données ne quittent jamais la plate-forme.
Les solutions d'IA dans le secteur de la santé peuvent générer des économies de coûts
Dans la section sur les avantages, nous avons déjà mentionné que les solutions d'IA peuvent aider à la fois les établissements de santé et les patients à économiser de l'argent. Mais de combien d'économies parlons-nous réellement ?
Selon un article de 2023 sur l'impact potentiel de l'IA sur les dépenses de santé, une adoption plus large de l'IA pourrait entraîner des économies de 5 à 10 % sur les dépenses de santé aux États-Unis. Cela se traduit approximativement par 200 à 360 milliards de dollars par an en dollars de 2019 au cours des cinq prochaines années.
Les économies de coûts mentionnées concernent les hôpitaux, les assureurs-maladie et les payeurs privés. Les hôpitaux, par exemple, pourraientéconomiser entre 4 % et 11 % de leurs coûts totaux , principalement grâce à l'optimisation des opérations administratives et cliniques alimentée par l'IA.Quant aux payeurs privés, ils pourraient économiser entre 7 % et 9 % de leurs dépenses totales.
Il existe également des avantages financiers pour les hôpitaux qui sont plus difficiles à calculer mais qui sont néanmoins extrêmement importants. Les systèmes de santé du monde entier sont confrontés à une crise, les hôpitaux réduisant le nombre de services cruciaux comme les soins hospitaliers ou fermant complètement.
De plus, de nombreux établissements de santé sont aux prises avec une pénurie de personnel, qui s'est aggravée lors de la pandémie de COVID-19. Les solutions d'IA peuvent être un moyen pour les hôpitaux et les cliniques d'automatiser les tâches procédurales et de libérer leurs professionnels de la santé pour qu'ils puissent se concentrer sur le traitement des patients, qui est d'une importance primordiale.
Associée à des outils d'optimisation des ressources basés sur l'IA, l'automatisation des soins pourrait potentiellement aider les hôpitaux à traiter plus de patients avec le même personnel, à offrir une meilleure expérience aux patients et ainsi à augmenter leurs revenus.
Conclusion
Avec la prévalence croissante des maladies chroniques, l'évolution des modes de vie et les avancées technologiques dans l'industrie, les soins de santé modernes se concentrent sur les soins préventifs et le diagnostic précoce pour répondre aux attentes des patients. Et le rôle des algorithmes d'IA et de ML est crucial pour une telle approche, sans parler des avantages financiers qu'ils peuvent apporter aux prestataires de soins de santé.
Naturellement, investir dans la robotique et d'autres technologies complexes peut coûter une somme d'argent impossible pour les établissements de santé petits ou sous-financés. Pourtant, un projet d'IA visant à automatiser des tâches administratives ou à intégrer des aides-soignants virtuels peut être plus que réaliste, surtout s'il est livré par une société de sous-traitance avec un tarif raisonnable.
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