L'intelligence artificielle (IA) et les solutions d'apprentissage automatique transforment la façon dont sont dispensés les soins de santé. Les organisations de santé ont accumulé de vastes ensembles de données sous forme de dossiers médicaux et d'images, de données démographiques, de demandes de remboursement et de résultats d'essais cliniques. Les technologies d'IA sont bien adaptées pour analyser ces données et déceler des tendances et des indications que les êtres humains ne pourraient pas repérer par eux-mêmes. Grâce à l'apprentissage en profondeur de l'IA, les organisations de santé peuvent utiliser des algorithmes qui les aident à prendre de meilleures décisions métier et cliniques et à améliorer la qualité des expériences qu'elles fournissent.

Lorsque des experts de domaine entraînent des algorithmes d'IA afin de leur apprendre à détecter et catégoriser certains modèles de données qui correspondent à leur jargon technique et professionnel, ce traitement du langage naturel (NLP) permet à l'algorithme d'isoler des données significatives. Les décisionnaires peuvent ainsi trouver les informations dont ils ont besoin pour prendre rapidement des décisions médicales ou commerciales éclairées.

Organismes payeurs

Pour les organismes payeurs, le traitement du langage naturel peut prendre la forme d'un agent virtuel qui utilise l'IA conversationnelle pour fournir à grande échelle des réponses personnalisées à leurs adhérents. Voir la ressource.

Secteur public : professionnels de la santé et des services sociaux

Les solutions d'IA permettent aux agents de la santé ou des services sociaux du secteur public d'explorer rapidement des dossiers pour retrouver les principaux concepts et sujets de préoccupations qui les aideront à accompagner les soins ou services à apporter à un individu.

Responsables des opérations cliniques et des données

Les responsables des opérations cliniques et des données réalisant des essais cliniques peuvent utiliser l'IA pour accélérer les recherches et la validation du codage médical, réduisant ainsi la durée du cycle nécessaire au lancement, à la modification et à la gestion des études cliniques.

Inondés de volumes gigantesques de données sur la santé et croulant sur des responsabilités de plus en plus nombreuses, les cliniciens peinent à trouver le temps de se tenir au courant des dernières études médicales tout en continuant à assurer des soins centrés sur le patient. En appliquant les technologies d'apprentissage automatique aux dernières données biomédicales et aux dossiers médicaux électroniques, les professionnels de la santé peuvent rapidement extraire des informations précises, pertinentes et factuelles préalablement organisées par des homologues. Certains outils d'aide à la décision clinique basés sur l'IA proposent un traitement en langage naturel et ont reçu un entraînement à la discipline concernée. Les utilisateurs peuvent ainsi rédiger leurs questions comme ils le feraient s'ils interrogeaient un collègue dans une conversation quotidienne, et recevoir des réponses rapides et fiables.

En prêtant main-forte aux opérations de numérisation d'images et de tri des cas, qui mobilisent en général une main-d'œuvre importante, les solutions d'IA en imagerie médicale permettent aux cardiologues et aux radiologues de détecter des informations pertinentes. Ils peuvent ainsi identifier en priorité les cas critiques, établir des diagnostics plus précis et éviter les risques d'erreurs, en tirant parti de toute l'étendue et de la complexité de dossiers médicaux électroniques. Une étude clinique typique peut générer des quantités de fichiers considérables, contenant des milliers d'images et des quantités inouïes de données à examiner. Les algorithmes d'IA permettent d'analyser des études de toutes les disciplines de santé et d'y détecter des tendances et des relations cachées. Les professionnels de l'imagerie peuvent ainsi y trouver rapidement des informations critiques.

L'industrie informatique de la santé a la responsabilité de créer des systèmes qui contribuent à garantir l'équité et l'égalité dans la science des données et les études cliniques, avec à la clé des résultats de santé optimaux pour tous. Les algorithmes d'IA et d'apprentissage automatique peuvent être entraînés pour réduire ou éliminer les biais, en favorisant la diversité et la transparence des données afin de lutter contre les inégalités en matière de santé. Par exemple, la minimisation des biais dans la recherche médicale peut contribuer à lutter contre les disparités des résultats médicaux en fonction du sexe, de la race, de l'origine ethnique ou du niveau de revenu.

L'adoption de l'IA dans les soins de santé se heurte à des défis, notamment le respect des exigences réglementaires et la méfiance suscitée par les résultats de l'apprentissage automatique. Malgré ces difficultés, l'introduction de l'IA et de l'apprentissage automatique dans le secteur de la santé a apporté de nombreux avantages aux organisations de santé et aux patients. L'IA améliore les opérations en rationalisant les flux de travaux et en allégeant les tâches fastidieuses. Elle aide les utilisateurs à trouver rapidement des réponses à des questions urgentes, améliorant l'expérience des patients, des professionnels, des citoyens et des consommateurs.