Présentation

Qu'est-ce-que l'intelligence artificielle dans le domaine des soins de santé ?

L'explosion généralisée des données au cours des dernières années a abouti au développement d'outils d'intelligence artificielle (IA). Ces outils permettent aux entreprises d'exploiter davantage leurs données et d'en extraire des informations pertinentes pour la résolution des problèmes et la prise de décisions.

Les soins de santé pourraient énormément bénéficier de l'apprentissage automatique et de l'IA du fait de la grande quantité de données médicales et d'autres informations, collectées et gérées par les établissements de soins. L'apprentissage automatique pourrait aider ces organisations à faire le tri dans leurs grandes bibliothèques de données afin d'identifier les données médicales les plus pertinentes pour la résolution d'un problème. Cette approche leur permettrait d'affiner leurs procédures de soins et leurs processus opérationnels. Un niveau de compréhension plus approfondi, permettrait de prendre de meilleures décisions ou d'explorer de nouvelles idées ou de nouvelles sources, pour une plus grande compétitivité.

Utilisation pratique

Comment l'intelligence artificielle peut-elle être appliquée aux soins de santé ?

IA et analyse

Grâce à un meilleur traitement des données relatives aux soins de santé, il devient possible d'acquérir des connaissances utiles à partir de grands ensembles de données. Pour comprendre comment l'IA pourrait transformer les soins de santé, il convient d'explorer les capacités des outils d'analyse et d'IA construits pour la santé.

Découvrir les tendances avec l'analyse

Dans le domaine de l'analyse, après un événement, les données sont révisées et des prévisions sont effectuées en fonction des tendances. Les médecins savent par exemple que des facteurs tels que l'âge ou le passé médical peuvent rendre les septicémies plus dangereuses pour certains patients. Ils peuvent donc en tenir compte pour le traitement de ces patients.

Comment l'IA étend la portée des analyses

L'apprentissage automatique et l'IA peuvent étendre la portée de l'analyse grâce à un apprentissage et à des analyses continus. Par exemple, un programme d'IA peut utiliser des quantités massives de données dépersonnalisées provenant de dossiers médicaux électroniques pour détecter les patients présentant le plus gros risque de septicémie.

Pourquoi les soins de santé pourraient en bénéficier ?

Les établissements de soins ont tellement de données que les humains ne peuvent pas les analyser par eux-mêmes. Des analyses approfondies et continues avec des outils d'analyse et d'IA peuvent découvrir des modèles non visibles pour un humain. Cette capacité à elle seule pourrait contribuer à améliorer les services et à faire progresser la recherche.

En savoir plus sur la façon dont les établissements de soins utilisent l'IA et l'analyse

Reconnaître la présence de problèmes

Le chemin vers l'IA

Les établissements de soins cherchent constamment à innover et à rester en phase avec l'évolution de leur secteur d'activité. L'IA offre des possibilités uniques pour le secteur de la santé, mais avant même d'adopter des outils d'IA, les établissements de soins doivent prendre des mesures pour sécuriser et intégrer leurs données.

L'accent étant davantage mis aujourd'hui sur les résultats obtenus avec les patients, un échange de données intervenant au niveau de l'ensemble du système de santé s'avère de plus en plus nécessaire. Toutefois, la mise en place d'une communication et d'une collaboration fluides entre les différents systèmes de santé se heurte encore à des défis de taille. Le défi le plus redoutable reste l'interopérabilité, c'est-à-dire la capacité à échanger de façon fluide les informations issues des dossiers médicaux électroniques et d'autres systèmes de gestion des données médicales.

Dès qu'une source unique de vérité est en place et que les médecins et les équipes de soins peuvent accéder rapidement et en toute sécurité aux informations, les établissements de soins sont prêts à adopter des outils d'IA. Ces outils vont leur permettre d'extraire des informations à partir de leurs données de façon plus approfondie.

Toutefois, avant de mettre en œuvre des outils d'IA, les organisations doivent prendre en compte de nombreux facteurs. Elles devraient par exemple rechercher une technologie fiable et être prêtes à disposer d'une main-d'œuvre qualifiée pour l'exploiter. Les autres facteurs incluent l'approbation réglementaire, l'adoption des nouveaux processus et programmes par les utilisateurs et la façon dont la solution va s'intégrer aux outils existants.

L'adoption de nouvelles technologies implique presque toujours des défis. Cependant les avantages potentiels liés à la découverte d'informations inexploitées devraient être sérieusement considérés. Ces informations peuvent en effet améliorer les soins et les procédures opérationnelles. Elles peuvent en outre s'avérer essentielles pour établir de nouvelles méthodes d'amélioration mais aussi pour assurer la compétitivité des établissements de soins.

 

Commencer le parcours vers l'IA

Étapes pour la mise en œuvre de l'IA

Créer une culture de l'innovation

Favoriser un milieu créatif qui récompense les nouvelles approches pour résoudre les problèmes et faire progresser la mission de l'organisation.

Éliminer les obstacles

Identifier et éliminer les obstacles qui empêchent la collaboration, tout en préservant la conformité et la sécurité.

Responsabilité du modèle de démonstration

Mesurez l'impact des projets novateurs en termes de qualité clinique, d'expérience des consommateurs et de retour sur investissements et présentez les réussites et les échecs pour encourager la participation.

Une approche proactive

Une assistance pour les soins

Les outils d'IA sont parfaits pour naviguer dans les données complexes générées par les soins cliniques modernes. Les solutions d'IA permettent aux professionnels d'accéder plus rapidement à des informations issues de multiples sources : notes médicales des médecins, images médicales, données des capteurs de la surveillance continue, et bien plus. Les médecins peuvent utiliser les résultats générés par l'IA pour prendre de meilleures décisions de soins.

Les solutions d'apprentissage automatique, dont les outils d'IA sont un sous-ensemble, peuvent également apprendre les modèles des trajectoires de santé pour un grand nombre de patients et d'organisations. Ces solutions peuvent aider les dirigeants à anticiper les besoins futurs et à prendre des mesures pour s'y préparer. Cette capacité est importante dans la mesure où les établissements de soins cherchent à garder une longueur d'avance sur les tendances de certaines conditions de santé et à répondre efficacement aux besoins de la collectivité.

Faire progresser la recherche

Améliorer les approches de la recherche sur les traitements

L'IA peut identifier des relations significatives dans les données brutes et en extraire des informations pertinentes sans perte d'attention. Avec l'IA, les chercheurs peuvent s'attaquer à des problèmes complexes qu'il serait difficile pour un humain, voire impossible, de résoudre autrement.

L'IA peut apporter une aide considérable aux chercheurs du secteur des sciences de la vie en rationalisant le parcours du développement clinique, notamment pour l'organisation des données, la sélection des sites, le recrutement et la surveillance des patients. Les technologies d'IA peuvent par exemple aider les collaborateurs en charge du développement de protocoles à identifier très tôt dans le processus des données patient réelles présentant une très forte pertinence pour leurs études. Les protocoles peuvent ainsi intégrer de meilleures approximations sur la disponibilité des patients avant le début de l'essai clinique. Cette capacité avancée est utile aux chercheurs, mais aussi aux patients.