La santé progresse, malgré les obstacles
Applications de l’intelligence artificielle dans le domaine de la santé afin d’améliorer l’efficacité

Quatre applications de l’intelligence artificielle dans le domaine de la santé

Les soins de santé sont plus complexes aujourd’hui. Face à l’augmentation des coûts¹, à un déficit mondial de personnel de santé² et à des inefficacités opérationnelles, il est urgent de répondre à la demande de soins efficaces et de haute qualité. Pour les leaders de l’informatique médicale, l’objectif d’efficacité opérationnelle va de pair avec la pression de mieux exploiter les énormes volumes de données qu’ils collectent à l’échelle de l’établissement.

Un déficit d’indicateurs pertinents parmi les données de santé

Bien que l’intelligence artificielle existe depuis des décennies, la plupart des organisations du secteur de la santé n’en sont encore qu’au tout début de leur démarche en matière d’IA. L’intelligence artificielle gagne en popularité dans le domaine de la santé en raison de sa capacité à générer des indicateurs pertinents à partir de grandes quantités de données. Elle devient ainsi un outil précieux pour le personnel surchargé.

La quantité et la granularité des données médicales et de santé numériques stockées qu’un responsable des systèmes d’information supervise ont augmenté de façon exponentielle. Pourtant, seule une fraction de ces données est utilisée pour améliorer l’efficacité et la qualité des soins. Cette énorme croissance en volume et en diversité est une préoccupation pour les leaders de l’informatique médicale parce que la vitesse d’accumulation des données dépasse de loin la capacité d’analyse.

“Les professionnels de santé ont à leur disposition des données incroyables, mais très peu d’indicateurs pertinents”, déclare Roy Smythe MD, médecin-chef des Solutions d’informatique médicale, Philips Healthcare. “Or, ce que les cliniciens veulent vraiment, ce sont des indicateurs pertinents qui fournissent les informations dont ils ont vraiment besoin. Par exemple, parmi les 2 000 diabétiques dans leur population de patients, qui sont les 10 personnes qu’ils doivent rencontrer pour une intervention différente ? Ce sont des indicateurs pertinents dont ils ont besoin.”

Applications de l’intelligence artificielle dans le domaine de la santé

Le potentiel de l’IA pour améliorer la prise en charge des patients est infini. Elle offre une occasion unique de donner du sens aux données cliniques afin de permettre des soins de santé pleinement intégrés, plus prédictifs et plus précis. Une collaboration étroite entre cliniciens, spécialistes des données, concepteurs d’interactions et autres experts est nécessaire pour que tous les aspects des solutions d’intelligence artificielle soient satisfaisants. Voici quatre applications de l’intelligence artificielle pour transformer la prise en charge des patients :

1. Améliorer l’efficacité opérationnelle et les performances

Au niveau du service comme de l’établissement, la capacité de l’intelligence artificielle à trier de grandes quantités de données aide les administrateurs hospitaliers à optimiser les performances, à accroître la productivité et à améliorer l’utilisation des ressources existantes, permettant ainsi des gains de temps et d’argent. Par exemple, dans un service de radiologie, l’intelligence artificielle pourrait faire une différence dans la gestion de l’orientation des patients, leur planification et la préparation des examens. Les améliorations apportées ici contribuent à renforcer l’expérience du patient et permettront une utilisation plus efficace des installations sur les lieux d’examen.

2. Aide à la prise de décision clinique

Les solutions basées sur l’intelligence artificielle facilitent la combinaison de grandes quantités de données cliniques pour générer une vision plus globale des patients. Elles aident les professionnels de santé à prendre des décisions, ce qui améliore les résultats des traitements et la santé de la population. “Le besoin d’indicateurs pertinents, et que ces indicateurs se traduisent par un soutien aux opérations cliniques, est énorme”, selon le Dr Smythe. “Qu’il s’agisse de la précision des interventions ou de la gestion du personnel, ce sont des choses que les médecins doivent gérer. C’est cela l’impératif.”

3. Permettre la gestion de la santé des patients

La gestion de la santé des populations bénéficie également de l’intelligence artificielle dans le domaine de la santé en combinant les systèmes d’aide à la prise de décision clinique et l’auto-prise en charge des patients. En utilisant l’analyse prédictive avec les populations de patients, les professionnels de santé prendront des mesures préventives, réduiront les risques pour la santé et économiseront des coûts inutiles.

Au fur et à mesure que la population vieillit, le souhait de vieillir chez soi lorsque cela est possible et d’optimiser non seulement la prise en charge de la maladie, mais également la qualité de vie, augmente. La possibilité d’agréger, d’analyser et d’activer des données de santé de millions de consommateurs permettra aux hôpitaux de comprendre la corrélation entre les facteurs socio-économiques, comportementaux, génétiques et cliniques. Ils pourront ainsi proposer des soins de santé préventifs plus ciblés à l’extérieur de l’hôpital.

4. Responsabiliser le consommateur pour améliorer la prise en charge

Récemment, en 2015, des patients ont déclaré avoir transporté physiquement des radiographies, des résultats d’analyse et d’autres données de santé essentielles du cabinet d’un professionnel de santé à un autre³. Le problème des différentes orientations de patient, de devoir expliquer les symptômes aux nouveaux médecins et de découvrir que leurs antécédents médicaux sont incomplets, n’était que trop réel. Les patients exigent désormais des services de santé plus personnalisés, plus sophistiqués et plus pratiques.

À mesure que les patients s’impliquent davantage dans leurs propres soins de santé et comprennent mieux leurs propres besoins, l’introduction de l’intelligence artificielle dans les soins de santé a pour objet de pousser les services de santé à prendre des mesures à leur égard et à les rencontrer là où ils sont, en leur fournissant des services de santé quand ils en ont besoin, et non seulement quand ils sont malades.