L’intelligence artificielle (IA), autrefois création de traditions et de fiction, a aujourd’hui un impact sur diverses industries d’une manière que nous n’aurions jamais imaginée. Au sein du personnel de santé, l’IA aide dans des domaines considérés comme essentiels aux résultats en matière de santé. L’IA révolutionne le diagnostic, le traitement et les soins aux patients. Ce changement annonce de nouveaux défis et opportunités pour le personnel de santé.
Cet article se penche sur le rôle actuel de l’IA dans les soins de santé, en explorant les perspectives et les obstacles à venir. Nous explorerons les avantages, les défis et le potentiel de transformation de l’IA. Nous examinerons également les changements apportés par l’IA et la manière dont le personnel de santé peut naviguer dans ce paysage numérique.
Arrière plan
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? L'intelligence artificielle fait référence aux algorithmes capables de reproduire l'intelligence humaine. Vous êtes-vous déjà demandé à quel point l’IA est intelligente ? J’ai vu des réponses rapides de l’IA qui sont plus intelligentes que je ne l’avais imaginé. Essayez ChatGPT. Leur capacité est tout aussi provocante dans le secteur de la santé.
L’IA englobe diverses technologies :
- Traitement du langage naturel
- Robotique
- Vision par ordinateur
Ces technologies fournissent différents aspects de l'intelligence applicables au secteur de la santé. La technologie peut aider au diagnostic, aux plans de traitement personnalisés et à l'amélioration de l'efficacité médicale au sein des établissements médicaux pour le personnel de santé.
Le projet Dendral : de l'adoption précoce à l'état actuel
Le projet Dendral, lancé dans les années 1960 à l’Université de Stanford, est une entreprise pionnière en matière d’intelligence artificielle (IA). Le projet est le fruit de l'imagination d'Edward Feigenbaum, Bruce G. Buchanan, Joshua Lederberg, Carl Djerassi et d'un groupe de chercheurs et d' dent innovants.
L'objectif principal du projet Dendral était d'explorer la formation d'hypothèses et de découvertes scientifiques. Ils ont choisi une tâche spécifique : aider les chimistes organiques à dent des molécules organiques inconnues en analysant leur spectre de masse et en appliquant leurs connaissances en chimie.
Le logiciel Dendral est le premier système expert car il a automatisé le processus de prise de décision et le comportement de résolution de problèmes généralement exécutés par les chimistes organiques. Le programme a été développé à l'aide du langage de programmation Lisp, apprécié pour sa flexibilité dans les applications d'IA.
Le logiciel Dendral a aidé à développer plusieurs systèmes, notamment MYCIN, MOLGEN, PROSPECTOR, XCON et STEAMER. Le terme Dendral est un acronyme pour « algorithme dendritique ».
Rapidement, l’IA a gagné du trac au XXe siècle, propulsée par les progrès de la technologie informatique et la disponibilité d’ensembles de données d’apprentissage étendus. Aujourd’hui, l’IA est au cœur de l’innovation en matière de soins de santé, ce qui signifie que son impact sur le personnel soignant ne cesse de croître.
Le rôle de l’IA dans les soins de santé aujourd’hui
Explorons les principaux domaines dans lesquels l'IA est actuellement utilisée et donnons des exemples de ces technologies.
- Recommandations de diagnostic et de traitement :
L’IA est ancrée dans l’analyse des données. Les algorithmes d’IA apprennent à partir d’ensembles de données étendus sur des conditions médicales, ce qui leur permet de fournir des informations sur le diagnostic de maladies, notamment le cancer, les maladies cardiaques et les troubles neurologiques.
Les algorithmes d’IA peuvent utiliser des images médicales, des antécédents de patients et des ensembles de données d’informations génétiques pour dent des modèles qui indiquent certaines conditions et leur progression. Avec la génétique, le modèle d’IA peut fournir des informations adaptées à l’état d’un individu.
- Surveillance des patients :
Les algorithmes d’IA peuvent rassembler des données provenant d’appareils portables numériques pour fournir des informations médicales en déplacement. Les appareils dotés de fonctions de surveillance peuvent collecter les informations et les transmettre au personnel médical, en l'alertant de toute anomalie nécessitant une intervention rapide.
- Tâches administratives:
L'IA allège le fardeau du personnel médical en automatisant les tâches répétitives et en résolvant des tâches mineures à l'aide du traitement du langage naturel (NLP) et de l'apprentissage automatique (ML). L'IA peut automatiser le traitement des dossiers des patients, la facturation, la planification et les réclamations d'assurance, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle et permettant aux prestataires de soins de santé de se concentrer davantage sur les soins aux patients.
- Découverte et développement de médicaments :
L’IA exploite la puissance de calcul moderne et les avancées technologiques pour faciliter la découverte de médicaments. Les algorithmes peuvent analyser des données biochimiques complexes et créer des scénarios de test essentiels à la découverte de médicaments. Cette technologie accélère le processus d’ dent des médicaments candidats.
Technologies d'IA en action
- Mératif :
Merative, anciennement IBM Watson Health, apprend des ensembles de données médicales et de l'apprentissage automatique pour fournir des recommandations de traitement fondées sur des preuves. Le système facilite la recherche médicale, la recherche clinique, les preuves concrètes et les services de santé.
L'une des offres notables d'IBM Watson Health est IBM Imaging AI Orchestrator. Cet outil aide les organisations d’imagerie à profiter des avantages des applications d’IA parfaitement intégrées. Il donne aux organisations d'imagerie un accès évolutif aux applications d'IA approuvées par les réglementations des principaux fournisseurs de solutions d'IA qui répondent à des normes strictes de sécurité et de confidentialité des données.
- DeepMind de Google pour les dossiers des patients :
Contrairement à Merative, le projet DeepMind Health de Google capitalise sur le traitement du langage naturel pour traiter et analyser les dossiers des patients, en trac efficacement des informations cliniques importantes.
Cette technologie aide les prestataires de soins de santé à obtenir rapidement des informations sur les antécédents médicaux d'un patient, conduisant ainsi à des diagnostics plus précis et à des plans de soins personnalisés.
En 2021, cependant, DeepMind a fait l’objet de poursuites judiciaires après avoir apparemment utilisé 1,6 million de dossiers de patients du Royal Free London NHS Foundation Trust sans le consentement approprié. Après la décision, Deepmind s'est excusé, déclarant qu'il avait l'intention de créer des outils pour les cliniciens.
- L'IA en imagerie médicale :
L'IA transforme la radiologie. Le technicien peut dent des anomalies dans les radiographies, les IRM et les tomodensitogrammes qui ne sont pas visibles pour les radiologues. Aidoc capitalise sur cette technologie pour accroître l’efficacité des hôpitaux, afficher un retour sur investissement prouvé et améliorer les résultats en matière de santé. Aidoc aiOS™, l'une de leurs offres clés, intègre des algorithmes d'IA en radiologie dans des flux de travail cliniques personnalisables. Cette plateforme connecte les prestataires de soins de diverses équipes et spécialités pour collaborer, agir rapidement, traiter efficacement et améliorer les résultats pour les patients.
Avantages de l’IA pour le personnel de santé
L’IA présente de nombreux avantages pour le personnel soignant. Voici les principaux avantages de l’adoption de l’IA dans les établissements de santé, démontrant un impact positif sur les prestataires de soins de santé et les résultats pour les patients.
- Précision et efficacité accrues du diagnostic et de la planification du traitement
- Réduction des tâches répétitives et banales
- Soins améliorés aux patients grâce à une médecine personnalisée et à une surveillance continue
Impact positif de l'IA sur les prestataires de soins de santé et les résultats pour les patients
Les applications d’IA évoquées peuvent réduire l’épuisement professionnel, en particulier dans les situations d’urgence caractérisées par un flux de patients accru et un personnel limité. Imaginez un système d’IA médicale intégrant les modèles météorologiques. Le système pourrait prédire l'afflux de patients et les plaintes lors d'une journée froide ou lorsqu'un dent important est sur le point de se produire.
L’IA devient également envahissante. Cette technologie est désormais intégrée à la chirurgie assistée par robot, ajoutant ainsi plus de dextérité lorsque quelque chose d’inattendu se produit. La technologie d’aujourd’hui offre une meilleure dextérité que celle de nombreux chirurgiens. J'ai vu un robot décoller la coque extérieure d'un œuf cru et la laisser intacte avec le film protecteur intérieur. Il a ensuite découpé le film, puis l'a recousu. J'aimerais voir un médecin répéter cela.
Défis et préoccupations
L’IA a son lot de défis et de préoccupations. Nous devons relever ces défis pour garantir une utilisation éthique, équitable et efficace de l’IA.
- Craintes de licenciement parmi les travailleurs de la santé
Tous les progrès technologiques significatifs ont entraîné des suppressions d’emplois dans le passé. Rappelez-vous le mouvement luddite au début du 19e siècle. Les Luddites, ouvriers du textile, protestèrent contre le développement des métiers à tisser mécanisés. Craignant pour leur emploi, ils ont réagi en détruisant les machines. La même chose se produit avec l’avènement de l’IA, bien entendu, sans détruire la machinerie.
- Préoccupations éthiques : confidentialité des patients, consentement et potentiel de biais de l'IA
L’IA, en particulier dans le domaine de la santé, utilise de grandes quantités de données, notamment des données sur les patients. Il n’y a parfois pas de consentement approprié pour l’utilisation des données ; des biais peuvent également survenir lorsque les données proviennent d’une seule région. De telles lacunes peuvent entraîner des disparités dans les soins et les résultats pour les différents groupes de patients. Lutter contre ces préjugés et garantir un traitement équitable aux patients constitue un défi crucial.
- Le besoin d’une main-d’œuvre qualifiée : l’écart entre les compétences actuelles et celles requises pour utiliser efficacement l’IA.
Le personnel de santé doit s’adapter à l’évolution des tendances et des technologies. Les radiologues, qui passent la plupart de leur temps à étudier les images, pourraient être amenés à adopter des contrôles et à exécuter des contrôles de qualité sur les machines qui vérifient les images. Combler cet écart nécessitera des investissements dans les programmes d’éducation et de formation.
- Défis juridiques et réglementaires liés à la mise en œuvre des technologies d’IA
La confidentialité des données est très réglementée dans diverses juridictions, et le défi est que chaque juridiction dicte un ensemble de lois différent ; il s'agit d'un défi de taille pour les ingénieurs développant des algorithmes d'IA qui nécessitent de vastes ensembles de données.
L’IA soulève également la question de la responsabilité ; par exemple, qui est à blâmer lorsqu’un algorithme d’IA commet une erreur et distribue le mauvais médicament ? L’approbation des appareils d’IA et la conformité aux réglementations en matière de soins de santé nécessitent un examen attentif et des cadres réglementaires proactifs.
Préparer le personnel de santé à l’intégration de l’IA
Le personnel de santé doit se préparer à la prochaine révolution de l’IA pour éviter les licenciements. Une préparation adéquate nécessite des ajustements dans les programmes d’études et de formation des institutions privées et gouvernementales. Voici des stratégies pour une transition en douceur vers un environnement de soins de santé intégré à l’IA :
- Programmes d'éducation et de formation
Le personnel soignant devra apprendre de nouvelles technologies en dehors du domaine médical. Les sujets essentiels incluent la science des données, l'apprentissage automatique, l'éthique de l'IA et l'utilisation pratique des outils d'IA. Les sujets seront accompagnés de leçons précieuses programmées pour s'adapter aux horaires chargés des travailleurs de la santé. L'intégration des leçons dans le programme garantira aux nouveaux arrivants les connaissances nécessaires.
- Le rôle du gouvernement et des institutions privées dans le soutien à la transition de la main-d'œuvre
Les institutions gouvernementales et privées assureront une transition en douceur vers l’intégration de l’IA. Ils peuvent offrir des incitations et des subventions pour les programmes de formation en IA. Ils peuvent également faciliter le développement de certifications et de normes pour les compétences en IA.
- Stratégies d'adaptation de la main-d'œuvre : requalification, perfectionnement et nouveaux rôles
La reconversion implique l’acquisition de nouvelles compétences. Il prépare les individus aux nouveaux rôles émergents grâce à l’intégration de l’IA.
Le perfectionnement améliore les compétences actuelles des professionnels de la santé pour inclure les connaissances et les compétences en IA. Le perfectionnement leur permet de travailler avec les technologies d’IA dans leurs tâches quotidiennes.
De nouveaux rôles émergent à mesure que les applications d’IA se développent dans le secteur de la santé. Les exemples incluent les analystes de données, les responsables de l’éthique de l’IA et les spécialistes de la santé en IA. Le gouvernement et le secteur privé devraient collaborer pour créer des parcours permettant aux professionnels de la santé de faire la transition vers ces rôles.
Conclusion
Alors que nous sommes à l’aube d’une nouvelle ère dans le domaine des soins de santé, marquée par l’intégration rapide de l’intelligence artificielle (IA), il est clair que les implications pour le personnel soignant sont profondes et multiformes. L’IA promet une efficacité, une précision et des soins personnalisés améliorés, posant des défis liés au déplacement d’emplois, à des considérations éthiques et à la nécessité d’une main-d’œuvre qualifiée et adepte des nouvelles technologies. Notre capacité à exploiter les avantages de l’IA, à relever ses défis de front et à maintenir l’équilibre délicat entre l’efficacité technologique et l’apport humain irremplaçable dans les soins aux patients façonnera l’avenir des soins de santé. Nous pouvons réussir cette transition en investissant dans l’éducation, la formation et les cadres éthiques et en favorisant la collaboration entre les professionnels de la santé, les technologues et les décideurs politiques. Le parcours d’intégration de l’IA dans les soins de santé n’est pas seulement une question d’adoption technologique, mais également d’évolution de notre main-d’œuvre et de nos pratiques afin d’améliorer les résultats de santé pour tous.
