L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) dans le secteur de la santé connaît une croissance rapide, avec de nouvelles innovations dans une variété de cas d’utilisation. Alors que les premières utilisations de l’IA dans le domaine de la santé visaient davantage à améliorer la pratique médicale, de nouveaux cas d’utilisation pour l’IA générative étendent activement les capacités de l’industrie.
Selon un rapport de IDC, l’IA générative devrait personnaliser de manière hyper-personnalisée les services de soins dans la région Asie-Pacifique jusqu’à 49,6 %. Les prestataires de soins de santé prévoient d’investir davantage dans des cas d’utilisation d’IA générative, en particulier pour augmenter l’efficacité des cliniciens et redéfinir l’expérience des patients.
Les cas d’utilisation d’IA générative les plus importants pour les organisations de santé de la région Asie-Pacifique comprennent actuellement le marketing, la gestion des connaissances et les applications conversationnelles. Le rapport met également en avant la nécessité d' »explicabilité » dans le contexte des cas d’utilisation d’IA générative dans le domaine de la santé, étant donné que les diagnostics et les plans de traitement générés par des outils d’IA ont un impact significatif sur la vie des patients.
En effet, les organisations de santé de la région sont conscientes de la nécessité d’aspects éthiques. Selon l’enquête FERS, 61 % des organisations de santé de la région adoptent des exigences en matière d’éthique des données, tandis que 14 % respectent déjà les aspects éthiques des données dans leurs opérations.
« L’adoption des cas d’utilisation d’IA générative se fait dans tous les secteurs. Dans le domaine de la santé, l’IA générative a un immense potentiel pour relever les défis inhérents et augmenter la productivité, atteindre une hyper-personnalisation et améliorer l’expérience des médecins et des patients en exploitant les capacités des grands modèles de langage (GML). Il est impératif que les organisations de santé soient conformes et assurent l’explicabilité lors de l’adoption de ces nouveaux outils IA », a commenté Manoj Vallikkat, directeur principal de la recherche chez IDC Asia Pacific Healthcare Insights.
L’utilisation de l’IA dans le secteur de la santé augmente en Asie-Pacifique. L’IA a été un véritable atout dans l’industrie de la santé.
Diagnostics et Détection Précoce des Patients
En se penchant spécifiquement sur la recherche en IA de l’Imperial College de Londres, le Dr Aldo Faisal, responsable du Centre de Formation Doctorale en IA pour la Santé, estime que l’IA répond à la demande croissante de soins cliniques. Le Dr Faisal divise l’IA pour la santé en deux catégories larges. La première est l’IA Perceptive, qui reproduit la capacité des professionnels de la santé à percevoir la maladie par le diagnostic et la surveillance. La seconde est l’IA d’Intervention, qui aborde les décisions concernant le traitement des patients.
L’assistance au diagnostic des patients et la détection précoce sont deux des cas d’utilisation médicale les plus courants de l’IA dans l’industrie de la santé. Plusieurs fournisseurs technologiques permettent déjà le diagnostic des patients dans des centres médicaux du monde entier.
Par exemple, Watson for Health d’IBM utilise une technologie cognitive pour déverrouiller d’énormes quantités de données de santé et alimenter les diagnostics. Cet outil peut non seulement examiner et stocker d’importantes quantités d’informations médicales, mais également rapidement exploiter les données des traitements mondiaux des études de cas.
Un autre exemple est DeepMind Health de Google. Un rapport de PwC mentionne que Google collabore avec des cliniciens, des chercheurs et des patients. Son objectif est de résoudre des problèmes de santé réels en intégrant l’apprentissage automatique avec la neurologie des systèmes, en construisant ainsi des algorithmes d’apprentissage polyvalents et robustes dans des réseaux neuronaux ressemblant au cerveau humain.
L’IA a des cas d’utilisation plus vastes aujourd’hui. Certains des cas d’utilisation de l’IA identifiés pour les soins de santé.
En ce qui concerne la détection précoce, l’IA continue de faire des merveilles dans la recherche et la détection du cancer. Dans le cas du cancer, la détection précoce peut faire une énorme différence pour le pronostic d’une personne. The Guardian a rapporté que des médecins, des scientifiques et des chercheurs ont construit un modèle d’IA capable d’identifier précisément le cancer. L’équipe pense que cela peut accélérer le diagnostic de la maladie et accélérer le traitement des patients.
Conçu par des chercheurs du Royal Marsden NHS Foundation Trust, de l’Institute of Cancer Research de Londres et de l’Imperial College de Londres, l’outil d’IA peut identifier si les anomalies trouvées sur les scanners CT sont cancéreuses. L’algorithme fonctionne de manière plus efficace et plus performante que les méthodes actuelles, selon une étude.
En Malaisie, Ramsay Sime Darby Health Care (RSDH) s’est associé à Amazon Web Services (AWS) et à Annalise.ai, l’un des plus grands fournisseurs de solutions d’IA en radiologie, pour déployer des outils d’assistance aux cliniciens alimentés par l’IA, Annalise Enterprise chest X-ray (CXR).
Conçu pour aider les patients à obtenir rapidement les soins appropriés, Annalise Enterprise CXR utilise des algorithmes d’apprentissage profond propriétaires pour aider les cliniciens à identifier la présence suspectée de jusqu’à 124 problèmes dans les résultats des radiographies pulmonaires en moins de 20 secondes. La solution d’IA sert d’outil de précision pour l’équipe médicale des hôpitaux de RSDH, améliorant la capacité des cliniciens à discerner les détails subtils des images médicales.
En exploitant l’infrastructure cloud évolutive, résiliente et rentable d’AWS, ce déploiement d’IA marque la première installation de cloud AWS de ce type dans les hôpitaux malaisiens. La solution devrait permettre de transmettre plus rapidement les résultats aux radiologistes de RSDH et représente une avancée significative dans l’adoption de la technologie cloud et de l’IA dans la région.
L’IA au Service de la Recherche sur les Vaccins
Au Japon, l’Université de Nagasaki et NEC OncoImmunity (NOI), une entreprise leader en IA, collaboreront pour utiliser la plateforme IA de NOI afin de concevoir des vaccins universels pour lutter contre les maladies infectieuses hautement pathogènes et tropicales. En exploitant la puissance de l’IA avancée, l’université espère optimiser les conceptions de vaccins qui protègent universellement contre les familles de pathogènes spécifiques courants dans les régions tropicales.
Dans le cadre de la collaboration, la technologie d’IA de NOI sera utilisée pour concevoir à la fois des vaccins à cellules T et à cellules B. L’université de Nagasaki validera ensuite les conceptions en utilisant ses solides capacités de « laboratoire humide » et les échantillons de donneurs convalescents collectés dans son vaste réseau de stations de terrain tropicales.
Cette collaboration a également conduit à la création du Département d’Informatique des Vaccins à l’Institut de Médecine Tropicale de l’Université de Nagasaki. Le département, dirigé par le Dr Trevor Clancy, Directeur Scientifique en Chef de NOI, utilisera sa technologie d’IA pour soutenir l’équipe de l’Université de Nagasaki dans la réalisation de recherches fondamentales visant à comprendre les corrélats immunitaires de protection contre différentes maladies tropicales. Les membres de l’équipe de développement de médicaments AI de NEC participeront également à ce département.
Richard Stratford, PDG de NOI, s’est dit enthousiaste à propos de la collaboration, affirmant que l’entreprise s’engage pleinement à fournir à l’Université de Nagasaki des conceptions de vaccins efficaces visant les maladies infectieuses hautement pathogènes et tropicales.
L’IA au Service des Interventions Cliniques
Outre le diagnostic des patients, la détection précoce et la recherche, le Dr Faisal estime qu’il existe de nombreux cas d’utilisation pour l’IA d’intervention. Son équipe a déjà développé un clinicien IA qui peut être appliqué à la gestion du diabète, aux troubles neurologiques et également aux soins intensifs.
En soins intensifs, l’IA surveille les données collectées pour maximiser les chances de survie du patient. Cependant, une intervention humaine sera encore nécessaire lorsque les données finales seront disponibles. Elle ne donnera des conseils qu’aux médecins, c’est également pourquoi l’explicabilité est d’une importance primordiale.
« La machine doit expliquer pourquoi elle fait une recommandation et convaincre le médecin pourquoi c’est la chose à faire », a déclaré le Dr Faisal. Le système est actuellement en cours d’installation et de préparation pour être testé dans un hôpital à Londres.
Technologies Émergentes aux Côtés de l’IA dans les Soins de Santé
À mesure que l’adoption de l’IA dans les soins de santé se généralise, les établissements de santé explorent également d’autres technologies émergentes. Par exemple, les robots devraient jouer un rôle essentiel dans l’avenir des soins de santé, notamment en résolvant les pénuries de main-d’œuvre dans certaines régions.
Par exemple, un robot de soins de santé peut aider à fournir des médicaments aux patients ou même vérifier l’état du patient et le rapporter au médecin. Certains hôpitaux du monde entier ont déjà commencé à utiliser des robots pour aider aux soins aux patients, en particulier dans les tâches non cliniques telles que la fourniture de nourriture aux patients et le nettoyage.
Un autre développement concerne les soins de santé dans le métavers. Tout comme les cliniques virtuelles, les soins de santé dans le métavers seraient une extension de la télémédecine. L’année dernière, Zuellig Pharma Digital & Data a introduit ZP Metaverse, une expérience révolutionnaire de métavers pour les soins de santé qui améliore la télémédecine actuelle en connectant son « jumeau numérique de la plante au patient » et en fusionnant les expériences B2B et B2C.
Responsabilité et Sécurité des Données
L’augmentation de l’utilisation de l’IA et d’autres technologies émergentes dans les soins de santé suscite également certaines préoccupations. Deux domaines principaux doivent être abordés. Tout d’abord, il y a la sécurité des données collectées et utilisées par l’IA. Étant donné que les outils d’IA générative traitent de nombreuses données de santé sensibles, les données doivent être collectées, stockées et analysées de manière efficace par les fournisseurs de soins de santé et de technologie.
La deuxième préoccupation est la cybersécurité. La quantité de données générées par l’augmentation des outils d’IA signifie que les cybercriminels trouveront des moyens de pénétrer les systèmes pour accéder aux données médicales. Les statistiques montrent que 30 % des grandes violations de données surviennent dans les hôpitaux. Security Intelligence a rapporté que le coût moyen d’une violation de données dans le domaine de la santé était le plus élevé de tous les secteurs, à 10,93 millions de dollars américains. L’industrie de la santé a également enregistré une augmentation significative des coûts de 53,3 % au cours des trois dernières années.
Le rapport a souligné qu’il faut en moyenne 231 jours pour découvrir les violations de données dans le domaine de la santé, contre une moyenne de 204 jours dans les autres secteurs. L’industrie de la santé a connu des périodes de confinement plus longues, en moyenne 92 jours, contre 73 jours dans les autres secteurs. Les organisations de santé ont mis en moyenne 19 jours de plus pour contenir une violation de données.
Alors que la protection des données et la cybersécurité dans les soins de santé se sont améliorées, l’utilisation croissante de la technologie nécessite la mise à jour continue des protocoles de sécurité.
Enfin, même si l’industrie de la santé accélère l’adoption de la technologie, y compris l’IA, il est crucial de se rappeler que la décision ultime concernant le bien-être des patients doit reposer sur le médecin, et non sur la technologie – du moins pour un avenir prévisible. Les patients eux-mêmes acceptent de plus en plus ces technologies dans leurs plans de soins. À ce titre, les établissements de santé doivent s’assurer que la technologie utilisée est bien planifiée et ne finira pas par être un fardeau pour le patient et le médecin.
