E-santé à l’ère de l’IA

Au cours des dernières années, l’intelligence artificielle est passée d’une promesse futuriste à un point de référence pour l’innovation. Cette technologie a également commencé à transformer les parcours de soin avec une grande vigueur. C’est pourquoi nous avons pensé qu’il était grand temps de se demander quels sont les plus grands défis dans son application aux milieux cliniques.

L’intelligence artificielle ne va pas remplacer les professionnels de la médecine ; elle va être le stéthoscope du 21e siècle et une collaboration fructueuse entre l’homme et la technologie pourrait nous apporter le changement positif dans la médecine que nous souhaitons tous si fortement.

La santé numérique nous donnera plus de données sur la santé que jamais auparavant, et l’I.A. nous aidera à les analyser pour trouver de nouvelles façons de traiter les maladies, de réduire les tâches administratives, de rationaliser les pratiques médicales, d’optimiser les horaires des médecins et des patients.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle?

L’intelligence artificielle est l’utilisation d’algorithmes spécifiques pour former les ordinateurs à accomplir des tâches spécifiques en traitant une grande quantité de données et en reconnaissant des modèles spécifiques dans les données.

Ces algorithmes permettent aux machines de tirer des enseignements de l’expérience, de calculer les données d’entrée et de les traiter, et d’exécuter des tâches d’une manière presque humaine. Ils permettent ainsi aux machines d’imiter les fonctions cognitives typiques de l’esprit humain comme la résolution de problèmes, le raisonnement et l’apprentissage.

Par exemple, dans le domaine de la santé, l’utilisation généralisée des chatbots alimenté par l’IA, réduit considérablement la charge de travail du médecin et évite d’avoir à se rendre inutilement chez les professionnels de santé.

Alors pourquoi l’IA n’est pas partout dans la santé ? Quels sont les freins ?

Les défis de l’adoption de l’IA

L’adoption de l’IA dans le domaine des soins de santé ouvre un certain nombre de possibilités, mais elles s’accompagnent également d’une série de défis.

• Questions relatives à l’adoption initiale

Afin d’attirer les parties prenantes à investir dans l’IA, les études de cas réussies doivent être documentées et présentées, mais pour proposer des études de cas, les entreprises de santé doivent être de la partie.

Comme pour toute nouvelle technologie, il y a une hésitation initiale à l’adopter sur le marché, les établissements de santé et les utilisateurs étant préoccupés par son application et sa sécurité.

• Préoccupations relatives à la confidentialité des données

Les statistiques sur la santé des patients constituent des données extrêmement sensibles et des mécanismes appropriés doivent être mis en place pour garantir leur protection contre les attaques extérieures.

• Complexité des parties prenantes

Tous les acteurs du secteur de la santé, y compris les patients, les travailleurs de la santé, les entreprises pharmaceutiques, les compagnies d’assurance et les organismes de santé, sont parties prenantes dans l’adoption de l’IA.

La résistance de la technologie à tout niveau entraînerait des problèmes d’intégration de la technologie dans son ensemble.

• Conformité aux règlements

La collecte de données sur les patients est soumise à un certain nombre de lois telles que le RGPD et l’incorporation de l’IA est soumise à l’approbation d’organisations pour assurer le maintien des normes.

Le partage de données entre diverses bases de données afin d’être analysées par des algorithmes d’IA pose un défi en termes de conformité au RGPD.