Quelles sont les opportunités des chatbots médicaux ?
chatbot médical

Chatbot en santé, un développement sans précédent

Parmi les nombreuses transformations accélérées par le COVID-19, les soins de santé figurent en tête de liste. Un secteur qui évoluait à un rythme laborieux avant 2020 a été contraint d’adopter rapidement des avancées telles que la télémédecine et les chatbots de santé à une échelle bien plus grande pour naviguer durant la crise. L’usage des chatbot en santé intervient et les bénéfices sont nombreux: un suivi des patients plus personnalisé, une meilleure observance des traitements et du suivi thérapeutique et une facilité d’accès aux soins pour tous. Autre avantage : ces agents conversationnels sont disponibles 7 jours sur 7 et 24h sur 24, ayant ainsi le potentiel d’alléger considérablement les appels pour les professionnels de santé.

Les chatbots apportent également de nombreux bénéfices pour les professionnels de santé : allégement de leur charge de travail quotidienne, meilleure organisation des parcours patients, gestion des médicaments etc. 

À mesure que les professionnels de santé adoptent ces outils, ils reçoivent une multitude de nouvelles données sur les patients qui créent de nouveaux défis et de nouvelles opportunités. Sur les lignes de front entre les patients et les médecins, les entreprises à l’origine de ces solutions font le pari qu’elles font partie d’une révolution plus large qui placera les données au cœur du traitement quotidien.

Les soins de santé étaient déjà confrontés à la pression de se réinventer avant la pandémie. Un certain nombre de tendances – telles que la croissance démographique, l’allongement de la durée de vie, des problèmes de santé plus complexes et la pénurie de médecins – figuraient parmi les facteurs contribuant à la pression exercée sur le système.

Dans le même temps, un certain nombre de tendances numériques ont commencé à se heurter. Il s’agit notamment des plateformes de télémédecine, des objets connectés, et des chatbots, qui ont tous augmenté régulièrement la quantité de données de santé numérisées produites.

Même avec cet élan vers l’avant, de nombreux membres de la communauté médicale étaient réticents à adopter ces outils. Mais avec le début de la pandémie, l’opposition s’est estompée, les hôpitaux étant soit débordés, soit tout simplement dangereux à visiter.

Les hôpitaux se sont de plus en plus tournés vers des entreprises comme Calmedica, qui offre des solutions de télésuivi.
Doctolib a vu le nombre de consultations vidéo quotidiennes passer de 1 000 avant la pandémie à 100 000 dans les premiers mois de l’épidémie. Le gouvernement français l’a désormais autorisé à devenir l’une des principales plateformes de prise de rendez-vous pour la vaccination contre le COVID-19.

Après des années de progrès progressifs, la télémédecine et les chatbots sont devenus des succès du jour au lendemain pendant la pandémie. Et le financement des startups de télémédecine est monté en flèche.

Télémédecine, chatbot et usage des données de santé

Le potentiel de toutes ces données pour améliorer radicalement les soins de santé est immense.

On peut compter quatre niveaux de données susceptibles d’avoir un impact sur les soins de santé. Le premier niveau est celui des données en temps réel qui peuvent être fournies par des actions simples, comme un patient prenant sa température et l’envoyant directement au médecin.

Le deuxième niveau est le suivi continu des patients via les appareils connectés, qui permettent aux médecins de surveiller en permanence et à distance les patients chroniques, notamment des facteurs tels que la pression artérielle, la glycémie, la fréquence cardiaque et le pouls.

Cela permet aux médecins de suivre les tendances de l’état de santé des patients, plutôt que d’enregistrer des données occasionnelles ou de se fier aux déclarations des patients. Ces tendances sont plus puissantes pour diagnostiquer un patient car il est difficile de savoir si une seule mesure est typique ou non. Dans ce cas, le médecin peut prendre des mesures correctives lorsque la ligne de tendance semble inquiétante et des interventions plus urgentes lorsque quelque chose semble aigu.

Le troisième niveau consiste à examiner la totalité de toutes les données capturées auprès d’un patient. Cela permet de prendre des décisions plus contextuelles en examinant un large éventail de facteurs et la façon dont ils s’influencent mutuellement.

Le quatrième niveau, en développement, concerne la médecine prédictive. Ce travail consiste à essayer de déterminer quelles données sont utiles, comment les traiter et quelles conclusions peuvent réellement être tirées.

Là où l’humain ne serait pas capable de traiter une telle quantité de données, un algorithme adapté peut rapidement les analyser et atteindre un niveau de précision inédit dans la personnalisation des soins. 

En mutualisant ces nouvelles sources de données avec des données issues de la recherche scientifique, il serait possible de mieux anticiper les évolutions de maladies existantes chez le patient, les réactions aux traitements, ou de prédire des probabilités d’apparition d’autres troubles, pour une médecine plus préventive et personnalisée.

À ce titre, les chatbot interviennent également dans le suivi des patients, pour permettre, là aussi, davantage de personnalisation dans leur accompagnement, et faciliter l’accès aux soins pour tous.

 

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