Comment réussir avec des solutions de santé propulsées par l’IA

Au cours des 15 dernières années, l’IA s’est solidement implantée dans les technologies de la santé, en particulier en radiologie. «Les outils d’aide à la décision en radiologie reposent principalement sur la vision par ordinateur», explique Jan Beger. «Ces outils utilisent souvent les modèles dits d’IA étroite, entraînés à détecter une condition spécifique et à alerter le radiologue si nécessaire. Mais nous entrons maintenant dans une nouvelle ère, avec des technologies capables d’un impact beaucoup plus global et de grande portée.»

À l’avant-garde de ce changement se trouvent les modèles fondamentaux – des réseaux de neurones IA entraînés sur d’immenses volumes de données brutes, permettant leur application à un large éventail de cas d’usage.

«Les radiologues ne regardent pas les images isolément», explique M. Beger. «Ils les interprètent dans leur contexte, en s’appuyant sur les résultats de laboratoire, les antécédents des patients et d’autres données cliniques. Les modèles de foundation peuvent faire quelque chose de similaire – intégrer des types de données divers et raisonner à travers chacun d’eux. Cela nous rapproche de l’IA qui peut fonctionner davantage comme un clinicien. C’est vraiment excitant.»

Comprendre les données multimodales

Les systèmes de santé doivent gérer un large éventail de types de données, allant des résultats de laboratoire structurés et images diagnostiques aux notes cliniques en libre, voire aux observations manuscrites. «Cette diversité représente un défi, mais aussi une opportunité majeure. Avec la dernière génération de technologies d’IA, nous pouvons tirer parti des données multimodales des patients et en tirer un sens. C’est un véritable changement de donne.»

Nous entrons maintenant dans une nouvelle ère, avec des technologies capables d’un impact beaucoup plus global et de grande portée.
Jan Beger, GE Healthcare

M. Beger souligne également que l’intelligence artificielle joue un rôle dans la réduction du fossé de communication entre cliniciens et patients. «Les rapports médicaux peuvent être accablants. L’IA peut aider à traduire le jargon en un langage clair et adapté aux patients, et même en répondant de manière empathique »

Une vague d’opportunités dans les technologies de la santé

Ces avancées créent une vague d’opportunités, non seulement en ce qui concerne de nouveaux produits de santé pilotés par l’IA, mais aussi pour renforcer les opérations internes de l’entreprise. «L’intelligence artificielle influencera de nombreux domaines de notre travail et, avec le temps, elle soutiendra les employés dans diverses fonctions au sein de l’entreprise. Chaque entreprise devrait commencer ce parcours, et si ce n’est pas déjà fait, commencez demain. Il n’y a pas de temps à perdre.»

Bien sûr, le chemin n’est pas sans défis. «L’utilisation d’une IA de pointe est relativement coûteuse et nécessite des investissements», avertit M. Beger. «Et nous opérons dans un secteur hautement réglementé, où obtenir l’approbation pour des dispositifs médicaux compatibles avec l’IA n’est pas une mince affaire.»

Chaque entreprise devrait commencer ce parcours, et si ce n’est pas déjà fait, commencez demain. Il n’y a pas de temps à perdre.
Jan Beger, GE Healthcare

Suivre le rythme est une autre préoccupation, avec des avancées majeures de l’IA qui se produisent chaque semaine. «Les dernières recherches d’aujourd’hui pourraient être obsolètes dans six mois. Cela rend le choix de la bonne technologie difficile. Les petites entreprises pourraient préférer envisager des partenariats plutôt que d’essayer de construire leurs propres modèles à partir de zéro.»

Remettre l’humain dans les soins de santé

Alors que l’IA ouvre des opportunités d’affaires passionnantes et crée une valeur économique, M. Beger voit son potentiel le plus significatif dans la restauration de l’élément humain du soin. «Laissez l’IA gérer la routine, afin que les professionnels de santé puissent se concentrer sur la mise en œuvre de l’extraordinaire», dit-il. «Nous devons ramener la touche humaine dans le secteur de la santé.»

Une IA réussie dans le secteur de la santé: trois règles d’or selon Jan Beger

Assurez-vous que votre solution réponde à un besoin clinique réel.

Au cours des 20 dernières années, j’ai vu de nombreuses startups développer des technologies incroyables – sans aucun ajustement au marché. Commencez par identifier un véritable défi clinique. Et pour cela, il faut travailler en étroite collaboration avec les hôpitaux, les cliniciens et les patients.

Les nouvelles solutions d’IA doivent être profondément intégrées aux flux de travail existants.

Les professionnels de santé sont déjà débordés par l’administration. Introduire une nouvelle application ou un système autonome avec une interface utilisateur différente nécessitant une connexion séparée ne fonctionnera pas. Votre solution doit s’intégrer parfaitement au logiciel qu’ils utilisent déjà – idéalement sans clics supplémentaires.

Concentrez-vous sur la confiance et l’adoption.

Beaucoup de gens restent assez méfiants envers l’IA. Le personnel de santé craint de perdre son emploi, et les patients craignent des soins froids et impersonnels. Nous devons instaurer la confiance en démontrant leur valeur et en veillant à ce que les utilisateurs disposent du bon niveau de culture en IA pour utiliser ces technologies de manière responsable dans les soins de santé au quotidien.

Crédits photo : GE Healthcare