La possible disparition d’un programme fédéral n’est pas un rejet de l’IA dans les soins de santé

Grâce à l’IA, les soins de santé aux États-Unis se trouvent à la croisée des chemins.

D’une part, les organisations de soins de santé sont en train de transformer la façon dont les soins sont dispensés. Les investisseurs ont réalisé que l’IA a le potentiel de bouleverser le marché et d’apporter des gains importants. Dans mon propre secteur – l’administration des soins de santé – cela prend la forme d’une paperwork automatisée. Dans d’autres domaines, comme la radiologie, les LLMs identifient et diagnostiquent des affections médicales.

Un financement massif est injecté dans l’IA dans les soins de santé. L’année dernière, les entreprises américaines d’IA dans les soins de santé ont obtenu plus de 18 milliards de dollars en investissements de capital-risque – en augmentation de près de 10 % par rapport à 2024. Cette croissance rapide devrait se poursuivre et va changer beaucoup de choses que nous savons sur la prestation de soins de santé.

D’un autre côté, il y a le défi de la gouvernance. Les régulateurs sont en train de comprendre l’IA et de la légiférer de manière efficace. Nous savons tous que l’État a la responsabilité envers ses citoyens. Mais si l’industrie change rapidement, il peut être difficile pour les gouvernements de suivre.

Nulle part ne voyons-nous cette dynamique plus clairement que dans l’assurance maladie. Aux États-Unis, les hôpitaux et les médecins doivent souvent obtenir une autorisation préalable de la part de la compagnie d’assurance du patient avant de dispenser des soins. Les assureurs se réservent le droit de refuser les traitements qu’ils jugent non médicalement nécessaires.

L’IA dans les soins de santé promet d’augmenter l’efficacité de l’ensemble du secteur, mais elle doit être gérée avec soin. Le CMS (Centers for Medicare & Medicaid Services) estime que 25 % de tous les coûts dans l’industrie sont des déchets administratifs. L’IA peut réduire cette charge, au bénéfice du public. Cependant, nous avons besoin des principes appropriés pour réussir.

Entrez dans WISeR. Introduit par le CMS au début de cette année, le programme de réduction des services gaspillés et inappropriés (WISeR) est l’un des plus grands pilotes dans l’IA dans les soins de santé. En utilisant des modèles d’IA pour résumer les preuves, des cliniciens qualifiés tentent d’adjudiquer les réclamations dans le programme traditionnel de Medicare beaucoup plus rapidement. L’expérience est actuellement en cours dans six États.

En juin, le Comité des appropriations de la Chambre des représentants a voté à l’unanimité pour bloquer le financement de WISeR. Le budget doit encore être approuvé par le Congrès, et le pilote reste actif. Mais son avenir au-delà du 30 septembre reste incertain.

Ce que je veux dire ici, c’est que – quelle que soit notre opinion sur le vote de WISeR – le principe fondamental du pilote reste ferme. « L’IA signale, le clinicien confirme » continue de fournir la base pour une bonne gouvernance dans l’IA dans les soins de santé.

Les législateurs ont demandé de meilleurs processus

Alors qu’il est facile de lire cette décision comme un rejet de l’IA dans les soins de santé, ce serait une erreur. Le vote pour définancer WISeR a été pris au milieu de préoccupations concernant la mise en œuvre et les structures d’incitation – et non parce que les législateurs s’opposaient à l’adoption de l’IA dans la revue clinique.

La principale raison que le Comité de la Chambre a donnée pour sa décision était qu’il a introduit l’autorisation préalable dans le Medicare traditionnel. Les 13 services médicaux sélectionnés pour le pilote n’exigeaient auparavant qu’un consentement du médecin, et non une autorisation de l’assureur. Les législateurs ont donc rejeté WISeR pour ce qu’ils considéraient comme une augmentation de la complexité administrative et un changement des incitations fédérales.

Ce n’est pas une critique de l’IA dans les soins de santé. C’est plutôt une critique de la façon dont le processus a été conçu.

“L’IA signale, le clinicien confirme” est toujours la base de l’IA dans les soins de santé

Alors que le sort de WISeR est maintenant ambigu, son principe central ne l’est pas. Le principe selon lequel « L’IA signale, le clinicien confirme » reste la base de l’IA dans les soins de santé moderne.

Ce principe est central en raison du statut de l’IA en tant que système émergent. Contrairement à d’autres formes d’automatisation, les LLMs ont le potentiel de prendre des décisions que leurs créateurs n’ont pas intentionnelles. C’est par conception. L’émergence permet à l’IA de se comporter de manière flexible et créative, mais elle apporte également des risques. Quelles que soient les améliorations apportées à ces systèmes, les régulateurs auront toujours besoin d’un « humain dans la boucle » pour attraper les décisions aléatoires et assurer la sécurité des patients.

Dans la pratique, cela signifie qu’un clinicien qualifié conserve toute la responsabilité légale et éthique lorsqu’il utilise l’IA. Les LLMs rassemblent et résument les preuves à la vitesse de la machine, en mettant en évidence les résultats importants. Les cliniciens examinent les données, présentées de manière concise, et les utilisent pour éclairer leur jugement. Ce processus promet d’augmenter l’efficacité tout en conservant une précision maximale. Le jugement clinique est renforcé parce que les humains restent centraux dans le processus, non pas malgré leur implication, mais à cause d’elle.

Actuellement, nous pouvons voir ce consensus se construire à tous les niveaux de l’industrie des soins de santé.

L’année dernière, les plus grandes compagnies d’assurance maladie du pays ont promis d’améliorer le processus d’autorisation préalable. Cela inclut l’augmentation de la transparence et l’accélération des délais de décision, avec un accent sur les approbations immédiates pour certains traitements urgents ou cliniquement standard, ce qui a conduit l’IA à devenir une nécessité virtuelle pour de nombreux assureurs. L’association professionnelle de premier plan pour les organisations de révision indépendantes a également défini sa position sur l’utilisation de l’IA.

Le plancher de régulation de l’État est également en train de monter. Déjà, les États possèdent des lois de protection des consommateurs pertinentes, qui sont maintenant adaptées à l’IA. Jusqu’à présent en 2026, 43 États ont introduit 240 projets de loi sur l’IA dans les soins de santé. Parmi ceux-ci, neuf interdisent d’utiliser l’IA comme seul déterminant du refus de réclamation.

Si le programme WISeR est finalement arrêté, cela n’affecterait pas le consensus selon lequel « L’IA signale, le clinicien confirme ». Avec cela, nous avons tout ce dont nous avons besoin pour réussir dans l’industrie. Nous devons simplement affiner la structure de la mise en œuvre de l’IA.

L’adoption de l’IA est non négociable

Étant donné le potentiel d’efficacité de l’IA, les entités de soins de santé qui sont lentes à adopter la technologie seront rapidement dépassées.

La leçon à tirer de WISeR n’est pas que nous ne pouvons pas avoir d’IA dans les soins de santé. Loin de là. Au lieu de cela, nous devons reconnaître le potentiel que les LLMs ont pour améliorer l’efficacité dans les soins de santé. Pour que ce changement se produise, les professionnels qualifiés doivent rester centraux. Le consensus de « L’IA signale, le clinicien confirme » fournit la base pour la transition, en établissant déjà la norme dans une grande partie de l’industrie.

L’IA promet une amélioration significative de l’efficacité et de l’accès aux soins, mais elle ne peut pas fonctionner sans examen humain. WISeR montre que nous pouvons, et devons, rester dans la boucle. Non pas comme une extension, mais comme une nécessité.