Les goulets d’étranglement de l’adoption de l’IA dans les soins de santé

Chaque secteur a l’opportunité d’intégrer l’intelligence artificielle. Les soins de santé prennent la route la plus lente, en exerçant la prudence et la préoccupation à mesure que l’IA fait progresser d’autres industries vers de nouvelles hauteurs de revenus et de productivité.

Pourquoi le secteur ne voudrait-il pas adopter l’IA si avoir un puits de données potentiellement illimité pourrait améliorer le diagnostic des patients et rationaliser les communications opérationnelles dans les établissements de soins de santé ? Parce que tout ce que l’industrie englobe, la transition est plus complexe que ce que la plupart des gens pourraient considérer.

La vaste surface de données

Les dossiers médicaux électroniques (DME) s’étendent sur d’innombrables paysages électroniques, y compris les bases de données d’assurance, les dossiers médicaux et l’imagerie de laboratoire radiologique. Il y a également de nombreuses notes médicales qui n’ont pas encore été numérisées, contenant des informations qu’un IA pourrait trouver très éclairantes. Cependant, la nature concurrentielle et confidentielle de l’industrie des soins de santé empêche ces données de se rencontrer dans le même silo.

Il serait fastidieux et coûteux de relier, et de nombreux établissements de soins de santé indépendants hésitent à s’unir pour informer les algorithmes d’apprentissage automatique. Ils veulent être indemnisés pour leurs efforts s’ils remettent leurs données.

Les informations personnelles identifiables (IPI) et les informations de santé protégées (ISP) sont des ressources délicates. C’est une zone grise pour respecter les réglementations de confidentialité des soins de santé tout en alimentant un ensemble de données d’IA. À l’inverse, l’IA pourrait toujours rester à jour avec la conformité actuelle, donc une saisie d’informations soigneuse peut l’aider à naviguer en toute sécurité sur cette route.

Cependant, si l’industrie surmonte cet obstacle, les ensembles de données d’IA pourraient connaître toutes les remèdes connus, les ordonnances et les plans de remédiation pour chaque situation médicale actuelle. Comment le secteur peut-il surmonter cette vaste étendue d’informations ? Les réglementations sont la clé.

L’IA dans les soins de santé a peu ou pas de repères gouvernementaux. Les avoir en place apaisera certaines inquiétudes, même des hôpitaux les plus importants, lorsqu’ils allouent du temps et des ressources à cette entreprise. La création de normes pour ces processus sera un effort conjoint et dédié des organismes réglementaires et des établissements de soins de santé. Les tests d’essai et d’erreur avec les nouvelles tendances de l’IA, telles que l’analyse prédictive et la sécurité améliorée, prendront du temps, mais les normes créeront de la cohésion et de la motivation tout en éliminant les inquiétudes de l’industrie.

Le scepticisme des patients

L’IA n’est pas suffisamment utilisée dans l’industrie pour avoir suffisamment de commentaires de patients. Il est impossible de savoir comment les patients réagissent à l’intelligence artificielle qui fournit un diagnostic ou un plan de rétablissement au début de l’adoption de l’IA dans les soins de santé. Certains experts pensent qu’il y aurait des demandes pour des médecins humains pour être le porte-parole de ce transfert d’informations.

Malgré la précision que l’IA pourrait avoir par rapport aux médecins humains en raison de sa base de données constamment mise à jour, les gens n’ont pas encore accepté un monde où la technologie les remplace. L’IA ne rendra pas les médecins obsolètes — les influences humaines peuvent toujours fournir des opinions secondaires à ses déterminations.

De plus, les gens informeront et affineront l’IA après sa mise en œuvre pour assurer l’efficacité et la précision — cela surmontera un obstacle connexe d’un IA dans les soins de santé submergé par trop de données. La supervision humaine gérera la mise à l’échelle des données et la saisie pour s’assurer qu’aucune information fausse, obsolète ou inutile ne cause de déterminations biaisées ou mal informées. Les patients pourraient se sentir plus à l’aise si les médecins leur transmettaient cela.

Les chercheurs doivent accroître l’exposition de l’IA aux patients pour évaluer les réactions et la capacité de confiance. Seule l’interactivité pourrait-elle montrer le potentiel — des temps d’attente réduits, des ordonnances remplies plus rapidement, une précision diagnostique accrue et un personnel plus équilibré pour minimiser l’épuisement professionnel. Cela pourrait s’avérer particulièrement bénéfique, car 36 % des soignants déclarent que leur travail est très stressant.

La réduction des coûts généraux avec l’IA pourrait faire progresser les hôpitaux de niveau inférieur à moyen, car ils économiseraient des dollars innombrables en dépenses. Cela leur permettrait d’investir dans un personnel plus expert et un meilleur équipement pour les propulser vers un avenir meilleur de soins de santé. Ces effets secondaires pourraient changer l’opinion des patients s’ils voyaient le changement positif se dérouler devant eux.

Les inconnues de la prise de décision de l’IA

Bien que les humains sachent quels données ils alimentent dans l’IA pour éclairer les décisions, l’intelligence artificielle pourrait prédire ou faire des suppositions qui sont encore surprises. Les programmeurs et les ingénieurs existent pour expliquer le côté technique, mais la façon dont l’IA relie les points entre ses points de données est encore nébuleuse de certaines manières.

Le concept est connu sous le nom d’explicabilité. La question est de savoir comment les cliniciens peuvent travailler avec les ressources d’IA s’ils ne peuvent pas comprendre comment ils sont parvenus à des solutions, en particulier si les humains n’ont jamais conçu la réponse dans l’histoire. L’IA dans les soins de santé pourrait commencer à suggérer des remèdes pour les maladies que les gens n’avaient pas de réponses. Elle pourrait également identifier des tendances ou des symptômes, faisant des bonds diagnostiques qui s’étendent au-delà de la perception humaine.

Les chercheurs veulent découvrir comment cela fonctionne et comment les professionnels de la santé peuvent développer de solides relations avec les ressources d’IA tout en pratiquant une saine dose de scepticisme. Si les humains ne peuvent pas comprendre comment un IA est arrivé à une solution impossible, comment les établissements peuvent-ils la mettre en œuvre de manière fiable ? De plus amples recherches résoudront ce goulet d’étranglement en clarifiant le traitement de l’IA.

Cependant, une autre solution, conjointement avec la recherche, est une réécriture des perceptions et des hypothèses de l’humanité sur l’IA. L’IA peut faire de fausses équivalences et déterminations, mais sa capacité à faire des prédictions précises n’est pas infondée — des années de recherche humaine et de contribution éclairent l’IA dans les soins de santé. Une fois que cette réalisation devient normalisée, l’adoption de l’IA dans les soins de santé pourrait devenir plus fluide.

La résistance à l’IA dans les soins de santé

L’adoption d’une infrastructure aussi innovante et transformatrice que l’IA va révolutionner la façon dont les professionnels de la santé pensent au domaine. Chaque changement technologique nécessite un discours proactif et optimiste pour éclairer comment il bénéficiera au secteur et à ses patients tout en évitant autant de obstacles et de problèmes juridiques que possible.

Une immense hésitation existe parce que personne ne veut rencontrer les controverses potentiellement massives et les efforts laborieux pour mettre en œuvre l’IA. Cependant, si elle est utilisée correctement, l’IA pourrait amener les soins de santé à une nouvelle ère de prise en charge de l’humanité de manière plus efficace et plus précise, en augmentant la qualité de vie des patients et du personnel dans le monde entier.