Goulots d'étranglement dans l'adoption de l'IA dans le secteur de la santé

Chaque secteur a la possibilité d'intégrer l'intelligence artificielle. Les soins de santé empruntent la voie la plus lente, faisant preuve de prudence et d'inquiétude alors que l'IA fait progresser d'autres industries vers de nouveaux sommets en termes de revenus et de productivité. 

Pourquoi le secteur ne voudrait-il pas l'adoption de l'IA si le fait d'avoir un puits de données potentiellement illimitées pouvait mieux diagnostiquer les patients et rationaliser les communications opérationnelles dans les établissements de santé ? En raison de tout ce que l'industrie englobe, la transition est plus complexe que la plupart ne le pensent.

La surface massive des données

Dossiers de santé électroniques (DSE) couvrent d'innombrables paysages électroniques, y compris les bases de données d'assurance, les dossiers médicaux et l'imagerie de laboratoire radiologique. Il reste également de nombreuses notes médicales à numériser, contenant des informations qu'une IA pourrait trouver très perspicaces. Cependant, la nature concurrentielle et confidentielle de l'industrie de la santé empêche que ces données ne se réunissent dans le même silo.

La mise en relation prendrait du temps et serait coûteuse, et de nombreux établissements de soins de santé indépendants hésitent à unir leurs forces pour éclairer les algorithmes d’apprentissage automatique. Ils veulent être récompensés pour leurs efforts s’ils transmettent leurs données. 

Les informations d'identification personnelle (IPI) et les informations de santé protégées (PHI) sont des ressources délicates. C'est une zone grise pour respecter les réglementations sur la confidentialité de la santé tout en alimentant un ensemble de données d'IA. Inversement, l'IA pourrait toujours rester le le plus à jour avec la conformité actuelle, donc une saisie soigneuse des informations peut l'aider à naviguer sur cette route en toute sécurité.

Cependant, si l'industrie défend cet obstacle, les ensembles de données d'IA pourraient connaître tous les plans de traitement, de prescription et de remédiation connus pour chaque situation médicale actuelle. Comment le secteur peut-il surmonter cette diffusion massive d'informations ? La réglementation est la clé.

L'IA dans le domaine de la santé n'a que peu ou pas de références gouvernementales. Leur mise en place apaisera certaines inquiétudes des hôpitaux les plus importants lorsqu'ils délégueront du temps et des ressources à cette entreprise. La création de normes pour ces processus sera un effort conjoint et dévoué des organismes de réglementation et des établissements de santé. Tests par essais et erreurs avec les nouvelles tendances de l'IA telles que analyse prédictive et sécurité renforcée prendra du temps, mais les normes créeront de la cohésion et de la motivation tout en éliminant les préoccupations de l'industrie.

Le scepticisme des patients

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

Malgré la précision que l'IA pourrait avoir sur les médecins humains en raison de sa base de données constamment mise à jour, les gens ne se sont pas habitués à un monde où la technologie les remplace. L'IA ne rendrait pas les médecins obsolètes - les influences humaines peuvent toujours donner un deuxième avis à ses déterminations. 

De plus, les gens informeront et affineront l'IA après la mise en œuvre pour garantir l'efficacité et la précision - cela surmontera un obstacle connexe d'une IA de soins de santé submergée par trop de données. La surveillance humaine gérer la mise à l'échelle et la saisie des données pour s'assurer qu'aucune information fausse, obsolète ou inutile ne rend les décisions biaisées ou mal informées. Les patients peuvent se sentir plus à l'aise si les médecins transmettent cela aux patients.

Les chercheurs doivent augmenter l'exposition des patients à l'IA pour évaluer les réactions et la capacité de confiance. Ce n'est que grâce à l'interactivité qu'ils ont pu voir le potentiel - temps d'attente réduits, exécution plus rapide des ordonnances, précision accrue des diagnostics et dotation en personnel plus équilibrée 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 frais généraux avec l'IA pourrait faire progresser les hôpitaux de niveau inférieur à intermédiaire, car ils économisent d'innombrables dollars en dépenses. Cela leur permettrait d'investir dans un personnel plus expert et de meilleurs équipements pour les propulser vers un nouvel avenir de meilleurs soins de santé. Ces effets secondaires pourraient faire changer d'avis les patients s'ils voyaient le changement positif se dérouler devant eux.

Les inconnues de la prise de décision en IA

Bien que les humains sachent quelles données ils alimentent en IA pour éclairer leurs décisions, l'intelligence artificielle pourrait prédire ou faire des hypothèses qui réservent encore des 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.  

Le concept est connu sous le nom d'explicabilité. La question est de savoir comment les cliniciens peuvent travailler avec l'IA s'ils ne peuvent pas comprendre comment ils sont arrivés à des solutions, surtout si les humains n'ont jamais conçu la réponse dans l'histoire. L'IA dans le domaine de la santé pourrait commencer à suggérer des remèdes pour des maladies pour lesquelles les gens n'avaient pas de réponses. Il pourrait également identifier des tendances ou des symptômes, faisant des sauts de diagnostic 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 des relations solides avec les ressources d'IA tout en pratiquant une bonne dose de scepticisme. Si les humains ne peuvent pas comprendre comment une IA est arrivée à une solution impossible, comment les institutions peuvent-elles la mettre en œuvre de manière fiable ? Des recherches supplémentaires résoudront ce goulot d'étranglement en clarifiant le traitement de l'IA. 

Cependant, une autre solution en conjonction avec la recherche consiste à écraser les perceptions et les hypothèses de l'humanité sur l'IA. L'IA peut faire de fausses équivalences et de fausses déterminations, mais sa capacité à faire des prédictions précises n'est pas sans fondement - des années de la recherche et la contribution humaines éclairent les soins de santé IA. Une fois cette prise de conscience normalisée, l'adoption de l'IA dans le domaine de la santé pourrait devenir plus transparente.

La résistance à l'IA dans les soins de santé

L'adoption d'une infrastructure aussi innovante et révolutionnaire que l'IA révolutionnera la façon dont les praticiens de la santé envisagent le domaine. Chaque changement technologique nécessite un discours proactif et optimiste pour éclairer comment il profitera au secteur et à ses patients tout en évitant autant d'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 faire entrer les soins de santé dans une nouvelle ère de prise en charge plus efficace et plus précise de l'humanité, améliorant ainsi la qualité de vie des patients et du personnel dans le monde entier.