L’IA pour les soins de santé Qu’est-ce que l’IA pour les soins de santé ?
L’intelligence artificielle (IA) pour les soins de santé correspond à l’utilisation du machine learning (ML) pour soutenir et, idéalement, améliorer l’expérience du patient ainsi que le fonctionnement et les dépenses des établissements hospitaliers.
- Pourquoi l’IA est-elle si importante pour le secteur de la santé ?
- Quel est l’impact de l’IA sur les soins de santé ?
- Quels sont les avantages de l’IA pour les soins de santé ?
- Quels sont les défis de l’IA pour le secteur de la santé ?
- HPE et l’IA pour les soins de santé
Pourquoi l’IA est-elle si importante pour le secteur de la santé ?
L’IA pour les soins de santé peut être un outil essentiel pour analyser de vastes volumes d’informations médicales brutes ou spécifiques du patient afin de créer des diagnostics et des protocoles de traitement plus précis. Elle peut analyser rapidement des données provenant de diverses sources, identifier les problèmes potentiels et recommander des solutions dans de nombreux contextes, y compris les environnements cliniques et administratifs.
Quel est l’impact de l’IA sur les soins de santé ?
L’IA accroît la vitesse d’évolution potentielle du secteur de la santé en analysant les informations médicales à l’aide du calcul haute performance (HPC). Ces données peuvent inclure tout, de l’imagerie médicale et des diagnostics aux flux de travail chirurgicaux. Et cette capacité n’est pas limitée à un seul site. Les solutions cloud peuvent regrouper les informations provenant de nombreux réseaux et établissements.
Quels sont les avantages de l’IA pour les soins de santé ?
Concernant les résultats cliniques, l’analytique pilotée par l’IA permet un examen plus rapide et plus approfondi des informations sans risque d’erreur humaine (par exemple, pour la détection de tumeurs ou de signes précurseurs d’une maladie). À leur tour, les médecins et les chirurgiens peuvent exploiter ces résultats pour mettre au point de meilleures options de traitement capables d’optimiser ceux-ci. La puissance de traitement de l’IA n’est pas limitée au cas par cas. Elle peut prendre des informations provenant du monde entier et découvrir des informations exploitables pouvant déboucher sur des soins vitaux et des innovations médicales. Pendant la pandémie de COVID-19, par exemple, l’IA a pu être utilisée pour analyser les nouveaux variants et créer de nouveaux traitements efficaces en opérant plus rapidement que la recherche et l’évaluation par l’homme. Par le passé, l’IA a été essentielle pour cartographier les gènes et pour d’autres travaux novateurs en génétique.
Concernant l’efficacité opérationnelle, l’IA peut identifier les possibilités de rationalisation des processus, y compris pour la chirurgie, et les moyens de les rendre plus productifs. Par ailleurs, l’IA permet de prendre de meilleures décisions en donnant aux administrateurs informatiques et médicaux une meilleure visibilité qui permet d’éviter les erreurs de manière proactive, de résoudre les problèmes et de réduire les coûts d’exploitation. Outre l’amélioration des résultats cliniques, l’IA permet d’optimiser la manière dont les professionnels de santé dispensent les soins en leur donnant accès plus rapidement à un plus grand nombre de données médicales ou en identifiant des méthodes plus efficaces pour gérer les soins aux patients. Avec l’aide du traitement du langage naturel, l’IA peut même passer au peigne fin les notes cliniques (c’est-à-dire des données non structurées), les classer et les utiliser pour optimiser les processus cliniques.
L’IA aide également les instituts médicaux à maintenir leur conformité grâce à une sécurité et une sûreté renforcées. Outre la réduction des accès frauduleux aux informations médicales privées, l’IA propose l’analyse vidéo intelligente (IVA), qui permet aux membres du personnel de surveiller leurs installations et les patients. Grâce à l’IVA et aux capteurs intelligents, les hôpitaux intelligents peuvent reconnaître des objets tels que des équipements médicaux et des masques faciaux.
Ils peuvent également identifier et mettre en correspondance les visages de médecins et de patients, et même détecter des températures corporelles élevées. Ces données sont utilisées pour déterminer les personnes à haut risque et créer des résultats exploitables.
Quels sont les défis de l’IA pour le secteur de la santé ?
La protection de la vie privée des patients et le recours à l’analyse des données sont les principaux défis pour la mise en œuvre de l’IA. Comme de plus en plus de données sont générées et utilisées, les organismes de soins de santé ont besoin d’une infrastructure adéquate pour stocker et organiser ces données. De même, une IA a besoin d’algorithmes appropriés pour donner un sens à un ensemble de données. Sans une infrastructure efficace, les organismes de santé risquent d’utiliser à mauvais escient les informations médicales des patients ou de les rendre vulnérables aux cyberattaques et autres menaces. De mauvais algorithmes peuvent également conduire à une prise de décision involontairement biaisée. En d’autres termes, l’IA peut hériter des préjugés humains. Ainsi, le cas d’une IA appliquée aux soins de santé a, par inadvertance, privé certaines ethnies de types de soins personnalisés, tandis qu’une autre discriminait les patients noirs en matière de transplantation rénale. Outre la mise en place de l’infrastructure, de la stack technologique et de l’expertise informatique appropriées, les organismes de santé auront besoin de codes d’éthique IA affinés pour guider la gestion des données et de l’IA – à l’instar des codes d’éthique destinés aux humains.
Ensuite, il existe les protocoles de sécurité standard et rigoureux. Les normes de conformité telles que la HIPAA déterminent la manière dont les informations sur les patients restent privées et sont utilisées, ce qui inclut la manière dont l’IA accède aux données, les analyse et les utilise. En l’absence de protections appropriées, les données des patients peuvent être utilisées sans consentement, détournées (intentionnellement ou par accident) ou interceptées par des acteurs malveillants.
HPE et l’IA pour les soins de santé
HPE contribue à transformer les soins de santé grâce à l’IA et aux solutions fondées sur le cloud qui peuvent accélérer l’innovation tout en améliorant les soins aux patients. Les instituts de santé sont confrontés à une liste croissante de difficultés, dont certains résultent de la pandémie de COVID-19 et d’autres sont latents depuis plusieurs années. Le vieillissement rapide de la population et la multiplication des affections chroniques font augmenter la demande, tandis que le manque d’effectif croissant en professionnels de la santé et l’augmentation insoutenable des frais médicaux pèsent lourdement sur les prestataires et les budgets. Ces tendances mondiales ont engendré le besoin crucial, dans le secteur de la santé, d’une innovation transformatrice capable d’améliorer aussi bien l’efficacité que l’expérience et les résultats cliniques.
Les organismes de recherche et les établissements médicaux exploitent la possibilité d’analyser de vastes jeux de données pour séquencer le génome humain, développer de nouveaux traitements, accélérer et améliorer les soins aux patients, et optimiser la gestion des dossiers médicaux électroniques. Pour la recherche médicale et génomique, des plateformes comme HPE GreenLake for Healthcare utilisent des analyses sophistiquées pour sélectionner les meilleurs prototypes de médicaments et éliminer ceux qui risquent d’échouer avant d’engager des frais importants. Grâce à HPE, votre entreprise peut profiter d’une infrastructure rentable et évolutive avec la flexibilité et les performances requises pour aider des équipes diverses de scientifiques et de chercheurs à mener des projets nécessitant de nombreuses ressources. Alors que les achats d’infrastructure traditionnels nécessitent de trouver un difficile équilibre entre les besoins actuels et la demande future, HPE GreenLake offre la liberté de payer à l’utilisation et d’évoluer à la hausse comme à la baisse – autrement dit, la possibilité de provisionner les ressources dont les entreprises et les équipes ont besoin et de ne payer que pour cette capacité. La facturation fondée sur la consommation aligne les coûts IT sur les résultats métier, et un service géré permet une utilisation plus efficace des ressources informatiques internes, qui peuvent ainsi se libérer pour des tâches plus importantes.
