L'IA dans les soins de santé : entre le rêve et l'action

Les soins de santé se tournent vers l’IA. Les nombreuses possibilités technologiques suscitent un grand intérêt, mais il reste aussi beaucoup de questions et de défis à aborder. Inetum et Microsoft ont organisé une table ronde avec différents acteurs du secteur, dont Familiehulp, i-mens, UZ Gent, UZA et ZAS, pour parler du regard actuel que les soins de santé portent sur l’IA. 

Un aspect a été abordé d’entrée de jeu : l’IA est encore en grande partie un territoire inconnu. Aujourd’hui, seuls quelques acteurs l’expérimentent. Un meilleur encadrement peut sans aucun doute accélérer la progression. La nouvelle directive sur la sécurité des réseaux et de l’information (NIS2) peut y contribuer en mettant davantage l’accent sur la gestion et la gouvernance des données. En effet, quel que soit l’angle choisi, les données et l’IA sont les deux revers d’une seule et même médaille. Le secteur cherche des moyens de mieux gérer les données. L’IA et l’IA générative (GenAI) présentent à la fois des opportunités et des menaces.

La question est de savoir si vous devez d’abord avoir des données parfaitement organisées avant de pouvoir commencer à utiliser l’IA. Cela peut impliquer de laisser passer des opportunités. D’autre part, l’expérimentation de l’IA sans gouvernance solide des données peut être inefficace. Une structure de niveau supérieur, comme un data office où les spécialistes des données se penchent sur les questions d’IA, pourrait constituer une solution. Il faut cependant se rendre à l’évidence : les hôpitaux manquent souvent des ressources nécessaires pour mettre en œuvre efficacement de bonnes idées pour des projets d’IA.

Une collaboration accrue entre les hôpitaux et d’autres acteurs du secteur de la santé en matière d’échange de données pourrait y contribuer, mais cela ne s’avère pas toujours aussi facile dans la pratique. Une plateforme de données universelle, une « single source of truth », n’est pas non plus évidente à mettre en place. Toutes les données ne peuvent, par exemple, pas être enregistrées dans un carcan binaire. En outre, la confidentialité est essentielle dans ce contexte.

La fragmentation des données de santé reste donc un défi majeur. Le débat sur l’IA montre à chaque fois l’importance de la structure, de la qualité et de la gestion des données. Pour utiliser efficacement l’IA, il faut clarifier les données utilisées. En outre, une validation humaine reste nécessaire. Les médecins et le personnel soignant doivent garder un esprit critique et ne pas se concentrer uniquement sur l’efficacité et le gain de temps.

Tout le monde s’accorde à dire que l’IA offre de nombreuses possibilités de télésurveillance, de collecte et d’analyse de données à distance pour les soins de santé. Cela évite aux patients de devoir se rendre à l’hôpital pour des mesures simples. Les premières applications se trouvaient peut-être encore dans une zone grise, mais les hôpitaux ont aujourd’hui déjà élaboré les processus adéquats à cet effet.

Il ressort du débat que l’échange de données est essentiel, surtout pour la recherche, mais qu’il y a souvent encore un seuil à franchir. Même si certains choix ont déjà été faits, il n’est jamais trop tard pour une intégration. L’IA peut faciliter cette tâche. Enfin, les organisations de santé plaident également pour une plus grande ouverture, notamment en partageant non seulement les succès, mais aussi en discutant des échecs des expériences d’IA.

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