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Cinq avantages de l’intelligence artificielle en santé

Published Date

L’avenir semble prometteur pour l’intelligence artificielle (IA) dans le secteur de la santé : au Canada, 10 pour cent des médecins généralistes et 21 pour cent des spécialistes l’utilisent déjà dans le cadre de leur travail.1

Caractérisée par sa capacité à « assumer les fonctions cognitives habituellement associées à l’esprit humain », l’IA a graduellement intégré nos vies quotidiennes et s’est progressivement complexifiée depuis les années 1970.2 Son adoption a augmenté de manière exponentielle au cours des dernières années. Elle a d’ailleurs doublé depuis 2017.3

Le lancement de ChatGPT en 2022 représente l’une des avancées les plus importantes. C’est à ce moment que le grand public a découvert l’« IA générative », ou « IA conversationnelle ». Cette technologie a trouvé son utilité (en anglais uniquement) en santé, par exemple dans les robots conversationnels qui fournissent de l’assistance et de l’information médicale. Seulement quelques mois plus tard, Google a développé Med-PaLM, un grand modèle de langage conçu pour fournir des réponses de qualité élevée aux questions médicales.3 Et ce n’est pas tout. Au cours des prochains mois, TELUS Santé lancera, dans le Dossier Collaboratif Santé de TELUS (DCS), une nouvelle fonctionnalité d’automatisation intelligente qui exploitera l’IA pour outiller les professionnels de la santé, les patients et le personnel administratif.

Bien que l’IA n’ait pas pour but de remplacer les professionnels de la santé, et ne soit pas en mesure de le faire, elle peut appuyer les compétences humaines en fournissant le soutien et l’assistance nécessaires à diverses tâches médicales.

Voici quelques nouveaux exemples de l’utilisation de l’IA dans le milieu de la santé qui sont à surveiller.

1. Simplification des tâches administratives

Un des avantages les plus importants de l’IA en santé repose sur sa capacité d’automatiser les tâches administratives et répétitives qui prennent du temps. Nous avons déjà observé comment l’IA peut planifier un rendez-vous de suivi avec un patient lorsqu’une situation urgente est détectée dans les résultats d’imagerie diagnostique.

Maintenant, l’IA générative va encore plus loin en lançant automatiquement des processus comme le remplissage de formulaires et le traitement des demandes de consultation ou d’analyses à partir de l’historique du patient. Elle permet ainsi aux professionnels de la santé de gagner du temps et de l’efficacité.4 L’automatisation intelligente intégrée au DCS peut réduire le fardeau administratif en faisant automatiquement le triage des documents entrants et en les classant dans les dossiers de patient. Elle peut même simplifier la création de nouveaux dossiers de patients à partir des documents reçus.

2. Encourager la participation active du patient dans ses soins

L’IA peut aider les patients à mieux comprendre les questions relatives à leur santé et leur plan de traitement. Nous avons déjà vu comment les algorithmes des technologies prêt-à-porter utilisant l’IA peuvent détecter des tendances dans les signes vitaux et comportements d’un patient afin de l’alerter lorsqu’une action doit être prise.

Aujourd’hui, les robots conversationnels exploitant l’IA peuvent aussi fournir aux patients des rappels et du soutien personnalisés afin de les aider à respecter leur plan de traitement. Le Forum économique mondial prédit que l’IA permettra un jour d’automatiser l’enregistrement5 des habitudes alimentaires, une avancée qui pourrait accroître l’exactitude des dossiers et alléger le fardeau associé au suivi des patients.

3. Éducation des patients

L’IA présente l’immense potentiel d’outiller les patients en démocratisant l’accès à l’information médicale. Les outils propulsés par l’IA comme les assistants virtuels et les applications de santé, peuvent leur offrir des ressources éducatives personnalisées, des trucs pratiques pour gérer leurs problèmes de santé ainsi qu’offrir des conseils généraux pour améliorer leur bien-être.

L’IA est également en mesure de favoriser l’accessibilité d’autres façons. Les participants au congrès 2023 de la Healthcare Information and Management Systems Society (HIMSS) ont discuté de la manière dont l’IA conversationnelle pourrait éventuellement traduire les documents médicaux en langage accessible.6 Ce type d’intervention profiterait aux patients dont les connaissances en matière de santé est limitée, particulièrement les patients issus des populations marginalisées qui comprennent peut-être mal la terminologie et les directives médicales complexes.

4. Diagnostic et traitement

Les algorithmes d’IA peuvent analyser une quantité significative de données en un temps record pour faciliter le diagnostic et repérer les tendances et anomalies difficiles à percevoir pour l’œil humain. Certains modèles d’apprentissage automatique ont même produit des résultats prometteurs en dépistant des cancers à un stade précoce,7 ce qui pourrait aider à augmenter le taux de survie et réduire les erreurs de diagnostic. 

Les applications continuent de croître dans des domaines comme la planification des traitements. En 2023, Google a annoncé un partenariat avec la Clinique Mayo afin de développer une solution d’IA pour planifier les traitements de radiothérapie.8 Cette collaboration vise à utiliser l’IA pour analyser les données sur les patients et aider les médecins à créer des plans de traitement personnalisés plus efficaces, ce qui pourrait améliorer les résultats et réduire les effets secondaires pour les patients.

5. Découverte de nouveaux médicaments

Le développement de médicaments demeure un processus complexe et coûteux : seulement environ 14 pour cent des nouveaux médicaments passent à la prochaine étape d’approbation.9 Toutefois, l’IA a produit des résultats prometteurs en réduisant le temps nécessaire et les coûts dans le cadre d’un grand projet de recherche et d’essais cliniques sur une molécule.

Un rapport produit par le Wellcome Trust et le Boston Consulting Group a révélé que les efforts de recherche et de développement propulsée par l’IA, de la découverte aux études précliniques, pouvaient engendrer des économies de temps et de coûts de l’ordre d’au moins 25 à 50 pour cent.10 En utilisant les algorithmes d’IA pour analyser de grands ensembles de données et repérer les candidats potentiels pour certains médicaments, les chercheurs peuvent simplifier le processus et augmenter leurs chances d’approbation. L’IA fait progresser les soins de santé En fin de compte, l’IA et l’innovation vont de pair, ce qui en fait un atout dans le domaine de la médecine pourvu qu’elle soit utilisée judicieusement. En santé, les avancées ne peuvent se faire sans apprendre continuellement des nouvelles sources d’information, et l’IA permet aux innovateurs de travailler plus rapidement, avec plus d’exactitude et avec une plus grande quantité de données. Bien que les nouvelles technologies (en anglais uniquement) doivent être utilisées avec prudence, elles se sont déjà taillé une place dans la boîte à outils médicale.

Pour en savoir plus sur les façons dont l’IA peut soutenir le travail des professionnels et du personnel en santé, consultez notre document de discussion sur la manière dont l’automatisation intelligente allège le fardeau administratif des médecins.

  1. Daniel Turner, V. C. S. À quel point les médecins se montrent-ils réceptifs à l’IA jusqu’à maintenant?  MD Analytics Inc. 23 novembre 2023. (consulté le 24 novembre 2023). 
  2. Mckinsey & Company. What is AI? 24 avril 2023. (consulté le 24 novembre 2023). (En anglais uniquement)  
  3. Google Research. Med-PaLM. (consulté le 24 novembre 2023). (En anglais uniquement)   
  4. Dianne Daniel. New tools emerging to help reduce clinician burnout. Canadian Healthcare Technology, 1er mai 2023. (consulté le 24 novembre 2023). (En anglais uniquement) 
  5. Yoon, S. et Amadiegwu, A. AI can make healthcare more accurate, accessible, and sustainable. (consulté le 24 novembre 2023). (En anglais uniquement)
  6. Duda, D. HIMSS conference 2023 recap: AI is transforming patient engagement. 30 juin 2023. (consulté le 24 novembre 2023). (En anglais uniquement)
  7. Zhang, B., Shi, H., et Wang, H. Machine learning and AI in cancer prognosis, prediction, and treatment selection: A critical approach. Journal of multidisciplinary healthcare, 26 juin 2023. (consulté le 24 novembre 2023). (En anglais uniquement)
  8. Matias, Y. Our latest health AI research updates. Google, 14 mars 2023. (consulté le 24 novembre 2023). (En anglais uniquement)
  9. Greg Licholai, M. AI poised to revolutionize drug development. Forbes, 5 octobre 2023. (consulté le 24 novembre 2023). (En anglais uniquement)  
  10. Rodriguez, A., Serazin, E., Gooch, J., Aggarwal, P. et Jayatunga, M. Unlocking the potential of AI in drug discovery. BCG Global, 29 juin 2023. (consulté le 24 novembre 2023). (En anglais uniquement)