L'IA transforme les soins de santé, mais pas de la manière que vous attendez  

Imaginez ceci : c'est l'heure de votre examen annuel, alors vous prenez des photos de vos yeux et de l'étrange éruption cutanée le long de vos bras. Diagnostic d'imagerie IA vérifiez votre rétine pour les biomarqueurs de la maladie de la rétine 1 et confirmez que la peau sèche et squameuse est probablement de l'eczéma, un détail qui est enregistré dans votre dossier patient. 

Votre rendez-vous commence par une mammographie annuelle avant que votre médecin n'entre et vous pose des questions sur votre récente poussée d'eczéma. Ils vous écoutent attentivement lorsque vous discutez d’un changement récent dans vos habitudes de sommeil : les yeux rivés sur vous plutôt que sur un écran d’ordinateur. Avant la fin de votre rendez-vous, votre médecin examine la lecture AI de votre mammographie pour confirmez que votre radiographie est claire 2 , vous donnant un résultat en une heure plutôt qu'en semaines. 

Une fois que vous partez, votre médecin peut se tourner vers l’IA pour résumer les notes de votre patient et mettre en évidence les nuances qu’il aurait pu manquer. Au lieu de cela, ils passeront plus de temps à analyser vos réponses aux questions d’enregistrement et à personnaliser votre plan de traitement, notamment en suggérant un régime spécial pour l’eczéma et des crèmes topiques.

En tant que patient, vous n’interagirez pas directement avec l’IA – du moins pas encore – mais cela facilitera la vie de votre médecin, ses diagnostics plus précis et votre expérience plus agréable. Bienvenue dans le futur des soins de santé.

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Là où notre système de santé laisse tomber les médecins

Les discussions sur le système de santé tournent généralement autour de l’échec des patients, mais nous oublions souvent qu’il échoue également chez nos professionnels de la santé. 

Les taux d’épuisement professionnel ont en augmentation constante chez les médecins au cours de la dernière décennie. En 2024, plus de la moitié des médecins épuisement professionnel signalé dans le Rapport sur l'épuisement professionnel et la dépression des médecins de Medscape - et 83 % de ces bénéficiaires ont déclaré que leur épuisement professionnel était le résultat direct de leur travail. De plus, les professionnelles en soins de santé étaient encore plus susceptibles de souffrir d’épuisement professionnel.

Brian Ferguson, le fondateur de entreprise de technologie de la santé Arena Labs , connaît bien les statistiques. Son entreprise propose des solutions basées sur les données contre l'épuisement professionnel en proposant des outils et des tactiques de formation aux cliniciens en première ligne.

'La raison pour laquelle la plupart des médecins et infirmières se tournent vers les soins de santé est de prendre soin des patients', explique Ferguson. 'Une partie de l'épuisement professionnel vient du fait qu'ils ont l'impression d'avoir une charge administrative trop lourde. Ils ne font pas les choses pour lesquelles ils se sont inscrits en matière de soins aux patients.'

Aucune partie de l'école d'infirmières ou de médecine ne forme les cliniciens à réellement gérer leur système nerveux, à se reposer, à récupérer ou à équilibrer leur énergie.

Ferguson, dont la propre mère était infirmière, a passé sa carrière dans des organisations performantes. Il a vu comment les athlètes d'élite, les créatifs et les militaires étaient tous sensibilisés aux facteurs humains (c'est-à-dire comprendre et gérer les limites des gens).

'On leur apprend le lien entre l'hydratation et la cognition, le sommeil et la capacité de concentration. Ce sont des éléments fondamentaux de notre physiologie innée', explique Ferguson. Pourtant, la santé est l’une des dernières industries à prendre en compte les facteurs humains.

'Aucune partie de l'école d'infirmières ou de médecine ne forme les cliniciens à réellement gérer leur système nerveux, se reposer, récupérer ou équilibrer leur énergie', ajoute-t-il.

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Non seulement cet épuisement professionnel coûte plus cher au système de santé que 260 millions de dollars par an , mais cela met également les patients en danger. Les médecins confrontés à l'épuisement professionnel sont deux fois plus susceptible d'être impliqué lors d’un accident lié à la sécurité des patients.

'L'une des déclarations provocatrices que nous faisons chez Arena Labs est que l'élément le moins important de la sécurité des patients est le patient. Si je suis quelqu'un dont toute ma vie est centrée sur la variable externe d'une autre personne aux dépens de moi-même, je suis en fait, cela dégrade ce que je suis venu faire.'

Comment l’IA peut aider à lutter contre l’épuisement professionnel

Réduire la charge mentale du travail administratif

Beaucoup de gens peuvent considérer l’IA comme un robot futuriste effectuant une chirurgie à cœur ouvert ou une reconstruction vertébrale compliquée (et oui, cela existe !), mais l’objectif de l’intégration de l’intelligence artificielle dans le domaine de la santé n’est pas de remplacer les médecins. C'est pour les aider.

'À court terme, les soins de santé continueront d'être un système humain', déclare Ferguson. 'Peu importe à quel point les personnes sont capables d'accéder à la technologie et aux soins aux patients, il y a toujours un humain qui gère un autre humain en santé. Même la meilleure IA ne peut pas rendre compte de la nécessité d'aider cet humain, le clinicien, être le meilleur d'eux-mêmes.

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Alors qu’est-ce que cela signifie pour l’IA ? Les plus petits montants de soutien pourraient faire la plus grande différence. Par exemple, les médecins passer 15,5 heures par semaine en moyenne sur les tâches administratives – et cette tâche fastidieuse mais essentielle est devenue le premier objectif de nombreuses startups d’IA dans le domaine de la santé.

Des entreprises comme Freed AI, une Conforme à la HIPPA AI scribe, lancé en 2022 dans le but de réduire la paperasse des médecins. Sa technologie prétend réduire le temps de documentation des médecins de 95 % – et cette baisse spectaculaire se reflète dans le déploiement de scribes IA dans de grands réseaux médicaux comme Groupe Médical Permanent . Le groupe a déployé des scribes d’IA auprès de plus de 10 000 médecins en octobre 2023. En avril 2024, il a rapporté que les scribes d’IA avaient permis aux médecins du groupe d’économiser au moins une heure de travail par jour. 

' J'ai entendu de manière anecdotique de la part de nos partenaires cliniciens ce qu'ils apprécient le plus, c'est l'IA générée par la voix pour la prise de notes. Et cela semble résoudre un problème de la manière la plus profonde, leur permettant de revenir à ce qu'ils veulent. faire.'

Réduire la charge mentale du travail administratif

En plus de faire gagner un temps essentiel aux médecins, l’IA ouvre également la porte à un diagnostic plus rapide, ce qui pourrait indirectement contribuer à sauver des vies. Environ 795 000 patients par an meurent ou sont invalides de façon permanente à cause d’un diagnostic erroné. Bien que rien ne garantisse que l’IA puisse inverser ces statistiques, il existe des preuves prometteuses qu’elle peut aider. 

Une première évaluation de ChatGPT dans le Journal de recherche sur Internet médical a découvert que le Large Language Model (LLM) avait un Taux de précision de 76,9 % lors du diagnostic des patients 3 . (Les grands modèles linguistiques sont une sous-catégorie de machines d'apprentissage en profondeur qui traitent et génèrent spécifiquement le langage humain.)

Des recherches plus approfondies ont étayé cette affirmation, montrant que l'IA était presque deux fois plus précis que les médecins à poser un diagnostic correct (59,1 contre 33,6 %). De plus, les premières recherches de 2019 suggèrent que l’IA pourrait être un moyen optimal d’aider à diagnostiquer les lésions rénales aiguës (IRA). jusqu'à 48 heures plus tôt 4 , un exploit difficile qui empêche souvent les patients de recevoir les soins nécessaires. 

Pourtant, malgré tout l’enthousiasme qui peut exister autour de l’IA dans le domaine médical, il existe encore des limites, à savoir celles des médecins eux-mêmes. Une petite étude publiée dans Réseau JAMA ouvert le mois dernier, j'ai découvert LLM cela n'a pas vraiment fait de différence significative 5 pour aider les médecins par rapport aux ressources conventionnelles (même si le chatbot LLM a largement surpassé les médecins) lors du diagnostic en solo ). Les médecins étaient souvent hésitants lorsqu’un LLM proposait une opinion différente de la leur et beaucoup ne comprenaient pas la bonne manière de déclencher l’IA. 

Ces résultats contredisaient les hypothèses des chercheurs, notamment Jonathan H. Chen, MD, Ph.D ., professeur adjoint à Centre de Stanford pour la recherche en informatique biomédicale . L'équipe s'attendait à ce que les systèmes d'intelligence artificielle des chatbots fonctionnent bien, sur la base d'études pilotes, et a supposé que les médecins disposant d'un outil similaire devraient être plus performants.

'Les résultats vont à l'encontre du 'théorème fondamental de l'informatique' qui suppose que la combinaison de l'humain et de l'ordinateur devrait surpasser l'une ou l'autre seule', explique Chen. 'Même si j'aimerais toujours croire que cela est vrai, les résultats de cette étude montrent qu'une formation, une intégration et une évaluation délibérées sont nécessaires pour réellement réaliser ce potentiel.'

Nous devrons tous acquérir de nouvelles compétences sur la façon d’interagir avec les systèmes d’IA de chatbot pour les pousser et les négocier afin qu’ils se comportent comme nous le souhaitons.

Même si les LLM ont tendance à être au centre des discussions lors du diagnostic des patients, ils ne sont pas les seuls outils dont disposent les médecins et les infirmières praticiennes. Les systèmes d’apprentissage profond sont également un élément clé de la discussion. 

Les systèmes d'apprentissage profond font référence à des machines d'apprentissage qui apprennent à partir de données à l'aide de réseaux de neurones artificiels. Ces systèmes d'IA peuvent détecter l'anémie à partir d'images rétiniennes 6 et révéler des signes de maladie diabétique de la rétine 1 , ainsi qu'une hémoglobine glyquée élevée (un indicateur d'une glycémie élevée et d'un risque accru de problèmes de santé liés au diabète). 

En fait, un modèle d'apprentissage profond existe même pour aider rapidement et précisément lire des mammographies . Et oui, il a démontré une évaluation similaire aux radiologues qualifiés lors de la lecture des images mammographiques numériques plein champ.

Il ne fait aucun doute que l’IA peut le faire et le fera  révolutionner la façon dont les patients sont diagnostiqués , mais l’année prochaine permettra aux professionnels de la santé de comprendre comment utiliser de manière appropriée l’intelligence artificielle pour éclairer et faciliter leur diagnostic. 

Aider les médecins à éliminer la surcharge de données

L’amélioration des diagnostics est l’objectif immédiat de la plupart des recherches sur l’IA, mais les innombrables cas d’utilisation de l’intelligence artificielle garantissent que c’est loin d’être la fin. L’IA devrait également jouer un rôle central dans la transformation de la radiothérapie. 

Une revue de 2023 publiée dans le Journal de recherche sur les radiations a découvert que l'IA pouvait aider considérablement réduire le temps nécessaire pour créer un plan de traitement du cancer de plusieurs jours à quelques minutes, voire quelques secondes. 

L’impact de l’IA va également au-delà de la façon dont nous recevons les traitements jusqu’à la création des traitements eux-mêmes. L'entreprise de biotechnologie basée sur l'IA Médecine Insilico , évalué à 895 millions de dollars, fait actuellement l’objet d’essais sur des humains pour le tout premier médicament développé à l’aide de la technologie de l’IA générative. 

Le traitement, ISM001-055, est destiné aux personnes atteintes de fibrose pulmonaire idiopathique (FPI), une maladie qui touche plus de 100 000 personnes. Premiers résultats sont prometteurs pour le traitement, qui est bien toléré par les patients atteints de FPI.

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Même la meilleure IA ne peut pas répondre à la nécessité d’aider cet humain, le clinicien, à donner le meilleur de lui-même.

Qu'est-ce qui va venir

Alors que nous nous tournons vers 2025, nous continuerons à comprendre comment l’IA peut aider à résoudre certaines des plus grandes complications dans le domaine des soins de santé : les erreurs de diagnostic, l’épuisement professionnel et la recherche générale. Mais il apparaîtra également clairement combien de formation est nécessaire pour garantir que l’IA disponible à notre disposition soit utilisée efficacement.

Les pénuries de compétences technologiques affectent déjà le secteur de la santé. Alors que les investissements en IA augmentent de 20 milliards de dollars en 2024 à près de 150 milliards de dollars au cours des cinq prochaines années, former une main-d'œuvre qualifiée capable d'utiliser l'IA pour améliorer la documentation, la communication et les flux de travail sera une nécessité pour le secteur de la santé. 

'À bien des égards, les soins de santé sont une organisation héritée. Elle est saturée de technologie, donc l'adoption de nouvelles technologies demande beaucoup de travail, et bien souvent, ce travail n'est pas bien fait', explique Ferguson.

Il souligne l’introduction des systèmes chirurgicaux robotisés Da Vinci, qui permettent une approche chirurgicale mini-invasive. Lorsqu'ils ont été introduits en salle d'opération, de nombreux médecins se sont plaints de la mauvaise technologie ou de son mauvais fonctionnement. Les systèmes robotiques ont simplement été ajoutés à la configuration existante du bloc opératoire, alors qu'ils nécessitaient en réalité une configuration complètement différente pour prospérer.

Pour garantir que l'IA puisse contribuer à la réussite des cliniciens, il est important que la technologie soit correctement mise en œuvre (sinon, nous allons à l'encontre de son objectif).

'Si j'utilise l'IA pour prendre mes notes, cela signifie que mes flux de travail doivent changer, et je dois faire de la place pour prendre cette automatisation et la remettre en marche d'une manière ou d'une autre. Cela demande généralement plus de travail que prévu. , et si cela n’est pas bien fait, cela met davantage de pression sur le système humain. »

Dans les années à venir, les professionnels de la santé devront apprendre à utiliser l’IA, ce que Chen compare à l’introduction d’Internet.

'Bien que nous tenions pour acquis les activités quotidiennes en ligne comme la recherche sur Internet, la navigation dans des articles et la soumission de transactions en ligne, ce sont toutes des compétences acquises que nous avons appris à mettre en œuvre (et nous-mêmes, il y a 35 ans, n'aurions pas su comment le faire), ' dit Chen. 'De même, je pense que nous devrons tous acquérir de nouvelles compétences sur la manière d'interagir avec les systèmes d'IA des chatbots pour les pousser et les négocier afin qu'ils se comportent comme nous le souhaitons.'

Alors, qu’est-ce que cela signifie pour la journée susmentionnée infusée d’IA chez le médecin ? Eh bien, nous sommes probablement loin avant que cela devienne une réalité. Pour l'instant, Ferguson affirme : « Le meilleur rôle de l'intelligence artificielle est de rendre l'humain plus humain. »

Cela signifie réduire la charge cognitive des cliniciens, contribuer à rendre leur journée moins stressante et, à terme, aider cet archétype de service à revenir à son objectif premier : aider les autres.