Les soins de santé traversent actuellement une période de forte intensification dans l’adoption de l’intelligence artificielle (IA), avec des investisseurs, des prestataires et des payeurs d’innombrables fonds dans de nouvelles technologies. Cependant, un groupe de directeurs financiers et de leaders du secteur de la santé, réunis lors de la Conférence annuelle de la HFMA, affirme que la majorité de ces investissements risque de ne pas répondre aux attentes.
Selon les experts, le problème ne réside pas dans les outils d’IA eux-mêmes, mais plutôt dans l’intégration de ces modèles avancés au sein d’une infrastructure vieillissante. Seema Verma, ancien administrateur de CMS et directeur général d’Oracle Santé et sciences de la vie, a souligné que « vous ne pouvez pas avoir de stratégie d’IA sans stratégie de données ». Elle a argumenté que l’infrastructure actuelle de la plupart des fournisseurs n’est pas suffisamment moderne pour soutenir les besoins essentiels de l’IA, notamment l’accès à des données unifiées en temps réel à partir de systèmes cliniques, financiers et opérationnels.
À titre d’exemple, un médecin qui se fie à une recommandation d’IA doit avoir accès, instantanément, à des informations sur la couverture d’un médicament par le plan de santé d’un patient, sa disponibilité en stock, et des détails sur les interactions potentielles. Sans cette interconnexion, Verma a averti que même les outils d’IA les plus avancés pourraient ne pas offrir les résultats escomptés.
Mike Marks, directeur financier de HCA Santé, l’un des plus grands systèmes de santé des États-Unis, a partagé ces préoccupations. Il a noté que l’ampleur de la dette technique actuelle constitue un frein majeur à l’innovation. « La quantité de systèmes existants avec lesquels nous devons composer représente un véritable obstacle à la transformation », a déclaré Marks.
Le remplacement de technologies à cette échelle est non seulement extrêmement coûteux, mais la demande d’innovation en matière d’IA dépasse déjà largement la capacité de financement des systèmes de santé, rendant impératif le travail sur les bases de données. Marks a proposé une approche prioritaire : d’abord les systèmes cliniques, suivis des opérations et des fonctions administratives. Cette logique est centrée sur le patient, car des améliorations dans les systèmes cliniques influencent directement les soins et, par conséquent, les résultats en santé. Les fonctions opérationnelles et administratives, bien qu’importantes, devraient être optimisées en fonction de la qualité des soins déjà fournis, a-t-il ajouté.
Une IA en clinique sous-performante peut avoir des répercussions directes sur les patients, nécessitant donc un investissement et une surveillance rigoureux, a également noté Marks. De son côté, Scott Hawig, directeur financier de BJC Santé, a convenu que le secteur de la santé doit encore parcourir un long chemin avant que l’IA puisse pleinement réaliser son potentiel.
Il a souligné que la situation actuelle est exemplifiée par les relations entre les payeurs et les prestataires, qu’il a décrites comme « deux groupes de robots », chacun luttant pour des revendications sans qu’aucun ne parvienne à gagner. « Le robot contre le robot – le robot du cycle de revenus du fournisseur contre le robot d’assurance contre le refus – est le problème fondamental », a affirmé Hawig.
Alors que les outils d’IA sont désormais une réalité, et que les investissements affluent dans le secteur, ces experts mettent en garde : investir massivement sans s’attaquer d’abord aux problèmes de données pourrait avoir des conséquences financières lourdes et prolonger l’impasse actuelle.
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