L’intelligence artificielle (IA) suscite beaucoup d’enthousiasme dans le secteur de la santé, mais son efficacité face aux crises urgentes, telles que l’épuisement clinique et la pénurie de personnel, reste à démontrer. Lors de la conférence VIVE, tenue fin février à Los Angeles, les experts ont signalé que, bien que de nombreuses initiatives d’IA soient lancées, les systèmes de santé ne perçoivent pas encore un retour sur investissement significatif de leurs investissements dans cette technologie.
Brendan Carr, PDG du Mont Sinaï, a évoqué un modèle conceptuel organisé en grille pour mieux comprendre l’usage de l’IA dans le domaine médical. “Je pense à cette grille 2 × 2, où j’évalue les aspects administratifs et cliniques pour lesquels l’IA pourrait être bénéfique, en tenant compte des implications pour le patient et le prestataire”, a-t-il précisé lors d’un entretien à la conférence.
Selon Carr, il existe de nombreux cas d’utilisation administrative de l’IA à faible risque qui peuvent également bénéficier aux patients. Il a cité des exemples tels que des outils visant à rappeler aux patients de se faire dépister, à fournir des conseils nutritionnels ou à les encourager à augmenter leur activité physique.
En revanche, les cas d’utilisation de l’IA conçus pour améliorer les flux de travail des cliniciens présentent davantage de complexité. Carr a indiqué que la gestion de la boîte de réception du dossier électronique de santé (DSE) constitue une source majeure de stress pour les cliniciens. Bien que l’utilisation d’IA pour simplifier cette expérience soit en cours, il a souligné que des processus critiques, comme la délivrance de conseils médicaux ou l’analyse d’études d’imagerie, doivent rester sous le contrôle de professionnels de santé.
Le déploiement de l’IA dans des contextes cliniques soulève des préoccupations supplémentaires, car son utilisation pour prendre des décisions médicales ou établir des diagnostics est jugée risquée. “Le côté clinique de la maison est l’endroit où les gens ont le plus peur, car commencer à se fier à l’IA pour des décisions cliniques pourrait poser des défis éthiques et pratiques”, a conclu Carr.
Il a noté que les systèmes de santé ne devraient pas s’attendre à des retours significatifs sur leurs investissements dans l’IA avant quelques années, prévoyant que la radiologie pourrait être le premier domaine clinique à observer des résultats positifs en matière de rentabilité liée à l’IA.
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