J’ai remarqué au cours des dernières années que parmi les professionnels de la santé, il y a beaucoup de discussions autour de l’intelligence artificielle (IA) : comment elle fonctionne, ce qu’elle peut faire pour l’industrie et comment la mettre en œuvre de manière stratégique.
C’est cette dernière étape – déterminer la manière la plus efficace de lancer une initiative d’IA – qui peut vraiment faire trébucher les gens.
Aujourd’hui, lorsque nous parlons d’IA, la question se pose souvent : « Comment pouvons-nous utiliser l’IA pour favoriser l’automatisation ? » Dans ce contexte, l’IA est comme une boule magique omnisciente. Son seul but est d’automatiser la prise de décision, réduisant ainsi les coûts et le recours au jugement humain.
Vous pouvez certainement cibler ces domaines avec l'intelligence artificielle. Mais la capacité de le faire n'apparaît généralement que bien plus tard dans une stratégie d'IA, après avoir développé des capacités et des flux de travail de base solides. (Pour un guide étape par étape pour tirer le meilleur parti de l'IA, lire notre article récent (sur l’exploitation de l’IA au service des soins humains.)
Dans ce contexte, comment utiliser l’IA pour élaborer des solutions visant à améliorer les résultats en matière de santé ? Il faut commencer par comprendre les problèmes et les problématiques les mieux adaptés à une solution d’IA. Par exemple, l’IA est très efficace pour organiser des points de données connexes dans un modèle unique afin de rationaliser des processus complexes qui reposent sur de nombreuses informations.
Mais il est important de ne pas choisir des domaines d’intérêt qui sont aussi complexes ou qui bénéficieraient du jugement et de la créativité humaine (par exemple, diagnostiquer une maladie rare).
Ce que vous recherchez, ce sont ces problèmes « parfaits ». En voici quatre exemples :
- Traitement du langage naturel – En tant que professionnel de la santé, vous n’avez peut-être aucun mal à vous souvenir des noms de médicaments longs et polysyllabiques ou des procédures chirurgicales. Mais la plupart des non-cliniciens y parviennent. Cela peut parfois entraîner la perte d’informations importantes lors de la traduction entre les patients et les prestataires. L’IA peut passer au peigne fin les journaux de discussion, les e-mails et autres communications. Elle apprend à associer le langage courant comme « pilules de sucre » ou « chirurgie cardiaque » aux termes médicaux correspondants. Vous pouvez également entraîner votre modèle d’IA à identifier le langage spécifique à chaque État autour des programmes et toutes les différentes manières dont les clients et les clients les désignent. Avec un ensemble robuste de termes en langage naturel, vous pouvez créer un système qui vous permet de faire correspondre des mots et des phrases à des questions très spécifiques des clients auxquelles il est possible de répondre de manière concluante.
- Identification des données d'image – Nous avons tous entendu des blagues sur la lisibilité (ou le manque de lisibilité) de l'écriture des médecins. Mais au-delà de l'humour, une écriture maladroite dans le milieu médical peut conduire à toutes sortes de problèmes de communication. Ou il peut falloir un suivi fastidieux pour interpréter les gribouillis. Les systèmes d'IA peuvent scanner rapidement des images numériques, qu'il s'agisse de dossiers médicaux, de notes d'ordonnance ou de radiographies annotées. Ils « traduisent » ensuite les sections illisibles en s'appuyant sur leurs bases de données d'images similaires. L'IA peut également examiner les images pour en détecter l'apparence typique et signaler les zones suspectes ou anormales pour examen humain (par exemple, pour repérer une éventuelle tumeur sur une IRM).
- Admissibilité et autorisations préalables – Pour déterminer si un client est éligible à un programme particulier ou pré-certifié pour une procédure spécifique, il faut parfois passer au peigne fin un grand nombre de politiques, de procédures et de dossiers de patients. Jusqu’à récemment, ces tâches complexes ne pouvaient être gérées que par des opérateurs humains et exigeaient d’innombrables heures de travail minutieux. Pire encore, les erreurs humaines dans ce domaine, comme le refus par erreur d’une couverture, peuvent entraîner d’énormes tracas et du stress pour les clients. Les systèmes d’IA sont parfaitement adaptés pour extraire des informations de nombreux endroits afin de dresser un tableau complet du statut d’éligibilité d’un individu. Cela permet aux travailleurs humains de prendre des décisions finales en s’appuyant sur une base de données plus précise.
- Tactiques d’engagement client – Réfléchissez vite : quel est le moment optimal de la journée, le jour de la semaine et le canal de communication pour interagir avec vos clients ? Si vous n’êtes pas sûr, ne vous inquiétez pas. C’était une question piège. Le fait est que vos clients ne sont pas un monolithe, il n’existe donc pas de moyen unique de les interagir. En fonction de la personne à qui vous vous adressez (parents qui travaillent, patients diabétiques âgés, soignants adultes, etc.), vous constaterez peut-être que l’engagement diminue ou augmente considérablement en fonction du moment et de la manière dont vous communiquez. L’IA peut faire ressortir ce type d’informations. Elle vous permet de créer et de transmettre des messages à des micro-groupes démographiques qui ont beaucoup plus de chances d’obtenir une réponse.
Développer une compétence en IA au sein d'une organisation requiert beaucoup d'énergie et de ressources. Il est donc très important de commencer par réfléchir soigneusement aux types de projets et de défis que vous souhaitez relever en premier. N'oubliez pas que l'IA n'est pas un événement ponctuel ou une boule magique. C'est un engagement à utiliser la technologie pour personnaliser la façon dont les prestataires, les membres, les patients, les soignants et les autres personnes accèdent aux services.
Que votre organisation soit déjà pleinement engagée dans l’IA ou qu’elle en soit encore à l’étape de la réflexion, je souhaite connaître votre avis. Quel est l’impact de l’IA sur votre organisation aujourd’hui ? Quels sont les domaines de votre travail qui pourraient bénéficier de l’IA ?
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