L’IA de la santé en un an : 3 tendances à surveiller

Entre la pandémie de COVID-19, une crise de santé mentale, l’augmentation des coûts des soins de santé et le vieillissement de la population, les leaders de l’industrie se précipitent pour développer des applications d’intelligence artificielle (IA) spécifiques aux soins de santé. Un signal vient du marché du capital-risque : plus de 40 startups ont levé des fonds importants – 20 millions de dollars ou plus – pour créer des solutions d’IA pour l’industrie. Mais comment l’IA est-elle réellement utilisée dans le domaine de la santé ?

L’enquête « 2022 AI in Healthcare Survey » a interrogé plus de 300 répondants du monde entier pour mieux comprendre les défis, les triomphes et les cas d’utilisation définissant l’IA dans le domaine de la santé. Au cours de sa deuxième année, les résultats n’ont pas changé de manière significative, mais ils indiquent certaines tendances intéressantes qui préfigurent la façon dont le pendule oscillera dans les années à venir. Si certaines parties de cette évolution sont positives (la démocratisation de l’IA), d’autres aspects sont moins excitants (une surface d’attaque beaucoup plus grande). Voici les trois tendances que les entreprises doivent connaître.

1. Facilité d’utilisation et démocratisation de l’IA avec des outils sans code

Gartner estime que d’ici 2025, 70 % des nouvelles applications développées par les entreprises utiliseront des technologies sans code ou à faible code (contre moins de 25 % en 2020). Alors que le low-code a la capacité de simplifier les charges de travail des programmeurs, les solutions sans code, qui ne nécessitent aucune intervention de la science des données, auront le plus grand impact sur l’entreprise et au-delà. C’est pourquoi il est excitant de voir un changement clair dans l’utilisation de l’IA des titres techniques aux experts du domaine eux-mêmes.

Pour les soins de santé, cela signifie que plus de la moitié (61 %) des répondants à l’enquête sur l’IA dans les soins de santé ont identifié les cliniciens comme leurs utilisateurs cibles, suivis des payeurs de soins de santé (45 %) et des sociétés d’informatique de santé (38 %). Ceci, associé à des développements et des investissements importants dans des applications d’IA spécifiques aux soins de santé et à la disponibilité de technologies open source, indique une adoption plus large par l’industrie.

C’est important : mettre le code entre les mains des travailleurs de la santé de la manière dont les outils bureautiques courants, comme Excel ou Photoshop, amélioreront l’IA. En plus de rendre la technologie plus accessible, elle permet également des résultats plus précis et fiables, puisqu’un professionnel de la santé, et non un professionnel du logiciel, est désormais aux commandes. Ces changements ne se produisent pas du jour au lendemain, mais l’augmentation du nombre d’experts du domaine en tant qu’utilisateurs principaux de l’IA est un grand pas en avant.

2. Sophistication croissante des outils et utilité croissante du texte

D’autres découvertes encourageantes concernaient les progrès des outils d’IA et le désir des utilisateurs d’approfondir des modèles spécifiques. Lorsqu’on leur a demandé quelles technologies ils prévoyaient de mettre en place d’ici la fin de 2022, les responsables techniques de l’enquête ont cité l’intégration de données (46 %), la BI (44 %), la NLP (43 %) et l’annotation de données (38 %). Le texte est désormais le type de données le plus probablement utilisé dans les applications d’IA et l’accent mis sur le traitement du langage naturel (TAL) et l’annotation des données indique une augmentation des technologies d’IA plus sophistiquées.

Ces outils permettent des activités importantes telles que l’aide à la décision clinique, la découverte de médicaments et l’évaluation des politiques médicales. Après avoir vécu deux ans de pandémie, il est clair à quel point les progrès dans ces domaines sont cruciaux, alors que nous développons de nouveaux vaccins et découvrons comment mieux répondre aux besoins du système de santé à la suite d’un événement de masse. Et par ces exemples, il est également évident que l’utilisation de l’IA dans les soins de santé varie considérablement par rapport aux autres industries, ce qui nécessite une approche différente.

En tant que tel, il n’est pas surprenant que les responsables techniques et les répondants d’organisations matures aient tous deux cité la disponibilité de modèles et d’algorithmes spécifiques aux soins de santé comme l’exigence la plus importante pour évaluer les bibliothèques de logiciels ou les solutions SaaS installées localement. Comme le montre le paysage du capital-risque, les bibliothèques existantes sur le marché et la demande des utilisateurs d’IA, les modèles spécifiques aux soins de santé ne feront que croître dans les années à venir.

3. Les préoccupations en matière de sécurité et de sûreté augmentent

Avec tous les progrès de l’IA réalisés au cours de la dernière année, cela a également ouvert une gamme de nouveaux vecteurs d’attaque. Lorsqu’on leur a demandé quels types de logiciels les répondants utilisent pour créer leurs applications d’IA, les sélections les plus populaires étaient les logiciels commerciaux installés localement (37 %) et les logiciels open source (35 %). Plus particulièrement, une baisse de 12 % de l’utilisation des services cloud (30 %) par rapport à l’enquête de l’année dernière, probablement en raison de problèmes de confidentialité liés au partage de données.

De plus, une majorité de répondants (53 %) ont choisi de s’appuyer sur leurs propres données pour valider les modèles, plutôt que sur des métriques tierces ou de fournisseurs de logiciels. Les répondants issus d’organisations matures (68 %) ont indiqué une nette préférence pour l’utilisation de l’évaluation interne et pour l’ajustement de leurs modèles eux-mêmes. Encore une fois, avec des contrôles et des procédures rigoureux concernant le traitement des données de santé, il est évident que les utilisateurs d’IA voudraient garder les opérations en interne lorsque cela est possible.

Mais quelles que soient les préférences logicielles ou la manière dont les utilisateurs valident les modèles, l’escalade des menaces de sécurité pour les soins de santé est susceptible d’avoir un impact substantiel. Alors que d’autres services d’infrastructure critiques sont confrontés à des défis, les violations des soins de santé ont des ramifications au-delà de la perte de réputation et financière. La perte de données ou la falsification d’appareils hospitaliers peut faire la différence entre la vie et la mort.

L’IA est sur le point de connaître une croissance encore plus importante alors que les développeurs et les investisseurs s’efforcent de mettre la technologie entre les mains des utilisateurs quotidiens. Mais à mesure que l’IA devient plus largement disponible et que les modèles et les outils s’améliorent, la sécurité, la sûreté et l’éthique occuperont une place centrale en tant que domaine important à surveiller. Il sera intéressant de voir comment ces domaines de l’IA dans les soins de santé évolueront cette année et ce que cela signifie pour l’avenir de l’industrie.