L'intelligence artificielle dans les soins de santé en 2022 : trois tendances à surveiller

Le marché du capital-risque envoie un signal : plus de 40 startups ont levé 20 millions de dollars ou plus pour créer des solutions d'intelligence artificielle pour l'industrie. Mais comment exactement l’IA est-elle utilisée dans le secteur de la santé ?

Une enquête intitulée 2022 AI in Healthcare Survey a interrogé plus de 300 personnes du monde entier pour mieux comprendre les défis, les réalisations et les cas d’utilisation qui définissent l’IA dans le domaine de la santé. . Les résultats n’ont pas changé de manière significative au cours de la deuxième année de l’enquête, mais certaines tendances intéressantes laissent présager des évolutions dans les années à venir. Si certains aspects de cette évolution sont positifs (démocratisation de l’IA), d’autres aspects présentent des risques (surface d’attaque plus grande). Voici trois tendances dont les entreprises doivent être conscientes.

1. Facilité d'utilisation et démocratisation de l'intelligence artificielle grâce aux outils no-code

Selon le cabinet d'études Gartner, 70% des applications développées par les entreprises utiliseront des outils no-code ou bas niveau d'ici 2025 Technologie de codage (moins de 25% en 2020). Même si le low-code peut simplifier la charge de travail des programmeurs, les solutions sans code qui ne nécessitent pas l’intervention de la science des données auront un impact plus important sur les entreprises et au-delà.

Pour le secteur de la santé, cela signifie que plus de la moitié (61 %) des personnes interrogées dans le cadre d'une enquête sur l'IA dans le domaine de la santé ont identifié les cliniciens comme leurs utilisateurs cibles, suivis par les organismes payeurs de soins de santé (45 %) et les entreprises d'informatique médicale (38 %). Ceci, combiné au développement et aux investissements importants dans les applications d’IA spécifiques aux soins de santé et à la disponibilité de la technologie open source, suggère une adoption plus large par l’industrie.

C'est important, mettre le code entre les mains des travailleurs de la santé, tout comme les outils bureautiques courants comme Excel ou Photoshop amélioreront l'intelligence artificielle. En plus de rendre la technologie plus facile à utiliser, elle permet également d’obtenir des résultats plus précis et plus fiables, car ce sont désormais les professionnels de la santé qui sont aux commandes, plutôt que les professionnels des logiciels. Ces changements ne se produiront pas du jour au lendemain, mais l’augmentation du nombre d’experts du domaine en tant qu’utilisateurs principaux de l’IA constitue un grand pas en avant.

2. Les outils sont de plus en plus sophistiqués et les textes de plus en plus utiles

Parmi d’autres résultats encourageants figurent les progrès des outils d’IA et le désir des utilisateurs d’approfondir des modèles spécifiques. Lorsqu'on leur a demandé quelles technologies ils envisageaient d'adopter d'ici la fin de 2022, les leaders technologiques de l'enquête ont cité l'intégration de données (46 %), la business intelligence (44 %), le traitement du langage naturel (43 %) et l'annotation de données (38 %). Le texte est désormais le type de données le plus susceptible d’être utilisé dans les applications d’IA, et l’accent mis sur le traitement du langage naturel (NLP) et l’annotation des données indique que des techniques d’IA plus sophistiquées sont en plein essor.

Ces outils soutiennent des activités importantes telles que l'aide à la décision clinique, la découverte de médicaments et l'évaluation des politiques de santé. Après deux années de pandémie, des progrès majeurs dans ces domaines sont évidents alors que les instituts de recherche s’efforcent de développer de nouveaux vaccins et de découvrir les besoins pour mieux soutenir les systèmes de santé à la suite d’événements à grande échelle. À travers ces exemples, il est clair que l’utilisation de l’IA dans le secteur de la santé est très différente de celle des autres secteurs et nécessite une approche différente.

Il n'est donc pas surprenant que les leaders technologiques et les répondants aient cité la disponibilité de modèles et d'algorithmes spécifiques aux soins de santé comme l'exigence la plus importante lors de l'évaluation des bibliothèques logicielles installées sur site ou des solutions SaaS. Les modèles spécifiques aux soins de santé vont se développer dans les années à venir, à en juger par le paysage du capital-risque et la demande des utilisateurs d’IA.

3. Préoccupations croissantes en matière de sécurité

Avec tous les progrès réalisés par l'intelligence artificielle au cours de l'année écoulée, elle a également ouvert la voie à un nouvel ensemble de vecteurs d'attaque. Lorsqu'on a demandé aux personnes interrogées quels types de logiciels ils utilisaient pour créer leurs applications d'IA, les choix les plus populaires étaient les logiciels commerciaux installés localement (37 %) et les logiciels open source (35 %). Plus particulièrement, l'utilisation des services de cloud computing a chuté de 12 % (30 %) par rapport à l'enquête de l'année dernière, probablement en raison de problèmes de confidentialité liés au partage de données.

De plus, la majorité des personnes interrogées (53 %) choisissent de s'appuyer sur leurs propres données pour valider les modèles, plutôt que sur les métriques de tiers ou de fournisseurs de logiciels. 68 % des personnes interrogées ont exprimé une nette préférence pour le recours à des évaluations internes et à des modèles d'auto-ajustement. De même, avec les contrôles et procédures stricts entourant le traitement des données de santé, il est clair que les utilisateurs d’IA voudront conserver 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 à la sécurité des soins de santé peut avoir un impact significatif. Alors que d’autres services d’infrastructures critiques sont également confrontés à des défis, les conséquences d’une violation de données dans le secteur de la santé vont au-delà des dommages à la réputation et aux finances. La perte de données ou la falsification des équipements hospitaliers peuvent faire la différence entre la vie et la mort.

L'intelligence artificielle est sur le point de connaître une croissance encore plus significative à mesure que les développeurs et les investisseurs s'efforcent de mettre la technologie entre les mains des utilisateurs. À mesure que l’IA devient plus largement disponible et que les modèles et les outils s’améliorent, la sécurité et l’éthique deviendront des sujets de préoccupation importants. Il sera important de comprendre comment l’intelligence artificielle dans le domaine de la santé se développera cette année et ce que cela signifie pour l’avenir du secteur.

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