Tendances de l’intelligence artificielle dans les soins de santé en 2023

Andrew Brosnan, analyste principal du cabinet de recherche Omdia, prédit que même si le secteur de la santé tarde initialement à adopter l'intelligence artificielle, les sociétés de soins de santé et pharmaceutiques seront L'adoption de l'intelligence artificielle l’intelligence augmentera rapidement d’ici quelques années, l’analyse d’images médicales et la découverte de médicaments étant les cas d’utilisation les plus populaires.

Les dépenses de santé consacrées aux logiciels d'IA devraient augmenter de 40 % en 2023, passant de 4,4 milliards de dollars en 2022 à près de 6,2 milliards de dollars au cours de la nouvelle année, selon les prévisions d'Omdia.

« Les soins de santé connaîtront une croissance plus rapide que la plupart des autres secteurs et, selon nos prévisions, nous nous attendons à ce que les soins de santé se classent au deuxième rang derrière les consommateurs en matière de dépenses en IA en 2027 », a déclaré Omdia Brosnan du cabinet d'intelligence artificielle et d'automatisation intelligente. .

L'adoption de l'IA dans le secteur de la santé rattrapera d'autres secteurs

Brosnan a déclaré que les entreprises de soins de santé ont toujours été conservatrices dans l'adoption de nouvelles technologies en raison des soins aux patients, de la confidentialité, de la sécurité et des enjeux réglementaires. les problèmes sont élevés.

Les soins de santé sont à la traîne des autres secteurs en matière d'adoption de l'IA. Selon une enquête OM Dia de 2022, alors que 25 % de tous les secteurs ont étendu le déploiement de l’IA à plusieurs unités commerciales ou fonctions, seuls 19 % l’ont fait dans le secteur de la santé.

Mais cela évolue rapidement. L’intelligence artificielle s’est révélée efficace dans les soins de santé, ce qui a stimulé la croissance de son utilisation, a-t-il déclaré. Par exemple, l’intelligence artificielle a été utilisée pendant l’épidémie pour aider les prestataires de soins de santé à établir le diagnostic du COVID-19, le pronostic des patients et pour aider les chercheurs à comprendre les changements dans la protéine de pointe.

« L'utilisation de l'IA pendant la pandémie et dans des projets de validation de principe a accru la confiance dans la valeur que l'IA peut apporter dans le domaine des soins de santé », a déclaré Brosnan.

En fait, 96 % des établissements de santé interrogés par Omdia en 2022 se sont déclarés confiants ou très confiants dans le fait que l'intelligence artificielle conduira à des résultats positifs, avec 67 % des personnes interrogées affirmant que l'intelligence artificielle La capacité de l'intelligence la valeur ajoutée a augmenté au cours de la dernière année.

Cela se traduira par des investissements importants dans l'intelligence artificielle. Les dépenses en logiciels d'IA augmenteront à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 29 % et atteindront 13,8 milliards de dollars de dépenses en 2027, à égalité avec le secteur à la croissance la plus rapide, selon Omdia.

Top cinq des cas d'utilisation de l'informatique dans le secteur de la santé

L'analyse d'images médicales est le cas d'utilisation le plus populaire de l'intelligence artificielle. Avec une croissance annuelle de 26 %, il conservera la plus grande part des dépenses, atteignant 2,6 milliards de dollars de dépenses en logiciels d'IA en 2027.

Pendant ce temps, les prévisions d'Omdia montrent que la découverte de médicaments sera le cas d'utilisation qui connaîtra la croissance la plus rapide d'ici 2027, avec des dépenses en IA atteignant 2 milliards de dollars et un TCAC de 33 %.

Les autres cas d'utilisation les plus importants sont les assistants virtuels tels que les chatbots en ligne et le traitement intelligent de documents, qui ont tous deux un TCAC de 27 %. Les dépenses en IA pour les assistants virtuels devraient atteindre près de 1,7 milliard de dollars en 2027, tandis que le traitement intelligent des documents (comme le traitement des réclamations) devrait atteindre 1 milliard de dollars.

Les conseils médicaux – via des outils tels que l'aide à la décision clinique – complètent le top cinq des cas d'utilisation avec un TCAC de 28 % et 900 millions de dollars de dépenses en IA en 2027.

Révolutionner la découverte de médicaments

Brosnan a déclaré que l'intelligence artificielle a le potentiel d'accélérer le processus de découverte et de développement de médicaments et de réduire son coût, et que l'industrie pharmaceutique continuera à faire progresser les médicaments grâce à l’intelligence artificielle en 2023. Découvrez.

Le processus traditionnel de découverte et de développement de médicaments prend actuellement environ 1 milliard de dollars et 10 ans pour mettre un nouveau médicament sur le marché. Cela implique la synthèse de plus de 5 000 molécules pour faire progresser un candidat vers les essais cliniques, a-t-il déclaré.

Mais grâce à l'intelligence artificielle, les fabricants de médicaments peuvent réduire le nombre de molécules qu'ils doivent fabriquer physiquement en effectuant la production « sur ordinateur », ce qui signifie qu'ils peuvent le faire virtuellement, a-t-il déclaré.

Brosnan a déclaré que cela réduisait le nombre de molécules à synthétiser physiquement à 250, ce qui permettait d'économiser de l'argent et de raccourcir les délais de commercialisation. Le pipeline de candidats médicaments axés sur l’IA est très solide, avec 18 candidats médicaments entrant dans les essais cliniques en 2022. En 2020, ce chiffre était nul.

"La découverte précoce d'un médicament prend des mois, voire des années", a-t-il déclaré. L'apprentissage fédéré, ou apprentissage de groupe, est une technologie émergente qui permettra aux prestataires de soins de santé d'utiliser en toute sécurité les données des patients pour mieux former les modèles d'IA et gagnera en popularité en 2023.

Pour réduire les biais, il est important d'entraîner les modèles d'IA sur de grands ensembles de données. Mais pour ce faire, de nombreux organismes de santé souhaitent partager des données afin de pouvoir créer un ensemble de données plus complet pour former des modèles d’IA.

Traditionnellement, ils devaient déplacer les données vers un référentiel central. Cependant, avec l’apprentissage fédéré ou en groupe, les données n’ont pas besoin de bouger. Au lieu de cela, a-t-il déclaré, le modèle d’IA est envoyé à chaque établissement de santé et est formé sur les données. De cette manière, les prestataires de soins de santé peuvent maintenir la sécurité et la gouvernance de leurs données.

"Avec l'apprentissage fédéré ou en essaim, les données n'ont pas besoin de quitter l'institution source, mais le modèle d'IA se déplace vers les données", a déclaré Brosnan. L'apprentissage fédéré utilise un orchestrateur centralisé, tandis que l'apprentissage par essaim est plus distribué et n'utilise pas d'orchestrateur centralisé.

Cette technologie est actuellement en preuve de concept. En 2021, la grande société pharmaceutique Sanofi a investi 180 millions de dollars dans une société d’apprentissage fédérée axée sur la santé.

"Il s'agit d'une technologie émergente et nous en verrons l'essor en 2023 et 2024", a-t-il déclaré.

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