Obstacles à l'adoption généralisée de l'intelligence artificielle dans les soins de santé

L'intelligence artificielle (IA) a le potentiel d'améliorer considérablement la prestation des soins de santé. Étant donné que l’IA est capable d’exploiter des informations et des modèles à partir de très grands ensembles de données, elle pose les bases de capacités innovantes, de grande valeur et améliorées, telles que la prédiction de la détérioration du patient, les recommandations d’interventions appropriées pour des conditions spécifiques et la surveillance à haute fréquence de nombreux patients. signes vitaux en parallèle. Le fondateur et PDG de CalmWave, Ophir Ronen, discute des obstacles à l'adoption de l'IA et de la manière dont le secteur de la santé peut les surmonter.

Cependant, le secteur de la santé est particulièrement prudent dans l'adoption de l'intelligence artificielle, selon un récent rapport de la Brookings Institution. S'il est naturel de traiter les nouvelles technologies avec prudence, cela est particulièrement vrai dans le monde de la santé, où fournir les meilleurs soins aux patients implique une énorme responsabilité. Il existe de nombreux facteurs qui inquiètent les cliniciens lorsqu'ils adoptent l'intelligence artificielle, notamment la peur d'être marginalisés, la crainte que les erreurs causées par l'IA aient un impact négatif sur la santé des patients (c'est-à-dire la mort) et la crainte que les conclusions basées sur l'IA boîte noire soient pas bien compris.

Avant d’explorer ces questions, il est important de comprendre ce que les prestataires de soins de santé gagneront grâce à l’intelligence artificielle, notamment en matière de conditions de travail.

Que peut faire l’intelligence artificielle pour les soins de santé ?

L’intelligence artificielle a le potentiel de révolutionner les soins de santé en améliorant la capacité des cliniciens à identifier et à traiter les maladies. Les systèmes d’IA peuvent analyser de grandes quantités de données provenant de dossiers de santé électroniques, d’études d’imagerie et d’autres sources pour trouver des modèles difficiles à repérer pour les humains. Ces analyses peuvent conduire à des diagnostics plus précoces et plus précis, à de meilleurs résultats thérapeutiques et à des soins plus personnalisés.

Un domaine dans lequel l’intelligence artificielle peut avoir un impact significatif est la réduction de l’épuisement professionnel des cliniciens. Les infirmières, en particulier, courent un risque d'épuisement professionnel en raison des exigences élevées de leur travail. L'intelligence artificielle peut contribuer à atténuer ce problème en fournissant des mesures objectives de la charge de travail basées sur la fréquence des alertes en soins intensifs, l'acuité du patient, ainsi que la fréquence et la complexité des interventions. Permettre aux administrateurs et aux gestionnaires d'hôpitaux de comprendre la charge de travail des cliniciens et la probabilité d'épuisement professionnel peut promouvoir des opportunités fondées sur les données pour rendre le lieu de travail plus sain, où les cliniciens souhaitent rester et poursuivre leur passion pour le traitement.

En plus de réduire l'épuisement professionnel, l'IA peut aider les cliniciens à prendre des décisions plus éclairées en intégrant des données en temps réel pour fournir des informations exploitables et des analyses prédictives. Par exemple, les algorithmes d’IA peuvent analyser les données des patients pour identifier les patients à risque de complications et alerter les cliniciens afin qu’ils prennent des mesures préventives. Cela peut améliorer les résultats pour les patients et réduire les coûts des soins de santé en évitant des complications plus graves.

Dans l’ensemble, l’IA a le potentiel de transformer les soins de santé en améliorant la capacité des cliniciens à analyser de grandes quantités de données et à identifier des modèles difficiles à détecter pour les humains. En réduisant l’épuisement professionnel, en fournissant des données en temps réel et des analyses prédictives, l’IA peut aider les cliniciens à prendre des décisions plus éclairées, à améliorer les résultats pour les patients et à réduire les coûts des soins de santé.

Obstacles courants à l’adoption généralisée de l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle semble être la clé pour faciliter la vie des travailleurs de la santé. Cependant, l’introduction d’une technologie complexe et peu familière dans une industrie aussi importante comporte plusieurs risques. En fait, de nombreux professionnels de la santé craignent que l’IA fasse plus de mal que de bien aux prestataires et aux patients.

Voici quelques raisons pour lesquelles les prestataires de soins de santé peuvent être réticents à l'IA :

1. Explicabilité

Le plus grand obstacle à l'adoption de l'IA dans les soins de santé est peut-être le mystère qui entoure les mécanismes de l'IA. Comment fonctionnent ces algorithmes ? Comment les points de données ci-dessus sont-ils générés ? L’IA « boîte noire » appartient au passé, et les cliniciens (et les régulateurs) attendent des explications lorsqu’il s’agit de solutions basées sur l’IA.

« Explicabilité » fait référence au concept selon lequel un modèle d'apprentissage automatique et ses résultats peuvent être expliqués de manière « significative » à un niveau acceptable par l'homme. Afin d'implémenter en toute confiance l'intelligence artificielle dans leurs opérations, les professionnels de la santé doivent démontrer qu'ils respecteront le serment d'Hippocrate, qui consiste à « ne pas nuire ». Sans une compréhension approfondie de la manière dont l’IA prend des décisions, il sera difficile pour les praticiens de confier d’importantes responsabilités aux machines.

2. Préjugés et discrimination

De nombreux systèmes de santé intensifient régulièrement leurs efforts pour lutter contre les disparités raciales et élargir l'accès aux services pour les communautés minoritaires et mal desservies. Malheureusement, la médecine a une longue histoire de préjugés. Dans certains cas, l’intelligence artificielle est utilisée pour aggraver le problème.

Les praticiens peuvent craindre que les algorithmes d’IA formés sur des ensembles de données spécifiques ignorent systématiquement les initiatives prises à l’échelle de l’entreprise pour améliorer l’équité en santé, perpétuant ainsi les pratiques discriminatoires. Aujourd’hui, toute technologie basée sur l’IA dans le domaine de la santé doit tenir compte de ces dynamiques lors du développement de solutions plus complètes et plus puissantes pour améliorer les soins pour tous.

3. Risque contre confort

La technologie ne sera jamais parfaite. Les prestataires de soins de santé s’efforcent d’atteindre la perfection, car tout ce qui n’est pas parfait peut mettre des vies en danger. Les enjeux en matière de soins de santé sont élevés, tout comme les attentes à l’égard de toute nouvelle technologie médicale. Les produits basés sur l’IA sont très précis, mais pas parfaits. Par conséquent, les nouvelles technologies basées sur l’intelligence artificielle peuvent encore conduire à des erreurs ou à des échecs pouvant conduire à des diagnostics erronés ou à des mauvais traitements chez des patients gravement malades. Cette attente n’est pas propre à l’IA, mais elle crée une barre haute et parfois irréaliste qui ralentit son adoption. De plus, les systèmes existants sont confrontés à des défis permanents.

Différentes organisations ont leurs propres systèmes et méthodes de soins aux patients. Les fournisseurs considèrent souvent la familiarité et la cohérence comme plus importantes que la sophistication et la précision. Une technologie n'est pas nécessairement suffisamment bonne ou précise, mais il est tout aussi important de prendre en compte le niveau d'aisance du clinicien dans l'utilisation et la compréhension de la technologie.

4. Absence de réglementation

Bien que la FDA ait approuvé des centaines de dispositifs médicaux d'intelligence artificielle, il n'existe aucune réglementation pertinente pour les algorithmes d'intelligence artificielle non commerciaux dans le domaine de la santé. Le défi que pose l’élaboration de ces réglementations tient en grande partie à la rapidité avec laquelle l’intelligence artificielle se développe. Ce manque apparent de surveillance et de responsabilité est compréhensible pour les travailleurs de la santé, qui préféreraient savoir que la nouvelle technologie a été approuvée par les régulateurs et respecte certaines normes, notamment en matière de confidentialité et d'anonymat.

Comment introduire l'intelligence artificielle dans les soins de santé

Malgré les réserves des cliniciens, l'intelligence artificielle peut et va changer le visage des soins de santé. Cependant, pour mettre en œuvre avec succès des outils basés sur l’IA, les cliniciens doivent être à l’avant-garde de la conception, des tests et de la formation de nouvelles technologies médicales.

Conception

Pour donner confiance à un système d'IA, les professionnels de santé doivent être directement impliqués dans sa conception et sa mise en œuvre. On ne peut pas blâmer les cliniciens, qui attendent des développeurs d’IA qu’ils partagent leurs objectifs et soient pleinement conscients de leurs préoccupations.

Les hôpitaux sont des écosystèmes complexes avec des flux de travail critiques. Pour réussir l’intégration de l’IA dans les systèmes de santé, il faut examiner de manière approfondie les flux de travail existants afin de les améliorer plutôt que d’ajouter du travail supplémentaire. Il est essentiel d’inclure les agents de santé dans la phase de conception pour garantir que l’IA donne la priorité à la convivialité et s’intègre parfaitement aux flux de travail quotidiens.

Transparence

Les développeurs de systèmes d'IA doivent offrir aux praticiens une visibilité et une transparence totales sur le processus décisionnel de l'IA. Fournissez aux utilisateurs non seulement le résultat final du processus, mais également des données pour aider à la prise de décision. Sans cette exigence fondamentale, l’avenir de l’IA dans les fonctions de soins intensifs semble lointain. Les cliniciens doivent se sentir d’accord avec la conception de l’algorithme et les données traitées par l’IA pour fournir les résultats souhaités.

Tests utilisateur

À cette fin, les travailleurs de la santé devraient avoir des opportunités adéquates pour tester l'IA en milieu clinique. Ces interactions réelles révéleront à terme quels cas d’utilisation soutiennent la prestation de soins aux praticiens et aux patients, et quels cas d’utilisation créent des complications inutiles.

Le simple fait d'introduire la technologie de l'IA dans les services hospitaliers sans proposer de tests utilisateur aux cliniciens exacerbera les inquiétudes des cliniciens concernant la méconnaissance, les préjugés et le risque d'échec. Habituer les cliniciens à utiliser la technologie dès le départ atténuera leurs inquiétudes et améliorera l’intégration. De plus, les commentaires des professionnels de la santé aideront à terme les entreprises d’IA à améliorer continuellement leurs capacités technologiques pour rationaliser les tâches quotidiennes et répondre aux besoins les plus urgents des praticiens.

Preuves cliniques

Une chose garantit l'approbation d'un professionnel de la santé : la preuve. De nombreux soins de santé suivent une approche fondée sur des preuves cliniques. La médecine fondée sur des preuves cliniques (EBM) est une approche de pratique médicale qui met l'accent sur l'utilisation des meilleures preuves de recherche disponibles pour guider les décisions cliniques. L'objectif de l'EBM est d'améliorer la qualité des soins aux patients en garantissant que les traitements et les interventions sont basés sur les preuves scientifiques les plus récentes et les plus fiables. Le mot clé ici est preuve.

Bien que cela prenne plus de temps et puisse sembler être un énorme inconvénient et un obstacle à l'adoption, il s'agit souvent d'une étape nécessaire pour garantir une solution sûre et durable. Pour être clair, il existe différents degrés de preuve et le secteur de la santé (y compris les régulateurs) doit s’adapter aux conditions, aux scénarios et aux exceptions afin de fournir la flexibilité appropriée pour accélérer l’utilisation de la technologie. Mettre des preuves derrière la technologie améliore non seulement les soins aux patients, mais donne également aux cliniciens la confiance dont ils ont besoin pour favoriser leur adoption.

Prestataires de soins de santé : le but de l’IA est d’améliorer vos capacités

Les réserves du secteur de la santé à l’égard de l’IA sont sans aucun doute justifiées et méritent d’être prises au sérieux. Cela commence par reconnaître les changements que l’IA apportera et dissiper l’idée selon laquelle l’introduction de l’IA moderniserait immédiatement l’industrie.

Il est important que les travailleurs de la santé sachent que sans leur contribution, l’IA ne sera pas adoptée et que toute initiative en matière d’IA aura des objectifs, des valeurs et des preuves clairement définis. Les cliniciens peuvent, devraient et doivent avoir leur mot à dire dans la conception, les tests et la mise en œuvre des technologies d’IA. Il n’y a pas de soins de santé sans cliniciens. À mesure que davantage de professionnels de santé auront la possibilité de faire partie intégrante des technologies médicales améliorées par l’IA, les rendant ainsi plus conscients de leurs nouvelles capacités : réduire le stress, améliorer les conditions de travail et améliorer les résultats pour les patients, les obstacles à l’adoption généralisée de l’IA disparaîtront progressivement.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!