Qu’est-ce que l’IA dans le secteur de la santé ?
Qu’est-ce que l’IA dans le secteur de la santé ?
L’intelligence artificielle (IA) transforme tous les aspects des soins de santé, de la recherche et de l’élaboration de nouveaux médicaments aux soins administrés aux patients, en passant par les opérations et la gestion des données de santé. Ce guide explore comment les établissements de santé peuvent utiliser l’IA pour gagner en efficacité et améliorer les résultats pour les patients et les professionnels de la santé du secteur.
Les établissements de santé sont confrontés à de nombreux défis alors qu’ils s’efforcent d’offrir de meilleures expériences de soins aux patients. À mesure que la demande de prestations de soins de santé de qualité augmente, les coûts médicaux, les problèmes réglementaires et les blocages opérationnels augmentent également. Les professionnels de la santé sont souvent contraints d’optimiser les ressources mises à leur disposition afin d’améliorer les résultats pour les patients tout en préservant l’intégrité médicale.
L’IA, en particulier l’IA générative, peut aider les établissements de santé à relever leurs défis. L’IA générative est capable d’analyser des données à grande échelle et d’identifier des modèles complexes que les humains oublient souvent. Dans le secteur de la santé, les technologies d’IA aident à traiter les volumes de données vastes et diversifiés que les établissements médicaux collectent, introduisant ainsi divers cas d’utilisation innovants. Le personnel médical peut utiliser des applications d’IA pour améliorer son flux de travail afin d’assurer une prestation plus précise et plus efficace. De même, la recherche médicale, la facturation, la prescription et d’autres processus liés aux soins de santé bénéficient des informations basées sur les données fournies par les systèmes d’IA.
Au départ, les fournisseurs de soins de santé ont hésité à adopter l’IA en raison des coûts d’infrastructure, des risques éthiques et des problèmes de sécurité des données. Cependant, à mesure que l’IA évolue, elle bénéficie d’un meilleur soutien de la part des fournisseurs de services cloud, ce qui se traduit par un environnement compatible avec l’IA qui est rentable, conforme et sécurisé. Par exemple, les organisations utilisent Amazon Bedrock afin de créer des applications d’IA dans le secteur de la santé à l’aide de modèles d’IA populaires et de bénéficier d’une tarification à l’usage.
Quelles sont les applications de l’IA dans le domaine de la santé ?
Les technologies d’IA permettent aux prestataires de soins de santé de surmonter les problèmes liés à la gestion de la santé de la population, à la recherche et aux soins aux patients.
Recherche médicale
La découverte de médicaments, la recherche génétique et les essais cliniques sont essentiels à l’avancement des pratiques médicales. Pourtant, ces disciplines nécessitent des études, des expériences et une validation minutieuses qui s’étendent souvent sur des années. Au cours de ces phases, les chercheurs médicaux doivent consolider de vastes jeux de données, vérifier leur exactitude et identifier des modèles menant à de nouvelles hypothèses. À eux seuls, les chercheurs sont exposés à des incohérences dans les données, ce qui peut retarder les résultats de la recherche.
L’IA peut identifier, classer et analyser les jeux de données cliniques plus rapidement. Grâce à l’IA, les chercheurs peuvent mettre au point de nouveaux médicaments en une fraction du temps qu’ils y consacraient auparavant. L’IA soutient également la recherche sur les gènes, dans le cadre de laquelle les scientifiques consacrent du temps à des analyses multiomiques et multimodales. Par exemple, dans le cadre de ses recherches sur le cancer, Roche utilise AWS HealthOmics pour réduire le temps d’analyse de 1 an à 3 mois. Avec AWS HealthOmics, elle tire parti des données génomiques, transcriptomiques et autres données omiques afin de développer de meilleurs traitements thérapeutiques. Vous pouvez également utiliser AWS HealthOmics pour accélérer le développement de médicaments et les essais cliniques en évaluant automatiquement l’efficacité du candidat médicament.
Diagnostic
La population mondiale est exposée au risque de contracter des maladies évitables en raison de l’évolution des modes de vie. Les professionnels de la santé en première ligne dans le secteur des soins de santé ont pour mission de consulter, diagnostiquer et traiter rapidement les patients. Cependant, les technologies médicales classiques ne sont pas toujours efficaces. De ce fait, les médecins sont accablés par des tâches administratives au lieu de s’occuper des besoins des patients.
Lorsqu’elle est intégrée de manière stratégique, l’IA permet de rationaliser le diagnostic et de libérer un temps précieux pour les professionnels de la santé. Les technologies d’IA générative et de vision par ordinateur peuvent également identifier les tumeurs, les fractures et autres anomalies pour une intervention médicale rapide. Par exemple, les techniciens de laboratoire utilisent AWS HealthImaging pour stocker de grands volumes d’images médicales sur le cloud, que les médecins peuvent récupérer ultérieurement. HealthImaging prend en charge la norme DICOM P10 et réduit les coûts de stockage jusqu’à 40 % grâce à des technologies avancées de compression de fichiers.
En plus de réduire le temps de diagnostic des maladies, les technologies d’IA dans le secteur de la santé sont également utiles pour traiter les patients. Les médecins peuvent tirer parti de l’IA pour concevoir un plan de traitement en analysant les antécédents médicaux du patient, son diagnostic actuel et les autres risques possibles. Les infirmières peuvent surveiller les patients à distance grâce à des technologies de télémédecine alimentées par l’IA.
Gestion des données de soins de santé
Les cliniciens accèdent au DSE et le partagent à des fins de diagnostic, de traitement, de facturation et à d’autres fins médicales. Grâce à l’IA, ils peuvent rechercher plus facilement les dossiers de patients appropriés ou d’autres données cliniques. Les systèmes d’automatisation de l’IA suppriment les silos de données, permettant au personnel médical de récupérer en un instant les informations dont il a besoin. Les équipes peuvent partager les données administratives et des DSE plus facilement entre les services et les organisations. De cette façon, la rééducation du patient est mieux coordonnée et celui-ci reçoit des mesures correctives basées sur des observations en temps réel.
Par exemple, les médecins peuvent utiliser Amazon HealthScribe, alimenté par des modèles d’IA, pour convertir les conversations qu’ils ont eues avec leurs patients en notes médicales au lieu de les transcrire manuellement.
Alors que l’IA générative démocratise l’accès aux données dans les établissements de santé, les acteurs du secteur de la santé doivent prendre les mesures appropriées pour garantir la confidentialité des patients, la sécurité des données et le respect des lois sur les soins de santé. AWS Wickr est un service de messagerie cloud qui permet au personnel médical de communiquer les informations relatives aux patients en toute sécurité. Lors du développement d’un système de télémédecine pour le US Army Telemedicine & Advanced Technology Research Center, Deloitte a intégré Wickr au réseau militaire, permettant ainsi aux médecins d’administrer des soins intensifs aux combattants blessés en minimisant les risques pour leur sécurité.
Chatbot clinique et assistant virtuel
Les médecins sont souvent submergés par des tâches banales qui leur font perdre un temps précieux qu’ils pourraient consacrer à l’amélioration des soins administrés aux patients. Par exemple, ils peuvent avoir besoin de récupérer le résultat d’un diagnostic auprès d’un autre service, qu’ils résumeront ultérieurement lors de la formulation des options de traitement.
Les modèles d’IA excellent dans la compréhension et la réponse aux conversations quotidiennes. L’intégration d’un chatbot basé sur l’IA au processus clinique aide les médecins à prendre des décisions rapides et à accélérer le traitement. Par exemple, les médecins utilisent Amazon Comprehend Medical afin d’extraire des termes médicaux spécifiques à partir d’ordonnances, de procédures ou de diagnostics.
De même, les patients peuvent bénéficier d’une expérience plus personnalisée et positive lorsqu’ils interagissent avec un assistant alimenté par l’IA. Par exemple, au lieu d’appeler une clinique pour prendre rendez-vous, ils peuvent communiquer les détails de leur rendez-vous à l’assistant de santé virtuel.
Automatisation des flux de travail administratifs
Les technologies d’IA dans le secteur de la santé soutiennent les fonctions administratives des établissements médicaux. De l’intégration des patients à la facturation et aux réclamations d’assurance, les solutions d’IA peuvent améliorer l’efficacité opérationnelle en automatisant les tâches répétitives et en consolidant les données de santé. Par exemple, le personnel de santé peut tirer parti du Traitement intelligent des documents (IDP) AWS pour extraire, traiter et classer les informations des dossiers médicaux. L’IDP utilise l’IA pour synthétiser de grands volumes de données de santé et les transformer en informations exploitables.
Soins aux patients à distance
Parfois, les patients ont besoin de soins continus après avoir quitté un établissement médical. Des défis opérationnels et logistiques peuvent alors survenir pour les équipes médicales, notamment lorsqu’il s’agit de surveiller l’état du patient. Pour soutenir ces initiatives, les fournisseurs de soins de santé mettent en place des dispositifs Internet des objets (IoT), que les patients utilisent lorsqu’ils sortent de l’établissement. L’appareil envoie en permanence des données de santé à un serveur cloud sécurisé, que les modèles d’IA analysent ensuite. Par exemple, BioT, un fournisseur de dispositifs IoT médicaux, utilise AWS IoT Core pour développer un système de surveillance à distance des patients plus connecté. AWS IoT Core connecte les appareils médicaux au cloud, ce qui leur permet d’échanger des données en toute sécurité.
Robotique de santé
Les systèmes robotiques se sont révélés être un assistant fiable dans les procédures médicales. Grâce à l’IA, les robots de santé peuvent encore améliorer les flux de travail cliniques. Par exemple, un bras robotique basé sur l’IA peut faciliter les procédures chirurgicales ou analyser des échantillons de tissus extraits lors de biopsies.
Même dans les opérations quotidiennes, la robotique alimentée par l’IA s’est révélée utile. Diligent Robotics a créé Moxi, un robot basé sur l’IA qui récupère des informations pour les cliniciens de première ligne. Le robot, développé à l’aide de modèles d’IA d’Amazon SageMaker, soulage les infirmières des charges de travail qui ne concernent pas les patients. Amazon SageMaker fournit des outils pour créer des applications d’IA et analyser des données sur une plateforme unifiée.
Comment les organisations peuvent-elles se lancer dans l’IA dans le domaine de la santé ?
L’IA générative profite au secteur de la santé de différentes manières. Cependant, une utilisation responsable de l’IA est essentielle pour protéger les intérêts des médecins, des patients et des autres acteurs du secteur de la santé. Nous partageons plusieurs points à prendre en compte lors de la mise en œuvre de l’IA dans les soins de santé.
Collecte et stockage des données de santé
Les applications d’IA du secteur de la santé collectent, stockent et partagent des données médicales entre différents services afin de garantir que les équipes médicales partagent le même consensus sur le bien-être des patients. Le volume considérable de données des patients transférées entre les outils d’IA pose des défis en matière de sécurité des données, de vie privée et de conformité pour les établissements médicaux. Par exemple, les prestataires de soins de santé opérant aux États-Unis sont soumis à la loi HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act), qui souligne la responsabilité des organisations en matière de protection des informations de santé. Les prestataires de soins de santé doivent donc mettre en place un mécanisme sécurisé de stockage et d’échange de données pour tirer pleinement parti de l’IA.
AWS HealthLake est un service éligible à la loi HIPAA qui permet aux prestataires de santé de stocker et d’analyser des données médicales à grande échelle. Avec AWS HealthLake, vous pouvez regrouper les données de santé dans un stockage cloud évolutif et sécurisé auquel le personnel médical autorisé peut accéder. Par exemple, Cortica, qui propose des services aux enfants autistes, utilise AWS HealthLake pour stocker en toute sécurité les antécédents médicaux, les évaluations comportementales et les rapports de laboratoire des patients.
Mise en œuvre des flux de travail RAG
L’IA générative apprend à partir de jeux de données publics, ce qui permet au modèle de répondre à des questions sur des sujets généraux. Cependant, les modèles d’IA ne peuvent pas répondre à des questions concernant des services, des produits ou des informations exclusifs à une organisation à moins d’être entraînés avec des données de santé spécifiques. La formation d’un nouveau modèle d’IA à partir de zéro nécessite des efforts, du temps et des coûts considérables, auxquels certains prestataires de soins de santé ne sont pas préparés.
Les organisations peuvent plutôt utiliser la génération à enrichissement contextuel (RAG) pour obtenir des résultats similaires. La RAG est une technique qui permet au modèle d’IA d’accéder à la base de connaissances d’une organisation. Lorsque le modèle d’IA reçoit une requête, il effectue une recherche dans la base de connaissances pour fournir une réponse précise et à jour.
Amazon Kendra est un service de recherche d’entreprise extrêmement précis qui permet aux développeurs d’ajouter des fonctionnalités de recherche afin que les utilisateurs finaux puissent découvrir des informations provenant de différentes sources de données. L’index GenAI Amazon Kendra est un nouvel indice de Kendra conçu pour la RAG et la recherche intelligente afin d’aider les établissements de santé à mettre en œuvre des modèles d’IA de manière plus efficace. Par exemple, Orion Health utilise Amazon Kendra pour donner à ses clients un accès rapide et précis aux informations de santé par le biais de requêtes conversationnelles.
Validation des résultats de l’IA
Les modèles d’IA peuvent produire des réponses moins précises qui semblent plausibles pour l’utilisateur. De telles inexactitudes peuvent affecter l’expérience clinique et le bien-être des patients dans les soins de santé. Par conséquent, lors de la mise en œuvre de systèmes de santé basés sur l’IA, des sauvegardes appropriées sont nécessaires. Par exemple, l’approche LLM-juge aide les spécialistes des données de santé à analyser et à garantir que la réponse d’un modèle d’IA est utile, correcte, complète et cohérente.
Au lieu de s’appuyer uniquement sur l’IA, les experts de la santé devraient être impliqués dans la prise de décisions cliniques. De cette façon, toutes les décisions sont validées par un professionnel agréé avant d’être appliquées au diagnostic, au traitement et à d’autres flux de travail de santé.
Les établissements de santé peuvent utiliser les Barrières de protection Amazon Bedrock pour mettre en œuvre des mesures de protection appropriées conformément aux pratiques responsables en matière d’IA. Elles filtrent les hallucinations provoquées par les réponses de l’IA et vous aide à créer et à personnaliser des mesures de protection de la vie privée et de la véracité au sein d’une solution unique. Grâce à une fonctionnalité avancée de raisonnement automatisé, les Barrières de protection Amazon Bedrock peuvent vérifier et expliquer aux cliniciens pourquoi le modèle d’IA produit une réponse spécifique.
Comment AWS peut-elle répondre à vos besoins en matière d’IA dans le domaine de la santé ?
De l’intervention précoce à la réduction de la charge de travail clinique, l’adoption de l’IA dans le domaine de la santé prend de l’ampleur. Les technologies d’IA transforment la prestation des soins aux patients, rationalisent le flux de travail des soins de santé, accélèrent la recherche médicale, etc. Les professionnels de santé et les patients bénéficient du potentiel quasi illimité qu’offre l’IA générative. Cependant, les mises en œuvre de l’IA dans le secteur de la santé doivent être accompagnées de garanties éthiques, de sécurité des données et de contrôles de conformité.
L’IA générative AWS dans les soins de santé et les sciences de la vie propose des solutions qui aident les établissements de santé à innover, à déployer et à mettre à l’échelle des applications d’IA en toute sécurité afin d’améliorer l’expérience des patients en matière de soins.