IA en santé : trois tendances à surveiller

Entre la pandémie de COVID-19, la crise de la santé mentale, la hausse des coûts des soins de santé et le vieillissement de la population, les leaders de l'industrie se démènent pour développer des applications d'intelligence artificielle (IA) pour les soins de santé. Un signe du marché du capital-risque est que plus de 40 startups ont levé 20 millions de dollars ou plus pour créer des solutions d’intelligence artificielle pour les industries. Mais comment l'IA est-elle réellement utilisée dans le domaine de la santé ?

L'enquête 2022 sur l'IA dans le domaine de la santé a interrogé plus de 300 personnes du monde entier pour mieux comprendre les défis qui définissent l'IA dans le domaine de la santé, ses réalisations et ses cas d'utilisation. C’est la deuxième fois que l’enquête est menée, et les résultats ne changent pas de manière significative, mais ils pointent vers des tendances intéressantes qui augurent bien du développement de l’IA médicale dans les années à venir. Si certains aspects de cette évolution sont positifs (la démocratisation de l’IA), d’autres aspects sont moins passionnants (l’existence d’une surface d’attaque plus large).

Voici trois tendances que les entreprises doivent comprendre :

1. Facilité d'utilisation et démocratisation de l'intelligence artificielle grâce aux outils sans code

Gartner estime que d'ici 2025, 70 % des nouvelles applications développées par les entreprises utiliseront des outils sans code. ou technologie low-code (moins de 25% en 2020). Même si le low-code simplifie la charge de travail des programmeurs, les solutions sans code qui ne nécessitent pas l’intervention de la science des données auront le plus grand impact sur les entreprises et d’autres secteurs.

C’est pourquoi il est passionnant de constater un net changement dans l’utilisation de l’IA des titres techniques vers les experts du domaine eux-mêmes.

Pour le secteur de la santé, cela signifie que plus de la moitié (61 %) des personnes interrogées à l'enquête AI ​​Healthcare ont identifié les cliniciens comme utilisateurs cibles, suivis par les payeurs de soins de santé (45 %) et les entreprises informatiques de santé (38 %). Associés à un développement et à des investissements importants dans les applications d’IA pour les soins de santé et à la disponibilité de technologies open source, ces éléments sont de bon augure pour une adoption plus large par l’industrie.

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

C’est énorme : mettre du code entre les mains des professionnels de santé, tout comme les outils bureautiques courants comme Excel ou Photoshop, améliorera l’IA. En plus de rendre la technologie plus accessible, cela rend également les résultats plus précis et plus fiables, car ce sont désormais les professionnels de la santé, et non les professionnels des logiciels, qui sont désormais aux commandes. Ces changements ne se sont pas produits du jour au lendemain, mais l’augmentation du nombre d’experts du domaine en tant qu’utilisateurs principaux de l’IA constitue une étape importante.

2. Les outils deviennent plus sophistiqués et les textes plus utiles

D’autres résultats encourageants concernent 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 fin 2022, les leaders technologiques de l'enquête ont cité l'intégration de données (46 %), la BI (44 %), la PNL (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 suggère que des techniques d’IA plus sophistiquées sont en plein essor.

Ces outils prennent en charge des activités importantes telles que l'aide à la décision clinique, la découverte de médicaments et l'évaluation des politiques de santé. Deux ans après le début de la pandémie, il est clair à quel point les progrès dans ces domaines sont importants, alors que nous développons de nouveaux vaccins et découvrons comment mieux répondre aux besoins du système de santé à la suite d’événements à grande échelle. À travers ces exemples, il apparaît également clairement que l’utilisation de l’IA dans l’industrie médicale est très différente des autres industries et nécessite une approche différente.

Il n'est donc pas surprenant que les leaders technologiques et les personnes interrogées dans des organisations établies citent la disponibilité de modèles et d'algorithmes spécifiques aux soins de santé comme le besoin le plus important lors de l'évaluation des bibliothèques logicielles installées sur site ou des solutions SaaS. À en juger par le paysage du capital-risque, les informations existantes sur le marché et la demande des utilisateurs d’IA, les modèles spécifiques aux soins de santé ne feront que se développer dans les années à venir.

3. Les problèmes de sécurité augmentent

Avec tous les progrès réalisés par l’intelligence artificielle au cours de l’année écoulée, elle a également ouvert une série de nouveaux vecteurs d’attaque. Lorsqu'on leur demande quels types de logiciels les personnes interrogées utilisent pour créer leurs applications d'IA, les choix les plus populaires sont les logiciels commerciaux installés localement (37 %) et les logiciels open source (35 %). Plus particulièrement, l’utilisation des services cloud 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. Les personnes interrogées issues d'organisations matures (68 %) ont une nette préférence pour le recours aux évaluations internes et pour l'adaptation des modèles elles-mêmes. De plus, des contrôles et des procédures stricts sont en place concernant le traitement des données médicales, et 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 confrontés à des défis, les conséquences d’une violation des soins de 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 quotidiens. Mais à mesure que l’IA devient plus largement disponible et que les modèles et les outils s’améliorent, la sécurité, la fiabilité et l’éthique deviendront des domaines d’intérêt importants. Il sera intéressant de voir comment l’IA dans ces domaines de la santé se développera cette année et ce que cela signifie pour l’avenir du secteur.

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