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Aug 04, 2023

Le manque de confiance ralentit la révolution de l'IA dans les environnements médicaux : rapport de GE Healthcare

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À une époque où l'IA fait fureur, une nouvelle enquête de GE Healthcare a mis en évidence un niveau important de méfiance et de scepticisme quant à son utilisation en milieu médical.

L'étude Reimagining Better Health menée auprès de 5 500 patients et défenseurs des patients et de 2 000 cliniciens a révélé que la majorité des médecins pensent que l'IA a le potentiel de transformer les soins de santé. Dans le même temps, beaucoup estiment que la technologie n'est pas encore prête - et reste gâchée par des obstacles tels que les préjugés.

Les résultats surviennent alors qu'un certain nombre de géants de la santé continuent d'examiner et d'expérimenter des modèles d'IA, y compris des technologies génératives telles que ChatGPT et l'IA conversationnelle, pour améliorer l'expérience et les résultats des patients, automatiser les tâches et améliorer la productivité.

Aujourd'hui, chaque fois que quelqu'un parle d'IA, il mentionne comment la technologie révolutionne les soins aux patients, que ce soit via la découverte de médicaments ou la prédiction du meilleur plan de traitement d'un individu. Dans l'enquête de GE Healthcare, les cliniciens ont répété des avantages similaires, 61 % affirmant que la technologie peut aider à la prise de décision, 54 % affirmant qu'elle permet des interventions de santé plus rapides et 55 % suggérant qu'elle peut aider à améliorer l'efficacité opérationnelle.

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Les possibilités sont infinies, mais beaucoup restent préoccupés par les risques associés à l'adoption de l'IA sur le terrain. Plus précisément, 55 % des personnes interrogées ont déclaré que la technologie de l'IA n'était pas encore prête pour un usage médical et 58 % ont laissé entendre qu'elles ne faisaient pas confiance aux données de l'IA. Pour les cliniciens ayant plus de 16 ans d'expérience, le niveau de scepticisme était encore plus élevé, 67 % n'ayant pas confiance en l'IA.

Les cliniciens ont indiqué que la principale raison de cette méfiance est le potentiel des algorithmes à produire des résultats injustes ou discriminatoires en raison de divers facteurs tels que des données de formation incomplètes, des algorithmes défectueux ou des processus d'évaluation inadéquats. Pas moins de 44 % des personnes interrogées ont déclaré que la technologie est sujette à des biais intégrés.

Deuxièmement, la sensibilisation des cliniciens aux technologies impliquées n'est souvent pas à la hauteur. L'étude a révélé que seulement 55 % des cliniciens interrogés estiment recevoir une formation adéquate sur la façon d'utiliser la technologie médicale.

Comme le souligne Taha Kass-Hout, CTO de GE Healthcare, une approche réfléchie et axée sur les données - où des efforts sont faits pour assurer la qualité et la transparence des données - est la clé pour renforcer la confiance des cliniciens qui hésitent à propos de la technologie de l'IA.

"Nous accordons une attention particulière à la provenance des ensembles de données et aux caractéristiques de la population échantillonnée", a déclaré Kass-Hout à VentureBeat. "Nous évaluons également les algorithmes qui classent et organisent les données et examinons la formulation de l'IA elle-même et les commentaires des cliniciens lors de la mise à jour de ces algorithmes."

Pour lancer le bal, a déclaré le CTO, les entreprises devraient mettre en place des programmes de formation / éducation où les cliniciens sont guidés sur tout ce qui concerne l'IA, en commençant par son fonctionnement jusqu'à la manière dont elle peut augmenter leur travail.

"En tant qu'industrie, nous devons faire comprendre aux cliniciens où et comment l'utiliser et quand on peut lui faire entièrement confiance plutôt que de s'appuyer sur d'autres outils et sur l'expertise humaine", a déclaré Kass-Hout. "J'appelle cela" briser la boîte noire de l'IA "pour aider les cliniciens à comprendre ce qu'il y a dans le modèle d'IA."

Cela inclut les données qu'il contient - âge, sexe, résultats de laboratoire, surveillance à distance, antécédents médicaux, variante génétique ou biomarqueur, progression de la lésion dans les images ultérieures - afin que les cliniciens puissent mieux comprendre ce qui influence la sortie de l'IA.

"La transparence sur ce qui influence le modèle et la manière dont il peut être ajusté avec une boucle de rétroaction cohérente dans le temps est essentielle pour renforcer la confiance dans la technologie de l'IA parmi les cliniciens", a-t-il noté.

Alors que les systèmes de santé du monde entier sont confrontés à des pressions extrêmes, les cliniciens s'épuisent et envisagent de quitter l'industrie. En fait, selon l'Organisation mondiale de la santé, il pourrait y avoir une pénurie de 10 millions de travailleurs de la santé d'ici 2030, alors que 1,4 milliard de personnes auront 60 ans ou plus.

Dans de tels scénarios, les systèmes pilotés par l'IA pourraient intervenir et éliminer les tâches répétitives de bas niveau pour aider les travailleurs à se concentrer uniquement sur les soins aux patients, a déclaré Kass-Hout.

"Il y a des endroits où la technologie peut aider à réduire les tâches administratives, à mieux allouer les ressources et à réduire l'épuisement professionnel", a-t-il déclaré.

Le centre de commande de GE HealthCare en est un excellent exemple, a-t-il déclaré. La plate-forme aide les hôpitaux à utiliser les données d'utilisation en temps réel pour mieux allouer les ressources. "Grâce à la technologie de l'IA, les hôpitaux peuvent rediriger les services ambulatoires pour amener les patients vers des établissements moins utilisés, ce qui contribue à réduire l'épuisement professionnel", a déclaré Kass-Hout.

Dans un autre exemple, Hyro, une entreprise fournissant des assistants d'IA conversationnels plug-and-play pour le secteur de la santé, automatise des tâches telles que l'enregistrement des patients, le routage, la planification, la billetterie du service d'assistance informatique et les renouvellements d'ordonnances, qui représentent environ 60 à 70 % des appels entrants. et des messages dans les systèmes de santé.

"Alors que nous en sommes encore aux premiers stades de l'observation du véritable impact de ces technologies, avec une supervision humaine appropriée, l'IA peut aider à réduire le fardeau de la requête et de l'analyse des données pour les cliniciens afin qu'ils puissent se concentrer sur ce qui compte vraiment : améliorer le patient résultats », a noté Kass-Hout.

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