C'est la journée froide typique de janvier 2030 : comme toujours ces jours-ci, le pic de la saison grippale arrive. À cette époque de l'année, il y a dix ans, les cliniques et les cabinets de médecins regorgeaient de patients attendant d'être vus ; aujourd’hui, les médecins et les patients évoluent facilement dans ce système largement répandu.
Qu'est ce qui a changé? Les soins connectés sont devenus une réalité, après des années de systèmes de santé toujours en difficulté avec un personnel réduit obligé de faire des heures supplémentaires. Les soins de santé ont changé avec l'IA.
L’intelligence artificielle développe aujourd’hui des modèles de soins de santé à partir d’énormes quantités de données trop complexes pour être agrégées. Il le fait avec des informations provenant de sources qui, en 2020, restaient piégées dans des objets qu'elles ne « savaient » pas encore communiquer.
Aujourd’hui, les systèmes de santé basés sur l’IA sont capables de fournir des soins de santé préventifs et proactifs. Au moins de 3 manières :
Assistance prédictive basée sur l'IA
L’intelligence artificielle et l’analyse prédictive nous aident à mieux comprendre les différents facteurs de la vie qui influencent notre santé. Ils ne nous disent pas seulement quand nous pourrions avoir la grippe ou de quelles conditions médicales nous avons hérité, mais aussi des informations sur l'endroit où nous sommes nés, ce que nous mangeons, où nous travaillons. Ils nous aident à connaître nos niveaux locaux de pollution atmosphérique ou si nous avons accès à un logement sûr et à un revenu stable.
Ce sont quelques-uns des facteurs que l'OMS définit comme étant déterminants sociaux de la santé, et que la vulgate appelle « facteurs de risque ». En 2030, les systèmes de santé pourront par exemple prédire quand une personne risque de développer une maladie chronique et suggérer des mesures préventives avant que la maladie ne s’aggrave. Ce développement a été si réussi que les taux de diabète, d'insuffisance cardiaque et de cardiopathie obstructive, tous fortement influencés par des facteurs de risque, sont enfin en baisse.
La santé en 2030: hôpitaux en réseau, soins connectés et distribués
Aux côtés des soins prédictifs s'ajoute un autre tournant lié au lieu où l'on peut se soigner, ou opérer si l'on est médecin. En 2030, un hôpital n’est plus un grand bâtiment couvrant un large éventail de maladies. Il se concentre sur les procédures les plus complexes et les patients les plus aigus, tandis que les cas moins urgents sont surveillés et traités par des centres et des complexes plus petits. Cliniques ambulatoires, petits Intra Moenia, chirurgie d'hôpital de jour, cliniques de traitement spécialisées et même à domicile. Ces sites sont connectés à une infrastructure numérique unique. Les centres de commande centralisés analysent les données cliniques et de localisation pour surveiller l'offre et la demande en temps réel.
En plus d’utiliser l’IA pour identifier les patients présentant un risque de détérioration, ce réseau supprime les goulots d’étranglement du système et garantit toujours que les patients et les médecins sont redirigés de temps en temps vers l’endroit où ils peuvent être le mieux traités ou là où ils sont le plus nécessaires. La colle qui lie tout n’est plus un endroit commun.
Médecins et patients : ce qui compte, c'est l'expérience
Pourquoi les expériences sont-elles si importantes aujourd'hui, en 2030? Pour les patients, la recherche montre depuis longtemps que le contexte expérientiel a un effet direct sur l'amélioration ou l'aggravation. Pour les médecins, les meilleures expériences de travail sont devenues de plus en plus urgentes: il y a dix ans, ils souffraient d'énormes taux d'épuisement professionnel, principalement causés par le stress d'essayer d'aider trop de patients. Parfois, ils ont même été agressés physiquement par des patients exaspérés et violents, dans les salles d'urgence par manque de personnel ou d'organisation.
En 2030, les réseaux de soins de santé prédictifs basés sur l’IA contribueront à réduire les temps d’attente et à améliorer les flux de travail du personnel.
Plus l’IA est utilisée dans la pratique clinique, plus les médecins gagnent en confiance et en compétences dans des domaines tels que la chirurgie et le diagnostic.
En apprenant de chaque patient, de chaque diagnostic et de chaque procédure, l’IA crée des expériences qui s’adaptent au professionnel et au patient. Cela améliore non seulement les résultats en matière de santé, mais réduit également le sous-effectif et l’épuisement professionnel des médecins. Et tout cela en garantissant la viabilité financière du système de santé.
Revenons à la réalité
Nous voici à nouveau en 2020. Nous sommes encore loin de réaliser cette vision de 2030. La technologie est encore lourde, les systèmes informatiques et les bases de données entravent toujours les flux de travail du personnel et menacent la continuité des soins. Les soins de santé connaissent encore une certaine lenteur dans les domaines cliniques où la technologie devrait faire davantage pour aider à diagnostiquer, traiter, surveiller et, espérons-le, prévenir et guérir les maladies.
Néanmoins, je vois des signes clairs que ces trois idées pourraient un jour devenir réalité.
Les systèmes intelligents sont déjà capables d'exécuter des tâches avancées et d'augmenter les capacités humaines. Par exemple, l’intelligence artificielle est capable de détecter des lésions cancéreuses sur une image, optimisant ainsi le travail du médecin. Dans certains hôpitaux de pointe, l’application d’analyses prédictives basées sur l’IA contribue déjà à sauver des vies dans les unités de soins intensifs.
En dehors des hôpitaux, l’IA aide à identifier certains groupes à risque afin que les soins de santé primaires ou communautaires préventifs puissent réduire le besoin d’hospitalisations.
C'est un voyage long et complexe qu'aucune entreprise ou organisation ne peut faire seule. Les gouvernements, les systèmes de santé et les entreprises privées devraient travailler ensemble pour garantir que les systèmes d'intelligence artificielle sont pleinement interopérables et transparents en évitant les erreurs et les inégalités.
Alors que les soins de santé continuent de se mondialiser lentement, le besoin de normes internationales protégeant la manière dont l’IA obtient et utilise les données personnelles deviendra une priorité urgente.
Parce que l’utilisation la plus puissante de l’IA est d’améliorer les capacités humaines, et non de les remplacer. Le cœur des soins de santé hyperconnectés du futur ne sera pas la nouvelle technologie, mais l’humain : ceux qui recherchent un traitement et ceux qui le fourniront.
