C'est la journée froide typique de janvier 2030: comme toujours ces jours-ci vient le pic de la saison grippale. À cette époque de l'année, il y a dix ans, les cliniques et les cabinets de médecins débordaient de patients en attente d'une visite; aujourd'hui, les médecins et les patients se déplacent facilement dans le système diffus.
Qu'est ce qui a changé? Les soins connectés sont devenus une réalité, après des années de systèmes de santé toujours en difficulté avec peu de personnel obligé de faire des heures supplémentaires. La santé a changé avec l'IA.
L'intelligence artificielle développe aujourd'hui des modèles de soins de santé à partir d'énormes quantités de données qui sont trop complexes pour être agrégées. Il le fait avec des informations provenant de sources qui en 2020 étaient piégées dans des objets qui ne «savaient» toujours pas comment 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 façons:
1 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 affectent notre santé. Ils ne nous disent pas seulement quand nous pourrions avoir la grippe ou de quelles conditions médicales nous avons hérité, mais des choses liées à l'endroit où nous sommes nés, ce que nous mangeons, où nous travaillons. Ils nous aident à savoir quels sont nos niveaux de pollution atmosphérique locale ou si nous avons accès à un logement sûr et à un revenu stable.
Ce sont quelques-uns des facteurs que l'OMS définit i déterminants sociaux de la santé, et que la vulgate appelle "facteurs de risque". En 2030, les systèmes de santé peuvent prédire quand une personne est à risque de développer une maladie chronique, par exemple, et suggérer des mesures préventives avant qu'elles ne s'aggravent. 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.
2 La santé en 2030: hôpitaux en réseau, soins connectés et distribués
A côté des soins prédictifs vient un autre tournant lié au lieu où l'on peut être guéri, ou on peut 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 plus gravement malades, tandis que les cas moins urgents sont suivis et traités par des centres et plexus plus petits. Cliniques ambulatoires, petits Intra Moenia, chirurgie ambulatoire, cliniques de traitement spécialisées et même à domicile. Ces sites sont liés à une seule infrastructure numérique. 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 localiser les patients à risque de détérioration, ce réseau supprime les goulots d'étranglement dans le système et garantit toujours que les patients et les médecins sont triés 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 ensemble n'est plus un lieu commun.
3 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 alimentés par 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 augmentent la confiance et les 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 l'état de santé, mais réduit également les pénuries de produits organiques et l'épuisement professionnel des médecins. Et tout en assurant une pérennité financière du système de santé.
Revenons à la réalité
Nous revoilà en 2020. Nous sommes encore loin de réaliser cette vision de 2030. Une technologie, des systèmes d'information et des bases de données toujours encombrants qui entravent encore les flux de travail du personnel et menacent la continuité des soins. Les soins de santé connaissent toujours des lenteurs dans les domaines cliniques où la technologie devrait faire plus pour aider à diagnostiquer, traiter, surveiller et, espérons-le, prévenir et traiter 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 de l'analyse prédictive basée 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 qui protègent la façon dont l'IA collecte et utilise les données personnelles deviendra une priorité urgente.
Parce que l'utilisation la plus puissante de l'intelligence artificielle est d'améliorer les capacités humaines, pas de les remplacer. Le cœur de la santé hyper-connectée du futur ne sera pas les nouvelles technologies, ce seront les personnes: ceux qui recherchent un traitement et ceux qui le fourniront.
