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Les cas concrets d’utilisation de l’IA en santé

Il existe plusieurs cas concrets d’utilisation de l’IA en santé. Qu’il s’agisse d’améliorer les diagnostics, la recherche de médicaments ou d’agir pour la santé mentale, le numérique est présent.

La manière dont les professionnels et le public utiliseront la santé inclura de plus en plus d’éléments numériques. Un mouvement majeur sous-tendu par le fait que la santé populationnelle préfigurera les organisations de demain. Alors que le numérique deviendra incontournable en devenant un véritable support de cette stratégie populationnelle, il est important de pouvoir en cerner les enjeux.

En matière d’IA en santé, Stanislas Niox-Château, PDG de Doctolib, rappelle récemment que la période du Covid a permis à la transformation numérique de s’accélérer. Dans ce cadre, les téléconsultations ont alors bondi de quelques milliers par mois à plus de 1 million au fil de la crise sanitaire. La technologie a ainsi servi à sauver des vies.

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Le cadre de l’IA en santé s’applique également dans une optique d’amélioration de la gestion des plaintes des patients. Il s’agit alors d’opérer une classification de ces éléments afin de réduire la charge de travail du personnel. L’idée est de renforcer la qualité des réponses tout en les catégorisant. Les cas les plus complexes peuvent être alors traités plus facilement.

L’intelligence artificielle fournit davantage d’informations pour éclairer la prise de décision avec, en ligne de mire, l’amélioration des résultats des soins aux patients. Une application Web permet, par exemple d’automatiser la classification, la normalisation et la hiérarchisation des cas. Les entreprises du numérique comme Alten peuvent créer un pipeline de traitement du langage naturel (NLP). L’objectif est d’analyser les textes et d’en extraire les sujets clés. Via un enrichissement permis de par un système de langage médical unifié (UMLS) de nouvelles informations contextuelles détaillées sont ajoutées. Enfin, des tableaux de bord d’informatique décisionnelle fournissent une analyse approfondie des modèles et des tendances en matière de plaintes.

Olivier Robillart