Quel sera l’impact de l’IA sur l’avenir des soins de santé?

L’intelligence artificielle promet d’être une force perturbatrice. Dans un rapport de 2023, les experts suggèrent que l’IA générative a le potentiel d’augmenter le PIB mondial de 7 %, soit près de 7 billions de dollars, sur une période de 10 ans.¹

Dans le secteur de la santé, les avantages potentiels de l’IA vont de l’aide aux tâches administratives à la prédiction des risques pour la santé et à la mise en place de soins préventifs. Mais que faudra-t-il faire pour que ce changement radical alimenté par l’IA devienne une réalité? 

L’IA a fait l’objet d’un grand battage médiatique au cours de l’année écoulée, mais il est clair que nous n’en sommes qu’aux premiers stades de cette perturbation. Pour avoir une idée de la situation actuelle, j’ai récemment animé une table ronde avec trois experts en la matière : 

• Daniel Barsky, associé, Holland & Knight, un cabinet d’avocats international qui possède la plus grande pratique du pays en matière de soins de santé;  

• Edmund Jackson, Ph. D., cofondateur et PDG, Unity AI, une entreprise en démarrage qui applique les technologies de l’IA pour aider les hôpitaux à optimiser les flux de patients; 

• Will Smith, associé, McChrystal Group, une société mondiale de conseil en gestion. 

Nous avons abordé tous les sujets, de l’environnement réglementaire incertain à la question de savoir si tout le battage médiatique autour de l’IA est justifié. Voici un résumé de notre conversation. 

Risques et limites 

Les outils d’IA générative² qui font actuellement les gros titres, tels que ChatGPT et Google Gemini, sont construits sur de grands modèles de langage³. Contrairement à l’IA traditionnelle, ces outils ne sont pas formés sur des bases de données spécifiques pour suivre des règles précises. Au contraire, ils synthétisent et reproduisent des renseignements à partir de vastes quantités de contenu existant. Cela signifie que si l’IA générative peut créer de nouveaux contenus, les résultats qu’elle fournit peuvent être basés sur des renseignements obsolètes ou de mauvaise qualité. C’est également la raison pour laquelle elle est connue pour imaginer ou inventer des renseignements présentés comme factuels. Pour ces raisons, les panélistes ont convenu que les outils d’IA basés sur les grands modèles de langage ne sont actuellement pas adaptés à des tâches telles que les soins aux patients. 

 « Si vous déclenchez un modèle d’IA générative, votre responsabilité sera très lourde », a déclaré M. Barsky. « Ce sont des outils qu’il vaut mieux utiliser comme des aides dans leur état actuel. »

En fin de compte, l’utilité de l’IA dans le secteur des soins de santé dépendra de la contribution du secteur lui-même. « L’IA est une question de données, et le secteur de la santé dispose d’une grande quantité de données », a ajouté M. Barsky. « Lorsque vous mettez ces outils entre les mains des professionnels de la santé, ils peuvent proposer des centaines d’idées sur la manière dont cette technologie pourrait être largement et utilement déployée. Cela va de l’aide à l’interprétation de l’imagerie médicale jusqu’à la création d’une expérience plus personnalisée pour le patient. L’IA peut peut-être générer une belle lettre de bienvenue ou des notes récapitulatives à emporter chez soi avec des renseignements pertinents pour les besoins spécifiques du patient. »

S’initier à l’IA 

Lorsqu’il s’agit de mettre en œuvre l’IA dans un établissement de soins de santé, M. Smith estime qu’un personnel réceptif est la clé d’un déploiement réussi. « La première chose que nous avons observée dans ce secteur, c’est que les dirigeants ne se préoccupent pas assez tôt de l’état de préparation de la main-d’œuvre », a déclaré M. Smith. « Les gens sont-ils ouverts d’esprit? Craignent-ils de perdre leur emploi? La préparation du personnel est la première chose à laquelle il est le plus facile de penser. »

M. Smith a également fait remarquer qu’un programme pilote d’IA réussi ne sera probablement pas piloté par le service informatique. Si les personnes qui doivent adopter et exploiter la technologie ne sont pas celles qui dirigent le projet, vous courez le risque d’une résistance de la part des utilisateurs.

« S’il s’agit d’un outil de vente ou d’un soignant de première ligne qui souhaite utiliser cette technologie, c’est lui qui doit diriger le projet pilote », a déclaré M. Smith. « Plus on se rapproche de la personne qui est censée en bénéficier, mieux c’est. »

M. Jackson recommande de déterminer les domaines dans lesquels l’IA peut améliorer l’efficacité. « Trouvez les endroits où les gens sont très occupés et où vous avez la possibilité de rationaliser et d’améliorer leur travail », a-t-il déclaré.

M. Barsky a fait référence à une étude sur l’impact de l’IA sur les centres d’appels⁴. Les centres qui ont remplacé les humains par des robots d’IA générative ont provoqué la frustration des utilisateurs. Mais les résultats étaient différents dans les centres d’appels qui utilisaient l’IA générative en collaboration avec des humains.

« Les travailleurs des centres d’appels les plus performants se sont un peu améliorés », a déclaré M. Barsky. « Les moins performants se sont nettement améliorés. L’écart entre les employés les plus performants et les moins performants s’est considérablement réduit, le coût de la formation des employés a diminué et la satisfaction des clients a augmenté. L’utiliser en remplacement risque d’être une énorme responsabilité et d’entraîner de nombreuses réactions négatives de la part de vos clients, car vous n’avez aucun moyen de garantir l’exactitude des données. Il s’agit d’une aide, pas d’un remplacement. »

Pour commencer, M. Smith recommande aussi de tester la technologie d’abord à l’interne. « Si vous voulez lancer un projet pilote, faites-le aussi loin que possible de vos clients », a déclaré M. Smith. « Voyez d’abord comment vos collègues réagissent, puis mettez prudemment en œuvre cette nouvelle technologie dans vos interactions avec les clients. »

Incertitude quant à la position des organismes de réglementation 

Compte tenu des enjeux, notamment des préoccupations liées aux pertes d’emplois, à la protection de la vie privée et à la désinformation, la plupart des gens s’accordent à dire qu’il est nécessaire de mettre en place un cadre réglementaire pour l’IA dans le secteur des soins de santé. Mais M. Barsky a qualifié l’environnement actuel de désastreux, avec plusieurs questions en cours qui nécessitent une attention particulière.

Il a noté que le récent décret5 du président Joe Biden sur l’IA déclenchera une vague de projets réglementaires. Dans le même temps, la Cour suprême des États-Unis délibère sur la possibilité d’annuler un précédent juridique vieux de 40 ans, connu sous le nom de « Chevron Deference », en vertu duquel les tribunaux s’en remettent à l’expertise des agences administratives fédérales pour interpréter les lois ambiguës du Congrès. Si la Cour abolit ce précédent juridique, selon M. Barsky, toutes sortes de réglementations pourraient être rendues sans objet, laissant l’interprétation des lois à des juges individuels au cas par cas.

« Cela nous mettrait dans une position réglementaire délicate », a déclaré M. Barsky. « La réglementation par la jurisprudence entraînerait de nombreux litiges. La Floride, où je réside, compte trois districts [judiciaires fédéraux] : le sud, le centre et le nord. Si vous êtes à Miami, vous pouvez obtenir une décision sur une loi. À Orlando, on peut l’interpréter de manière totalement différente, et à Jacksonville, on peut dire qu’on l’interprète d’une troisième manière. Il y a 94 districts judiciaires fédéraux aux États-Unis. Cette situation pourrait se produire dans tout le pays. »

Selon M. Barsky, le secteur de la santé, qui est l’un des plus réglementés en particulier en ce qui concerne l’utilisation des données, tente de déterminer comment procéder.

Croire au battage médiatique 

Les panélistes ont qualifié l’engouement actuel pour l’IA d’exagéré et de sous-estimé. Pour M. Smith, ce qui est exagéré, c’est la notion selon laquelle l’utilisation de l’IA générative apportera des améliorations immédiates sur le lieu de travail, en soulignant que nous sommes encore à deux ans de ce scénario. Ce qui est sous-estimé, c’est la capacité de l’IA à aider à faire de grands pas en avant dans la recherche et le développement, par exemple lorsque des scientifiques utilisent l’IA pour automatiser certaines tâches, comme l’identification des tendances des données ou la simulation de scénarios complexes. L’acceptation par les utilisateurs est toutefois le point d’achoppement.

« Plus le niveau d’éducation est élevé, plus nous constatons de résistance », a ajouté M. Smith. « Nous pourrions avoir des avancées scientifiques massives plus tôt que prévu, mais les utilisateurs réels [de la recherche scientifique] sont parmi les plus lents à l’adopter. »

Selon M. Barsky, si les outils d’IA générative basés sur les modèles de langage sont souvent agréables à utiliser, ils sont actuellement imprécis pour remplacer de nombreuses tâches. Il reconnaît néanmoins que l’IA en général a le potentiel de changer la donne dans le secteur des soins de santé. « Les gens n’ont pas encore vraiment compris le véritable pouvoir et le changement fondamental que cela représente. » 

_{¹ https://www.goldmansachs.com/intelligence/pages/generative-ai-could-raise-global-gdp-by-7-percent.html}  

_{² https://research.ibm.com/blog/what-is-generative-AI} 

_{³ https://www.ibm.com/topics/large-language-models?mhsrc=ibmsearch_a&mhq=large%20language%20model} 

_{⁴ https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/workers-less-experience-gain-most-generative-ai} 

_{⁵ https://www.whitehouse.gov/briefing-room/presidential-actions/2023/10/30/executive-order-on-the-safe-secure-and-trustworthy-development-and-use-of-artificial-intelligence/}