De toutes les données de santé disponibles, l’imagerie médicale est parmi les plus riches. En termes d’indicateurs cliniques, les données d’imagerie contiennent une énorme quantité d’informations précieuses qui sont facilement identifiables – et beaucoup qui ne sont pas visibles à l’œil humain.
Étant donné que la plupart des parcours de soins de santé des patients commencent par une image diagnostique quelconque, il n’est pas étonnant que les hôpitaux et les systèmes de santé américains dépensent environ 65 milliards de dollars chaque année en imagerie. Ces images sont souvent capturées au début du parcours de soins, lorsque les prestataires et les patients prennent bon nombre des décisions les plus importantes et les plus conséquentes.
Comment les organisations de santé peuvent-elles exploiter cette richesse de données et leurs investissements dans l’imagerie pour créer de meilleurs résultats pour les cliniciens et les patients ? La réponse réside de plus en plus dans l’intelligence artificielle (IA) et les façons dont elle peut être appliquée pour créer de la valeur pour l’ensemble de l’écosystème de la santé.
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L’IA améliore l’efficacité de l’imagerie et permet des soins intégrés
De nombreux algorithmes d’IA sont déjà disponibles pour soutenir le diagnostic, rendre l’interprétation des images plus efficace, augmenter la prise de décision clinique, éclairer les interventions procédurales et les thérapies, et même prendre en charge la gestion et les autorisations d’utilisation.
Cependant, la puissance de l’IA dans l’imagerie diagnostique est franchement sous-utilisée. La raison de cette sous-utilisation est que bon nombre de ces modèles d’IA fonctionnent en silos : ils ne sont pas intégrés dans le flux de travail de radiologie d’une manière qui les rend utilisables ou utiles.
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Mais cela change. Aujourd’hui, les réseaux de flux de travail intégrés transforment la façon dont les radiologues et les autres acteurs de l’imagerie peuvent utiliser l’IA pour améliorer les résultats cliniques et financiers ainsi que l’expérience radiologique.
Ce qui est particulièrement précieux dans un réseau de flux de travail intégré, ce ne sont pas les modèles d’IA qui prennent en charge un diagnostic précoce, ni la collaboration et le partage améliorés qui peuvent se produire de manière transparente entre les prestataires et les patients. Au contraire, la véritable valeur de ces réseaux réside dans les véritables solutions de soins aux patients de bout en bout qui émergent.
Par exemple, les programmes de dépistage du cancer du poumon sont maintenant extrêmement courants, et pour cause. En fait, nous savons qu’il existe des arguments convaincants en faveur d’une meilleure santé pulmonaire, et les affections pulmonaires chroniques, en plus du cancer, sont sous-diagnostiquées. Le diagnostic précoce de ces conditions est essentiel, et l’émergence de programmes de santé pulmonaire contribue à de meilleurs résultats et à une meilleure qualité de vie pour les patients, sans parler des rendements financiers pour les organisations de soins de santé.
Ces programmes peuvent toutefois exacerber la charge de travail déjà croissante des radiologues, ce qui fait des programmes pulmonaires une application parfaite pour un réseau de flux de travail intégré alimenté par l’IA. Jusqu’à récemment, les personnes atteintes d’emphysème à un stade avancé ou sévère disposaient de relativement peu d’options de traitement. Désormais, les valves endobronchiques ont ouvert une nouvelle option beaucoup moins invasive pour cette population de patients. Les modèles d’IA ne sont pas seulement extrêmement utiles pour identifier et qualifier les patients pour la procédure, ils constituent également une excellente ressource pour évaluer quelle région du poumon doit être ciblée pour une récupération optimale. De même, une fois la procédure effectuée, les patients peuvent revenir pour une imagerie de suivi, et le même modèle d’IA peut être appliqué pour analyser les progrès et la récupération du patient.
Certes, nous voyons émerger de plus en plus de cas d’utilisation comme celui-ci, avec des applications puissantes et pratiques en neurologie, en soins de l’AVC et plus encore. Le défi n’est pas de traiter chaque cas d’utilisation dans son propre silo ; Les services informatiques n’ont tout simplement pas la bande passante nécessaire pour prendre en charge des solutions ponctuelles individuelles pour la santé pulmonaire, les centres d’AVC ou la densité mammaire.
Créer des échanges de santé significatifs avec l’IA
Plus important encore, aucun radiologue ne veut voyager entre les plates-formes tout au long de la journée.
Au lieu de cela, il est essentiel d’établir une infrastructure d’IA centrale, évolutive et basée sur le cloud. Cette infrastructure permet aux radiologues, aux prestataires référents, aux payeurs, aux fabricants de technologies médicales et à d’autres entreprises des sciences de la vie de collaborer de manière significative pour trouver de vraies solutions qui conduisent à de meilleurs résultats cliniques et financiers pour le prestataire et le patient.
Avec cette architecture en place, les organisations de soins de santé peuvent alors résoudre les défis les plus urgents, qu’il s’agisse d’automatiser les tâches répétitives et d’alléger une partie de la charge de documentation des radiologues, de partager rapidement des images entre les prestataires sur des sites disparates ou de superposer des modèles d’IA qui aider à dépister et à détecter les cancers plus tôt – ou, un jour, tout ce qui précède.
