Accédez au cœur de l’IA
Il existe actuellement des cas d’utilisation réussis de l’IA dans la documentation automatisée, l’imagerie médicale, l’aide à la décision clinique, la surveillance des patients, la classification des patients, la recherche et la récupération intelligentes, l’analyse et la connaissance des données, la découverte de médicaments, les données synthétiques des patients et la simulation médicale.
Mais éliminons le mystère de l’IA et réduisons-le à sa définition la plus élémentaire : l’IA est la capacité d’une machine ou d’un logiciel à traiter et à générer des informations comme un humain. Cela implique des analyses avancées appliquées à des cas d’utilisation et à des données spécialisés et bien définis lorsque les analyses traditionnelles ne suffisent pas.
Ceci étant compris, rappelez-vous que l’IA n’est pas une solution miracle qui résoudra tous les problèmes de votre organisation. Il y a des choses pour lesquelles l’IA peut être conçue et appliquée extrêmement bien. Dans d’autres cas, il est beaucoup plus efficace en termes de temps et d’argent d’utiliser les outils dont vous disposez déjà.
Évaluer et comprendre vos capacités actuelles est une première étape importante. Sachez quelles sont vos limites actuelles, de vos processus aux compétences disponibles en interne. Passez en revue toutes les limitations culturelles que vous pourriez avoir. En fin de compte, vous souhaitez que la solution d’IA soit acceptée par les utilisateurs qui interagiront le plus avec elle. Cette évaluation vous aidera à guider votre parcours vers l’IA.
Centrer l’expérience humaine
Lorsque vous planifiez une solution d’IA, il est préférable de réfléchir aux personnes et aux processus avant d’évaluer la technologie.
Si vous souhaitez adhérer à une solution d’IA, trouvez un lien avec un objectif organisationnel. Il existe de nombreuses idées fausses sur l’IA, alors commencez par un peu d’éducation de base avec vos dirigeants. Ensuite, associez cette solution d’IA à un plan stratégique dans lequel ces mêmes dirigeants ont participé à la création, en positionnant la solution comme un catalyseur pour atteindre cet objectif.
Les solutions d’IA qui gagnent le plus de popularité actuellement, par exemple, sont liées à l’amélioration de l’efficacité. Si vous parvenez à rationaliser les opérations commerciales de votre organisation – par exemple en réduisant les charges administratives des cliniciens – ce sera un avantage.
Bien entendu, chaque organisme de santé aura des préoccupations propres à sa communauté. Mais il existe également des préoccupations à l’échelle du secteur qui peuvent jouer un rôle dans votre parcours vers l’IA :
- Pénurie de personnel
- Satisfaction des cliniciens, en particulier en ce qui concerne l’épuisement professionnel : les cliniciens sont obligés d’effectuer des tâches répétitives qui les empêchent de travailler au sommet de leur licence, ce qui finit par détériorer les interactions patient-clinicien.
- Satisfaction des patients : les patients souhaitent avoir des visites significatives avec leur médecin et vivre un parcours de soins fluide.
- Maîtrise globale des coûts
Un autre élément majeur dès les premières étapes de planification consiste à évaluer la manière dont la solution d’IA s’intègre dans votre stratégie globale de données. Les responsables de la santé s’intéressent désormais davantage à la gouvernance des données et de l’IA. Cela signifie que vous devez comprendre comment votre organisation gère ses données, notamment en termes de confiance et de risque. Vos données sont-elles fiables ? Comment tenez-vous compte des préjugés ? Comment réagissez-vous aux mauvais résultats ? Vos données sont-elles sécurisées et respectez-vous les contraintes de confidentialité ? Suivez-vous les dernières réglementations fédérales? S’il y a des risques, avez-vous des moyens de les atténuer ? Essayez d’expliquer autant que possible la solution d’IA que vous avez choisie.
Identifiez les principales parties prenantes dès le début et incluez-les dans le processus de sélection et de planification des solutions d’IA. Incluez les utilisateurs de la solution, ainsi que les représentants des équipes juridiques et de conformité, pour découvrir les risques potentiels dès le début du processus. Vous aurez également besoin d’une stratégie d’adoption par les utilisateurs appropriée pour maximiser l’utilisation de la solution et réaliser sa valeur attendue.
Lorsque vous êtes prêt à passer à l’évaluation technologique et à évaluer votre infrastructure actuelle, assurez-vous de couvrir l’ensemble de votre écosystème. En ce qui concerne vos capacités réseau, par exemple, disposez-vous de la vitesse de réseau la plus rapide ? Quelle est la robustesse de votre sécurité ? Dans quelle mesure votre présence dans le cloud est-elle optimisée ? De nombreuses nouvelles solutions d’IA sont basées sur le cloud, ce qui vous permet d’échantillonner et de tester les solutions à plus petite échelle.
De plus, envisagez les solutions de plate-forme plutôt que les solutions ponctuelles. À mesure que vos capacités d’IA évoluent, vous bénéficiez de l’avantage de vous appuyer sur une plate-forme installée pouvant servir à plusieurs fins, plutôt que de devoir sélectionner et installer une autre solution ciblée qui ne fait qu’une seule chose.
Enfin, commencez par une solution d’IA qui résout un problème réel et peut démontrer rapidement sa valeur. Une solution qui résout un problème dont personne ne se soucie, ou qui prend deux ans ou plus pour prouver son bien-fondé dans un contexte de préoccupations tumultueuses en matière de finances et de main-d’œuvre, perdra l’adhésion des dirigeants et l’intérêt des parties prenantes.
L’IA n’est pas une panacée à tous les maux, c’est juste un outil supplémentaire dans votre boîte à outils. Le bon sens règne toujours.
Technologie de la santé
