Quelle est la différence entre l’intelligence augmentée et l’intelligence artificielle dans le domaine de la santé ?
Le terme IA est utilisé de manière générique, mais il désigne en réalité deux formes d’intelligence.
Intelligence artificielle
Une intelligence artificielle est conçue pour effectuer des tâches de manière autonome. Un exemple est le DAX Copilot de Microsoft, qui écoute et prend des notes lors des rendez-vous chez le médecin. Il analyse les données et génère un résumé clinique qui peut être ajouté au dossier de santé électronique.
Intelligence augmentée
L'intelligence augmentée fait référence aux appareils créés pour aider les gens à travailler plus efficacement. Les outils d’intelligence augmentée en radiologie, par exemple, peuvent être utilisés pour analyser des images et détecter des anomalies.
« Je pense que l’intelligence augmentée a le plus grand impact sur les soins de santé », déclare Chris Darland, PDG de Peerbridge Health. « Vous créez de meilleurs outils pour que le médecin puisse l'aider à faire son travail. »
Comment l’IA est-elle utilisée dans les soins de santé ?
Les applications actuelles de l’IA dans le domaine de la santé couvrent plusieurs domaines :
L'IA dans le diagnostic médical
L’IA peut analyser des ensembles de données médicales de manière plus approfondie qu’un humain et ne se fatiguera pas dans le processus. Comme décrit ci-dessus, des outils alimentés par l’intelligence augmentée sont actuellement utilisés pour assister les radiologues. Des systèmes tels que le Precision Imaging Network de Nuance Communications examinent des images telles que des IRM et des rayons X pour aider les radiologues à établir les diagnostics les plus précis possibles et à détecter les maladies plus tôt.
Les appareils portables contribuent également à améliorer les résultats pour les patients en collectant des données critiques qui peuvent éclairer les décisions en matière de soins. Par exemple, Peerbridge Health a développé un patch d'électrocardiogramme sans fil alimenté par l'IA qui surveille l'activité cardiaque à distance. « Cela donne aux cardiologues une vue complète du cœur », explique Darland, « et les données peuvent être utilisées pour créer un plan de traitement. »
L'IA dans la découverte de médicaments
Les projets de développement de médicaments cliniques prennent plusieurs années et connaissent un taux d’échec de 90 %, mais l’IA a le potentiel d’améliorer ce type de travail. Des systèmes tels que AlphaFold 3 de Google sont conçus pour aider les chercheurs à mieux comprendre comment différentes molécules vont interagir et à prédire si une structure médicamenteuse particulière sera efficace contre les maladies.
Armés de ces données, les scientifiques peuvent « trouver les gagnants plus rapidement, ce qui signifie procéder plus tôt aux essais cliniques et aider davantage de patients », explique Darland.
Les progrès se produisent en temps réel. Une équipe de Stanford Medicine, par exemple, affirme avoir utilisé un modèle d’IA générative appelé SyntheMol pour développer des médicaments ciblant les bactéries résistantes aux antibiotiques.
L'IA dans l'expérience des patients
Les chatbots de soins de santé sont de plus en plus utilisés pour aider les patients dans leurs tâches de routine telles que la planification de rendez-vous et la demande de renouvellement d'ordonnances. Des outils tels que le service IBM Watson Text to Speech permettent aux organismes de santé de communiquer avec les patients dans plusieurs langues.
Les portails électroniques des patients sont utilisés pour améliorer l'expérience des patients lors des rendez-vous en personne, explique Warrelmann. « Nous avons un client dont l'application de santé compatible GPS, avec l'aide de l'IA, sait quand un patient arrive et l'enregistre automatiquement », dit-il. « Il vérifie l'assurance et récupère le dossier du patient. Cela rend le processus d’accueil et de triage plus efficace.