De précieux cas d'utilisation de la santé publique pour l'IA
L'IA peut analyser des ensembles de données massifs et variés – à partir de sources telles que les dossiers de santé électroniques, les données démographiques, les capteurs médicaux, les revues de santé et même les médias sociaux – beaucoup plus rapide et beaucoup plus précisément qu'une équipe de statisticiens n'a jamais pu. Grâce à cette analyse, les cas d'utilisation pour la santé publique deviennent presque illimités. Certaines des applications les plus immédiates et pratiques au niveau de l'État comprennent les éléments suivants:
Surveillance et prédiction des maladies
Pendant la pandémie Covid-19, les gouvernements du monde entier ont utilisé des modèles d'IA pour prédire les épidémies et suivre la propagation du virus, ce qui les a aidés à mettre en œuvre des interventions en temps opportun. Les Centers for Disease Control and Prevention, par exemple, utilisent l'IA pour suivre le Covid-19 depuis 2023. La pandémie a été mondialement dévastatrice, mais la capacité de prévoir des points chauds potentiels et rapidement a peut-être contribué à prévenir les résultats encore pires, à la fois en termes de santé publique et d'impacts sociaux et financiers plus larges.
L'IA pour la surveillance des maladies peut également aider à suivre les menaces émergentes telles que la grippe oiseau H5, ainsi que les maladies plus familières. Chaque année, par exemple, les scientifiques et les agences gouvernementales comptent sur la surveillance des maladies pour décider quelles souches de grippe seront les plus menaçantes, et ces informations sont utilisées dans le développement des vaccins. Les services de santé publique dans de nombreux États sont activement engagés dans la surveillance des maladies. En introduisant les capacités de l'IA, ils peuvent considérablement améliorer leur capacité à suivre, prévoir et, espérons-le, empêcher les épidémies de maladies dangereuses et finalement sauver des vies.
Distribution des informations sur la santé publique
Pendant la pandémie, des États comme la Caroline du Sud ont résisté à des centres de contact entiers pour répondre aux questions et préoccupations de leurs constituants. En tant que technologie complémentaire (ou dans certains cas, en remplacement), les villes et les États peuvent désormais déployer des chatbots d'IA qui peuvent répondre à certaines de ces questions et agir comme une source d'information fiable.
Les juridictions peuvent utiliser des chatbots et une génération auprès de la récupération pour s'assurer que tout le monde obtient les mêmes réponses aux mêmes requêtes, aidant à maintenir la cohérence et le contrôle des informations partagées. Le déploiement de chatbots permet des conversations interactives, ce qui permet aux utilisateurs de s'engager facilement et d'obtenir les réponses dont ils ont besoin sans attendre les agents humains. Il est même possible de fournir des alertes de messagerie proactives envoyées par un chatbot qui peuvent ensuite plier et répondre aux questions par SMS.
Répondre aux préoccupations de sécurité, de confidentialité et de confiance
Chaque technologie a ses risques, et pour l'IA, la préoccupation concerne la confidentialité et la sécurité des données, ainsi que la fiabilité de l'information et des biais potentiels. Les données sur la santé sont très sensibles et les agences doivent maintenir la conformité HIPAA et d'autres normes.
Cela dit, les organisations de soins de santé ont stocké et transmis des données électroniques protégées par la HIPAA pendant des décennies, y compris via des applications de télésanté et de santé mobile. L'IA est la prochaine itération de cela.
Tout comme vous n'exposez pas de données sensibles à des logiciels qui ne sont pas conformes à HIPAA, vous ne mettriez pas non plus de données sur les soins de santé dans des modèles de grand langage non conformes (ou donneriez au public la possibilité de le faire). Les LLM conformes à la HIPAA – tels que NABLA, la santé HealthScribe d'Amazon Web Services et la fonction de recherche Vertex AI de Google Cloud – existent. En outre, des mesures peuvent être prises pour anonymiser des données pour les cas d'utilisation qui pourraient impliquer les chatbots pour les requêtes d'information publique, par exemple.
Lorsque vous enquêtez sur l'IA pour les cas d'utilisation de la santé publique, il existe trois considérations fondamentales qui vous aideront à maintenir la conformité HIPAA et à éviter de répartir la désinformation ou d'agir sur les biais:
- Tirez parti de la bonne technologie pour le travail, ce qui signifie vous assurer que vous disposez du budget et des ressources pour mettre en œuvre ces outils.
- Déterminez si vous pouvez vous permettre de mettre en œuvre les garanties nécessaires, en particulier lorsque vous utilisez des environnements cloud ou des services tiers.
- Former les utilisateurs de manière approfondie.
Enfin, je ne peux pas surestimer l'importance de la confiance dans l'expression de l'IA. Les communautés doivent avoir confiance dans les initiatives de santé publique alimentées par l'IA, ce qui nécessite une transparence concernant l'utilisation de l'IA ainsi que la gouvernance méthodique des données. Sinon, les organisations risquent de mettre en œuvre la meilleure technologie avec les meilleures capacités, seulement pour perdre la confiance de la communauté.
Il n'y a rien de simple ou de simple à changer, et l'introduction de l'IA dans les initiatives de santé publique n'est pas différente. Mais le génie est hors de la bouteille, et il ne peut pas être remis.
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