Les chefs d'hôpital et de santé se rendent compte qu'ils doivent adopter la technologie de l'IA pour une efficacité accrue et une amélioration des soins aux patients. En tant qu'indicateur de son importance, le gouvernement britannique a lancé une campagne d'approvisionnement de 150 millions de livres sterling pour les solutions d'IA.
Plus précisément, les modèles génératifs de l'IA (Genai) et avancés d'apprentissage automatique ont émergé pour autonomiser les consultants médicaux et leurs équipes et pour déclencher des recherches avancées, un diagnostic et des soins aux patients.
En explorant les opportunités d'outillage d'IA de nouvelle génération et les domaines d'application potentiels, les chefs de santé peuvent construire une feuille de route pour une intégration viable dans les soins dirigés par des consultants et bénéficier de l'automatisation et des informations.
Défis auxquels sont confrontés les soins de santé d'aujourd'hui
Ils sont confrontés à des défis dans divers domaines de la médecine. Une minute, ils conseillent des médecins subalternes dans la prise de décision complexe et offrent des informations pronostiques en oncologie ou en cardiologie, la suivante qu'ils travaillent à optimiser la récupération orthopédique, la gestion de la douleur, la réadaptation ou la prévention des chutes. L'IA offre une voie passionnante pour stimuler l'efficacité et l'innovation.
Obtenir des données pour l'IA
Les données sur les soins de santé sont souvent fragmentées, stockées dans des dossiers de santé électroniques (DSE), des systèmes de laboratoire, des réclamations d'assurance et plus encore. Fournir une vision unique des soins aux patients signifie intégrer ces diverses sources de données dans une plate-forme unifiée, offrant de multiples avantages. L'intégration de données transparente fournit une vision unique des données, l'analyse en temps réel offre des informations sur les patients et la modélisation prédictive identifie les tendances pour améliorer les soins aux patients et l'allocation des ressources. Avec une source de données unifiée, les équipes de l'ensemble de l'organisation de soins de santé peuvent travailler avec les mêmes données, favorisant une meilleure communication et un alignement.
Bien que une gouvernance des données robuste soit importante, une plate-forme d'intégration des données, d'analyse et de prise de décision permet aux organisations de soins de santé de prendre des décisions basées sur les données qui améliorent les résultats des patients, améliorent la coordination des soins, rationalisent les opérations et augmentent l'accessibilité grâce à la prise de décision basée sur les données.
Cette plate-forme de santé intelligente tire parti des technologies de nouvelle génération telles que l'IA, le cloud computing, l'IoT et l'analyse avancée de données. Sa flexibilité le rend idéal pour les organisations de soins de santé qui cherchent à exploiter la puissance de leurs données et peuvent être appliquées dans divers systèmes de santé tels que les écosystèmes Biopharma et MedTech, la gestion des médicaments, la surveillance à distance des patients et les soins virtuels.
Comment l'IA améliore les soins de consultants médicaux
Dans les milieux médicaux progressifs, des solutions alimentées par l'IA sont déjà en place pour soutenir les soins au niveau du consultant et être mis en œuvre techniquement dans les flux de travail cliniques.
Voici cinq façons dont l'IA peut soutenir le rôle des consultants en santé:
1. Augmenter la prise de décision clinique
Les systèmes d'aide à la décision axés sur l'IA peuvent fournir aux médecins et consultants subalternes des résumés en temps réel des directives pertinentes, des thérapies émergentes et des protocoles cliniques complexes. Les modèles Gen AI peuvent distiller d'énormes volumes de littérature, mettre en évidence des traitements dédiés pour les maladies rares et identifier les programmes de médicaments adaptés au profil génomique et clinique du patient.
2. Ration à rationalisation des charges administratives
3. Modélisation pronostique et idées spécialisées
Les modèles AI avancés peuvent permettre aux consultants de prévoir les trajectoires des patients et de planifier des soins de longue durée. Par exemple, en cardiologie, les algorithmes d'IA peuvent préempter les épisodes arythmiques ou détecter les facteurs de risque d'hypotension orthostatiques, empêchant les chutes liées aux intrans. En fait, EcarePlus de FPT est une solution alimentée par AI qui peut analyser les données de l'ECG et de l'activité des patients pour détecter les premiers signes de syncope et de risques de chute et améliorer la sécurité des patients.
4. Soins de nouvelle génération pour les thérapies rares et complexes
Pour aider les consultants à trouver des traitements révolutionnaires, les systèmes d'IA peuvent surveiller en permanence la recherche, les essais cliniques et les directives. Ces systèmes peuvent mettre en évidence les biologiques nouvellement approuvés pour des troubles osseux rares et intégrer des données génomiques personnalisées pour des thérapies dédiées.
5. Engagement et communication du patient
Le Genai peut produire rapidement du matériel éducatif pour les patients, concevoir des plans de traitement et augmenter l'adhésion. Les chatbots peuvent prendre en charge les requêtes de routine et les rappels de rendez-vous, libérant du personnel pour se concentrer sur les exigences plus complexes des patients.
Considérations pour l'IA éthique et réussie
À mesure que la technologie de l'IA avance, il existe des considérations clés pour créer une IA digne de confiance dans les environnements de soins de santé.
Adhérer aux considérations éthiques et réglementaires, tels que le REPG et la loi de 2018 sur la protection des données du Royaume-Uni, est essentielle pour une organisation de soins de santé afin de renforcer la confiance dans ses systèmes d'IA. Les algorithmes transparents et les caractéristiques d'interprétabilité sont importants pour maintenir la confiance des cliniciens et les voies de prise de décision vérifiables garantiront que le rôle de l'IA reste consultatif et responsable.
La supervision et la validation des consultants serviront à améliorer les performances du système au fil du temps. Des boucles de rétroaction continues peuvent permettre aux cliniciens d'approuver ou de rejeter les suggestions d'IA, ce qui garantit l'IA est optimisée pour les résultats optimaux des patients.
Surtout, la formation des cliniciens est essentielle pour une adoption réussie d'IA, pour pouvoir interpréter efficacement les sorties d'IA, gérer les interfaces de dispositifs et discuter des recommandations guidées par AI avec les patients. Avec un remise claire pour augmenter leurs capacités, l'IA travaillera aux côtés de ses experts de consultant pour rationaliser les flux de travail, personnaliser les traitements et améliorer la sécurité et la qualité de vie des patients.
Mark Scrivens, FPT Software UK PDG, FPT Corporation
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