À une époque où l’IA fait fureur, une nouvelle étude de GE Healthcare a en fait mis en évidence un niveau considérable de méfiance et d’incertitude quant à son utilisation dans les milieux médicaux.
The Reimagining Better Health Un sondage mené auprès de 5 500 patients et clients sympathisants et de 2 000 cliniciens a révélé que la plupart des professionnels de la santé pensent que l’IA a le potentiel de transformer les soins de santé. Dans le même temps, beaucoup pensent que la technologie n’est pas encore prête et qu’elle reste ruinée par des obstacles tels que des préjugés.
Les résultats viennent alors que divers géants de la santé continuent d’examiner et d’explorer des conceptions d’IA, consistant en des innovations génératives comme ChatGPT et l’IA conversationnelle, pour améliorer l’expérience et les résultats des patients, automatiser les tâches et augmenter l’efficacité.
L’IA est là mais les inquiétudes demeurent
Aujourd’hui, chaque fois que quelqu’un parle d’IA, il mentionne comment l’innovation révolutionne les soins aux clients, que ce soit par la découverte de médicaments ou en anticipant la meilleure stratégie de traitement d’un individu. Dans l’étude GE, les cliniciens ont répété des avantages similaires : 61 % d’entre eux ont déclaré que l’innovation peut aider à la prise de décision, 54 % ont déclaré qu’elle permet des interventions de santé beaucoup plus rapides et 55 % ont recommandé qu’elle peut contribuer à améliorer l’efficacité opérationnelle.
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sont interminables, mais nombreux sont ceux qui restent inquiets des menaces liées à l’adoption de l’IA sur le terrain. En particulier, 55 % des participants à l’étude ont déclaré que la technologie de l’IA n’était pas encore prête pour un usage médical et 58 % ont laissé entendre qu’ils ne s’appuyaient pas sur les informations de l’IA. Pour les cliniciens ayant plus de 16 ans d’expérience, le niveau de scepticisme était encore plus élevé, 67 % d’entre eux ne faisant pas confiance à l’IA. Les cliniciens ont montré que le facteur le plus important de
cette méfiance est le potentiel des algorithmes à produire des résultats déraisonnables ou discriminatoires en raison de nombreux aspects tels que des informations de formation incomplètes, des algorithmes défectueux ou des processus d’examen inadéquats. Pas moins de 44 % des participants ont déclaré que la technologie passe par des prédispositions intégrées. La sensibilisation des cliniciens aux innovations impliquées n’est généralement pas
à la hauteur. L’étude a révélé que seulement 55 % des cliniciens interrogés estiment qu’ils reçoivent une formation suffisante sur la façon d’utiliser la technologie médicale. Comment construire la confiance ? Comme l’explique Taha Kass-Hout, CTO de GE Healthcare, une technique réfléchie,
basée sur les données, où
des efforts sont déployés pour garantir la qualité et l’ouverture des informations, est essentielle pour renforcer la confiance en soi parmi cliniciens qui sont sur la clôture de l’innovation en IA. « Nous accordons une attention particulière à l’origine des ensembles de données et aux attributs de la population échantillonnée », a déclaré Kass-Hout à VentureBeat. « Nous évaluons également les algorithmes qui catégorisent et organisent les données et examinons la solution d’IA elle-même et les commentaires des cliniciens lors de la mise à niveau de ces algorithmes. »Pour lancer le processus, a déclaré le CTO, les entreprises devraient mettre en place des programmes de formation/d’éducation où les cliniciens sont dirigés sur tout ce qui concerne l’IA, en commençant
de comment cela fonctionne sur la façon dont cela peut augmenter leur travail. « En tant qu’industrie, nous devons faire comprendre aux cliniciens où et comment l’utiliser et quand on peut s’y fier complètement plutôt que de s’appuyer sur d’autres outils et connaissances humaines », a déclaré Kass-Hout.
« J’appelle cela « casser la boîte noire de l’IA » pour aider les cliniciens à comprendre ce qu’il y a dans la conception de l’IA. »Cela inclut les informations qu’elle contient : âge, sexe, résultats de laboratoire, suivi à distance, cas histoire, variation héréditaire ou biomarqueur, progression douloureuse dans les images suivantes – afin que les cliniciens puissent mieux comprendre ce qui influence la sortie de l’IA. « La transparence sur ce qui influence le modèle et comment il peut être modifié avec une boucle de rétroaction constante avec le temps est essentielle au développement confiance en soi dans l’innovation en IA parmi les cliniciens », a-t-il gardé à l’esprit. Potentiel énorme Alors que les systèmes de santé du monde entier sont confrontés à de fortes pressions, les cliniciens s’épuisent et envisagent de quitter le marché. Selon l’Organisation mondiale de la santé, il pourrait y avoir une pénurie de 10 millions d’employés de la santé d’ici 2030, alors que 1,4 milliard de personnes auront 60 ans ou plus. Dans de telles situations,
les systèmes pilotés par l’IA pourraient intervenir et supprimer des tâches récurrentes de bas niveau pour aider les travailleurs à se concentrer exclusivement sur les soins aux patients, a déclaré Kass-Hout. « Il y a des endroits où l’innovation peut aider à réduire les tâches administratives, à mieux désigner les ressources et à réduire l’épuisement professionnel », a-t-il déclaré. Le centre de commande de GE HealthCare en est un exemple fantastique, a-t-il déclaré. La plate-forme aide les centres de santé à utiliser les informations d’utilisation en temps réel pour mieux allouer les ressources. » En utilisant la technologie de l’IA, les hôpitaux peuvent rediriger les
services ambulatoires pour amener les clients vers des centres moins utilisés, ce qui contribue à réduire l’épuisement professionnel », a déclaré Kass-Hout. . Dans un autre exemple, Hyro,
une entreprise fournissant des assistants d’IA conversationnels plug-and-play pour le secteur de la santé, automatise des tâches telles que l’enregistrement des clients, le routage, la planification, la billetterie du service d’assistance informatique et les renouvellements d’ordonnances, qui constituent environ 60 à 70 % des appels et des messages entrants dans les systèmes de santé. » Bien que nous en soyons encore aux premières phases de voir le véritable
effet de ces technologies, avec une supervision humaine appropriée, l’IA peut aider à réduire le fardeau de la question de l’information et de l’analyse sur les cliniciens afin qu’ils puissent se concentrer sur ce qui compte vraiment : améliorer les résultats des clients », a noté Kass-Hout. L’objectif de VentureBeat est d’être une place publique numérique permettant aux décideurs techniques de comprendre la technologie d’entreprise transformatrice et de négocier. Découvrez nos aperçus..
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