L’utilisation des technologies s’est révélée être un atout considérable dans le secteur de la santé, notamment depuis le début de la pandémie. Par exemple, l’intelligence artificielle (IA) et les robots peuvent permettre de d’automatiser certaines tâches et ainsi permettre aux professionnels de santé de se concentrer sur des missions à forte valeur ajoutée. Cependant, pour être efficaces, il est essentiel que ces technologies soient adoptées au niveau de la société et du gouvernement, tout en préservant la dimension humaine qui régit le secteur de la santé.
3 grands défis du secteur de la santé en France
Voici les trois principaux défis auxquels le secteur de la santé est confronté et pour lesquels l'automatisation robotique et l’IA peuvent être des solutions efficaces :
- Accès aux soins : Alors que beaucoup considèrent les soins de santé comme un droit de l'homme, il existe, même en France, une inégalité dans l’accès aux soins, notamment en raison d’une offre de services trop différente selon les territoires : 11,1 % des Français habitaient dans un désert médical en 2018 contre 7,6 % en 2012 selon l’Observatoire de la Santé 2020.
- La sécurité des patients : Que ce soit lié à une mauvaise identification du patient, une mauvaise coordination des soins ou encore la dotation d’un mauvais traitement, de trop nombreuses erreurs médicales ont encore lieu. Même s’il n’existe pas en France de données officielles à ce propos, Claude Rambaud, présidente de l’association LE LIEN, estime qu’il y a environ 60 000 décès par an liés à un accident médical.
- Cohérence du flux de travail : Les professionnels de santé ont des flux de travail moins automatisés que les employés de première ligne d'autres secteurs. Et pourtant, selon une étude Odoxa menée en 2018, 60 à 70 % des personnels estiment que le temps consacré à l’échange entre professionnels sur le patient est insuffisant et tous, estiment, à l’inverse que les tâches administratives leur font perdre trop de temps dans leur quotidien.
Utilisation de l'IA aux niveaux clinique et opérationnel
Alors que ces défis peuvent sembler décourageants, une mise en place de la technologie peut en résoudre plusieurs simultanément. Par exemple, au niveau clinique, l'IA peut être utilisée pour favoriser la découverte de médicaments en accélérant les processus et la validation des tests de certains produits pharmaceutiques. Les radiologues peuvent utiliser l'IA pour détecter des tendances dans les images à rayons X et les IRM que l'oeil humain ne peut pas voir, afin d'étudier plus rapidement de grands ensembles de données. Elle peut également aider à anticiper l'apparition d'une septicémie (l'une des menaces les plus importantes pour la santé des patients dans un hôpital) pour donner aux infirmiers et infirmières une avance de huit ou neuf heures sur le traitement.
D'un point de vue opérationnel, l'IA peut aider les professionnels à mieux gérer les ressources pour améliorer la capacité de soins. Dans les hôpitaux, le nombre de lits est souvent limité comparé au nombre de patients, obligeant les professionnels à être efficaces. Toutefois, en se basant sur des données existantes, l'IA peut prédire la durée des interventions chirurgicales, puis, cinq à dix minutes avant la fin de l'opération, envoyer des notifications automatisées pour alerter le personnel afin qu'il se prépare à la rotation des chambres.
Les intégrations d'IA peuvent également contribuer à améliorer les connexions opérationnelles entre les nombreux appareils IoT utilisés dans les environnements cliniques. Par exemple, une chambre d'hôpital compte en moyenne quatre ou cinq appareils médicaux intelligents qui surveillent les patients en temps réel, et qui doivent eux-mêmes être surveillés en permanence pour garantir des performances optimales. Grâce à l’IA, le personnel hospitalier pourrait recevoir un rappel automatique de vérification des équipements.
Que nous réserve l’avenir ?
La gestion du personnel est un domaine où l'on peut s'attendre à certains changements. Aujourd’hui, nous commençons à voir des applications de l'IA pour automatiser les plannings du personnel infirmier, permettant un bon équilibre de la charge de travail entre chacun. À l'avenir, cette solution sera étendue à l’ensemble des services afin que les équipes cliniques soient plus mobiles et plus flexibles, avec une programmation basée sur la demande en temps réel.
Des efforts seront également déployés pour renforcer la communication entre les robots et les professionnels de première ligne. En rendant ces machines plus intelligentes, elles pourront surveiller la disponibilité des produits, proposer des substituts adéquats et prévoir les problèmes d'exécution. Les robots passeront donc du statut de simple messager à celui de second cerveau des professionnels de santé.
Enfin, en combinant les forces respectives de l’IA et des robots en matière d'analyse et de mobilité, l'IA peut fournir aux robots les données correctes et leur indiquer la meilleure action à entreprendre - de la même manière que l'IA est utilisée aujourd'hui pour guider les actions des employés de première ligne. L'adoption de robots capables de prendre des décisions indépendantes dans le cadre des soins offre la possibilité aux professionnels de santé de fournir des soins plus personnalisés et une attention accrue à chaque patient. Cela permet de préserver l'une des valeurs fondatrices du secteur de la santé : le contact humain.