Le PDG de Philips: L'IA transforme la santé, gère la confiance
L’intelligence artificielle remodèle discrètement l’efficacité et le potentiel des soins de santé aux États-Unis, même si les politiques et les dépenses gouvernementales en matière de santé subissent des changements importants. À l’avant-garde de cette transformation se trouve Philips, le vénérable fabricant d’électronique qui a évolué pour devenir un fournisseur de premier plan en technologies médicales. Jeff DiLullo, PDG de Philips Amérique du Nord, offre des perspectives sur la manière dont la technologie apporte aujourd’hui des améliorations tangibles en matière de résultats de santé, de l’accélération des scanners radiologiques à la rapidité des diagnostics de cancer.
Alors qu’une grande partie du discours public autour de l’IA dépasse souvent son implémentation pratique dans de nombreuses industries, DiLullo souligne que dans la technologie médicale, l’impact de l’IA est déjà profond et immédiat. Faisant référence à l’indice Future Health Index 2025 de Philips, il note que l’IA dans certaines applications de soins de santé est remarquablement mature, avec de nombreuses solutions déjà approuvées par la FDA et prouvées sûres pour l’usage clinique. D’autres domaines restent expérimentaux, mais une barrière significative à un déploiement plus large persiste : la confiance.
L’indice Future Health Index a révélé un notable “fossé de confiance” : environ 60 à 65 % des cliniciens expriment leur confiance en l’IA, mais seulement un tiers des patients, en particulier les personnes âgées, partagent ce sentiment. DiLullo estime que combler ce fossé est une responsabilité partagée, les praticiens de la santé jouant un rôle pivot. Les jeunes générations, étant “fluides numériquement”, adoptent naturellement les modèles d’IA. Pour les patients âgés, cependant, l’interface directe avec un professionnel de la santé de confiance est cruciale. Si les médecins et les infirmières croient en la crédibilité et l’utilité de l’IA — en l’utilisant pour augmenter leurs analyses et diagnostics plutôt que pour remplacer leur expertise — la confiance des patients suivra naturellement. Le rôle de Philips, explique DiLullo, est de fournir des capacités de diagnostic IA validées et approuvées par la FDA qui autonomisent les cliniciens, augmentant finalement leur temps avec les patients et réduisant le stress, ce qui, selon lui, conduira à une adoption rapide et “parabolique” de l’IA dans la santé.
Les applications pratiques de l’IA dans les soins de santé transforment déjà les flux de travail, en particulier dans les diagnostics comme la radiologie. DiLullo souligne comment l’IA intégrée dans les systèmes d’imagerie peut réduire considérablement les temps de balayage. Par exemple, un examen IRM qui prenait autrefois 45 minutes peut maintenant être complété en seulement 20 minutes, grâce à la technologie “smart speed” qui élimine le bruit superflu des données. Cela produit non seulement un balayage de meilleure qualité, mais permet également aux radiologues de traiter plus d’études quotidiennement — peut-être 20 au lieu de 12 ou 15 — ce qui entraîne un plus grand débit de patients, une meilleure rémunération pour les hôpitaux et, finalement, de meilleurs soins aux patients. Au-delà de l’acquisition, l’IA rationalise également le flux de travail en identifiant intelligemment les zones préoccupantes dans les images numériques, dirigeant les radiologues vers des régions spécifiques qui méritent un examen plus approfondi.
Cette transformation numérique s’étend à la pathologie. DiLullo décrit comment la pathologie numérique, alimentée par l’IA, peut transformer l’attente angoissante d’un diagnostic de cancer de jours ou de semaines en quelques heures seulement. La capacité de numériser l’ensemble du processus, associée à l’analyse basée sur l’IA et aux réunions “tumor board” à la demande (consultations virtuelles entre spécialistes), représente un changement monumental en termes d’efficacité et d’expérience patient.
Abordant les préoccupations concernant les “hallucinations de l’IA” — un phénomène parfois observé dans l’IA générative où le système invente des informations — DiLullo clarifie que pour les applications matures et approuvées par la FDA, comme celles du flux de travail radiologique ou de la pathologie numérique, la supervision humaine reste centrale. Bien que la prudence soit de mise pour les modèles d’IA générative plus expérimentaux, DiLullo souligne que “ne pas expérimenter avec eux n’est pas non plus une option”. Des institutions de premier plan comme Massachusetts General Brigham, Stanford et Mount Sinai exploitent activement les données de santé de la population pour entraîner des modèles d’IA pour des cas d’utilisation spécifiques et généraux, démontrant l’immense potentiel immédiat.
DiLullo compare l’état actuel de l’IA dans les soins de santé à l’apprentissage de la conduite : il y a tant à accomplir dans le “quartier” avant de s’aventurer sur l’“Autobahn”. L’opportunité immédiate réside dans l’optimisation des systèmes existants et l’augmentation de la productivité à l’échelle avec des capacités d’IA et virtuelles déjà matures. Bien que l’innovation pour les percées futures soit essentielle, DiLullo estime que 80 % de l’impact transformateur que l’IA peut avoir sur la prestation des soins de santé est réalisable aujourd’hui, répondant aux besoins immenses et urgents du présent.