Le PDG de Philips: L'IA transforme la santé, la confiance est clé
L’intelligence artificielle révolutionne discrètement l’efficacité et le potentiel des soins de santé aux États-Unis, même au milieu de changements significatifs dans la politique et les dépenses gouvernementales. 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 l’IA apporte déjà des améliorations tangibles aux soins des patients, de l’amélioration des scanners radiologiques à l’accélération des diagnostics de cancer, et souligne l’impératif pour les leaders de l’industrie d’adapter leurs modèles opérationnels pour répondre au moment présent.
Bien que l’IA domine le discours contemporain, sa mise en œuvre pratique varie selon les secteurs. Dans le domaine des technologies médicales, DiLullo observe un paysage nuancé : certaines applications de l’IA sont remarquablement matures, ayant reçu l’approbation de la FDA et s’étant avérées sûres pour une utilisation clinique. D’autres domaines restent expérimentaux. Cependant, un défi omniprésent est le niveau naissant de confiance envers l’IA, qui constitue actuellement le plus grand obstacle à son adoption généralisée.
Ce déficit de confiance est clairement mis en évidence par l’Indice de Santé du Futur 2025, qui révèle une disparité significative : environ 60 à 65 pour cent des cliniciens expriment leur confiance en l’IA, mais seulement environ un tiers des patients, en particulier les personnes âgées, partagent cette confiance. Combler cet écart est crucial. DiLullo note que les jeunes générations, étant “fluides numériquement”, s’adaptent intrinsèquement plus facilement aux modèles d’IA. Pour les patients plus âgés, la clé réside chez les professionnels de la santé eux-mêmes. Si les médecins et les infirmières croient en la crédibilité de l’IA et l’utilisent pour augmenter – plutôt que remplacer – leurs capacités d’analyse et de diagnostic, la confiance des patients devrait augmenter. Le rôle de Philips, selon DiLullo, est de fournir des outils de diagnostic IA robustes et approuvés par la FDA, confiant que si les cliniciens perçoivent une valeur dans l’augmentation du temps d’interaction avec le patient et la réduction du stress, l’adoption s’accélérera de manière exponentielle.
L’application pratique de l’IA dans les soins de santé est déjà évidente dans des domaines comme la radiologie, où un diagnostic précoce est primordial pour des résultats optimaux. Malgré les avancées technologiques, les patients sont souvent confrontés à de longues attentes pour les scanners, dépassant parfois un mois. Philips y remédie avec des systèmes d’IRM alimentés par l’IA dotés de la technologie “Smart Speed”. Cette innovation réduit considérablement les temps de balayage – une procédure qui prenait autrefois 45 minutes peut maintenant être complétée en seulement 20 minutes. L’IA de ces systèmes ne se contente pas de combler les lacunes ; elle filtre intelligemment le bruit, produisant des images plus claires et plus précises en moins de temps. Pour les radiologues, cela se traduit par une productivité accrue, leur permettant de traiter plus d’études quotidiennement (par exemple, de 12-15 à 20), améliorant ainsi le débit de patients, augmentant les remboursements hospitaliers et, en fin de compte, élevant les soins aux patients.
Au-delà de l’acquisition d’images, l’IA rationalise le flux de travail diagnostique. Elle peut identifier les anomalies dans les images numériques, guidant directement les radiologues vers les zones nécessitant un examen plus approfondi. L’avènement de la pathologie numérique transforme davantage le processus, permettant des diagnostics rapides de cancer en quelques heures – un bond significatif par rapport aux méthodes traditionnelles. Ce flux de travail et cette orchestration numériques représentent un changement fondamental dans la manière dont les soins de santé sont dispensés.
Bien que le potentiel des “hallucinations d’IA” trouvées dans certains modèles d’IA générative soulève des préoccupations valides, DiLullo souligne que les applications d’IA actuelles et éprouvées dans les soins de santé offrent déjà des avantages substantiels. Des fonctionnalités comme Smart Speed, des délais de diagnostic compressés et des réunions de “comité tumoral” à la demande sont disponibles aujourd’hui, bien qu’elles ne soient pas encore adoptées à leur plein potentiel dans tous les systèmes de santé. Il exhorte les institutions à mettre en œuvre ces solutions existantes. Concernant les modèles d’IA générative plus expérimentaux, bien que la prudence, des contrôles robustes et la gouvernance soient essentiels, s’abstenir d’expérimenter n’est pas une option. Des institutions de premier plan, y compris MGB, Stanford et Mount Sinai, s’engagent activement avec les données de santé de la population pour entraîner des modèles d’IA pour des cas d’utilisation spécifiques et larges.
DiLullo souligne que les soins de santé n’ont pas besoin d’attendre une solution “miracle” pour atteindre l’immortalité ou résoudre tous les problèmes de santé. Au lieu de cela, l’objectif immédiat devrait être d’optimiser le système existant. Faisant une analogie avec l’apprentissage de la conduite, il suggère de maîtriser les routes locales avant de tenter l’autoroute. Un pourcentage substantiel de 80 % du potentiel de l’IA pour stimuler la productivité à grande échelle peut être réalisé aujourd’hui grâce à des capacités d’IA matures et virtuelles. Cet impact immédiat et tangible représente la prochaine opportunité significative pour les soins de santé, motivée par le besoin profond et croissant de soins aux patients plus efficaces et efficients.