Le PDG de Philips sur l'IA: Impact réel et défi de la confiance en santé

L’intelligence artificielle révolutionne discrètement l’efficacité et le potentiel des soins de santé aux États-Unis, alors même que le paysage des politiques et des dépenses de santé gouvernementales continue de changer radicalement. Philips, le vénérable fabricant d’électronique transformé en un fournisseur de medtech de premier plan, est à l’avant-garde de cette révolution des soins de santé axée sur l’IA, rationalisant et accélérant activement le flux de travail de la prise en charge des patients. Selon Jeff DiLullo, PDG de Philips Amérique du Nord, la technologie a un pouvoir immense pour influencer les résultats de santé aujourd’hui, de l’optimisation des scanners radiologiques à l’accélération des diagnostics de cancer. Il souligne que les leaders de toutes les industries doivent repenser les approches traditionnelles pour répondre au mieux aux exigences de ce moment en évolution.

Bien qu’il y ait beaucoup de discussions sur le pouvoir transformateur de l’IA, sa mise en œuvre et son impact réels sont parfois en retard par rapport au battage médiatique dans divers secteurs d’activité. Cependant, DiLullo souligne que, dans le domaine de la medtech, l’influence de l’IA est déjà substantielle et immédiate. Il cite l’indice Future Health 2025 de Philips, qui a révélé que les applications d’IA dans certains « compartiments » ou domaines de la santé sont remarquablement matures et ont même reçu l’autorisation de la FDA, les considérant comme sûres pour une utilisation clinique. En revanche, d’autres domaines restent plus expérimentaux. Un obstacle significatif, cependant, est le « facteur de confiance » naissant au sein d’une population plus large, qui représente actuellement la plus grande barrière à un déploiement généralisé.

Ce fossé de confiance est évident dans les données : environ 60 à 65 % des cliniciens expriment leur confiance en l’IA, mais seulement environ un tiers des patients, en particulier les personnes âgées, partagent ce sentiment. DiLullo estime que combler cette division est une responsabilité collective, Philips jouant un rôle crucial en fournissant des capacités de diagnostic validées et approuvées par la FDA, alimentées par l’IA. Il note que les jeunes générations, étant « numériquement fluides », font intrinsèquement confiance 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 et l’efficacité de l’IA — l’utilisant pour augmenter leurs analyses et diagnostics plutôt que les remplacer — la confiance des patients augmentera finalement. Lorsque les cliniciens voient la valeur de l’IA, reconnaissant sa capacité à libérer plus de temps pour l’interaction avec le patient et à réduire leur propre stress, l’adoption devrait s’accélérer paraboliquement au sein des systèmes de santé dans les années à venir.

Au-delà des fonctions administratives, l’application pratique de l’IA pour les praticiens fait déjà une différence tangible, notamment en radiologie. Un diagnostic précoce est souvent corrélé à de meilleurs résultats, mais les temps d’attente pour les scanners peuvent être prolongés. DiLullo cite comment les systèmes d’IRM intégrés à l’IA de Philips réduisent considérablement les temps de balayage, parfois de moitié, voire des deux tiers. Un balayage qui prenait autrefois 45 minutes peut maintenant être complété en seulement 20 minutes, grâce à la technologie « smart speed » qui compresse le temps de balayage en éliminant le bruit plutôt qu’en remplissant les blancs. Cela produit non seulement un balayage de meilleure qualité en moins de temps, mais permet également aux radiologues de traiter plus d’études par jour — potentiellement 20 au lieu de 12 ou 15. Cette augmentation du débit se traduit par plus de patients servis, un remboursement plus élevé pour les hôpitaux, et finalement, une amélioration des soins aux patients. De plus, l’IA peut identifier des zones spécifiques dans les images numériques, dirigeant les radiologues vers des régions critiques pour une détermination immédiate. L’ensemble du processus de diagnostic, y compris la pathologie numérique pour les découvertes de cancer, peut maintenant être rationalisé en quelques heures seulement, un changement monumental par rapport aux délais précédents.

Les préoccupations concernant les « hallucinations de l’IA », souvent associées aux modèles d’IA générative, sont moins pertinentes pour l’IA diagnostique actuellement déployée dans les soins de santé, car la supervision humaine reste intégrale. Bien que la prudence et une gouvernance robuste soient essentielles pour explorer une IA générative plus avancée, DiLullo souligne qu’éviter l’expérimentation n’est pas une option. Il souligne que les applications actuelles de l’IA, telles que la vitesse intelligente dans les flux de travail de radiologie, les réunions accélérées des comités de tumeurs et les consultations virtuelles à la demande, ont déjà un impact profond, bien que n’étant pas encore à leur plein potentiel. Des institutions de premier plan comme Massachusetts General Brigham, Stanford et Mount Sinai exploitent activement les données de santé de la population pour former des modèles d’IA pour des cas d’utilisation spécifiques et généraux, démontrant les immenses opportunités immédiates disponibles.

DiLullo souligne que les systèmes de santé n’ont pas besoin d’attendre une solution « miracle » qui promet la vie éternelle ou guérit toutes les maladies. Au lieu de cela, l’accent devrait être mis sur l’optimisation et l’amélioration du système existant. Tout comme on ne roule pas immédiatement sur l’autoroute lorsqu’on apprend à conduire, il y a un travail important à faire dans le « voisinage » des opérations de santé actuelles. La grande majorité — DiLullo estime 80 % — de l’impact potentiel de l’IA peut être réalisée aujourd’hui en augmentant la productivité à grande échelle avec des capacités d’IA et virtuelles matures. Ce potentiel immédiat et transformateur représente la prochaine grande opportunité pour la prestation des soins de santé, motivée par le besoin profond et urgent d’efficacité et d’amélioration des résultats pour les patients.