Les secteurs des soins de santé et des sciences de la vie (HCLS) ont toujours été prudents dans l’adoption de nouvelles technologies en raison de réglementations strictes telles que les directives de l’HIPAA et de la FDA.
Ces réglementations garantissent la sécurité des patients et la confidentialité des données, ce qui ralentit l’adoption des nouvelles technologies.
La nature fragmentée des systèmes de soins de santé et les dossiers médicaux non structurés compliquent encore l’intégration des technologies.
Une approche prudente découle de la nécessité de protéger les données de santé sensibles et d’éviter les erreurs dans les environnements cliniques.
Malgré un démarrage lent, les entreprises HCLS adoptent désormais rapidement l’IA générative (GenAI) dans des domaines clés tels que la recherche et le développement (R&D) et les essais cliniques.
GenAI améliore la découverte de médicaments en analysant les données génomiques, aidant ainsi les scientifiques à réduire le temps de recherche.
Dans les essais cliniques, elle simplifie la sélection des patients et l’analyse des données, accélérant ainsi le processus d’essai.
Le passage à la GenAI dans les domaines à fort impact démontre son potentiel de réduction des coûts et d’amélioration des résultats.
L’influence de la GenAI sur les soins de santé et les sciences de la vie
La GenAI s’avère être un outil précieux pour les médecins et les chercheurs.
Pour les médecins, elle automatise la création de résumés concis de cas de patients, d’antécédents médicaux et de rapports de diagnostic, ce qui permet une prise de décision plus rapide.
Dans le domaine de la découverte de médicaments, les modèles GenAI interprètent les génomes comme un langage, aidant les scientifiques à identifier plus efficacement les cibles potentielles des médicaments.
La GenAI accélère le processus de recherche, en particulier dans des domaines tels que l’oncologie et les troubles génétiques.
Le processus d’essai clinique, traditionnellement lent et gourmand en ressources, bénéficie grandement de la GenAI.
À Mass General Brigham, les chercheurs ont constaté que des outils comme ChatGPT peuvent accélérer la sélection des patients, en réduisant les efforts manuels nécessaires pour identifier les candidats qualifiés.
En analysant des données non structurées telles que les dossiers médicaux, GenAI associe plus rapidement les patients éligibles, ce qui accélère le lancement des essais et réduit les coûts.
Les soins de santé sont prêts pour la GenAI
Les entreprises HCLS sont bien placées pour adopter la GenAI en raison de la solidité de leurs cadres de confidentialité des données.
Régies par les réglementations de l’HIPAA et de la FDA, ces organisations ont déjà mis en place des systèmes de gestion des données sécurisés, ce qui facilite la transition vers des outils pilotés par l’IA.
Les cadres garantissent la confidentialité des patients et le respect de réglementations strictes, réduisant ainsi les risques de violation ou d’utilisation abusive des données.
Pour utiliser pleinement la GenAI, les organismes de santé ont besoin de données bien structurées et consolidées.
Les sociétés HCLS, habituées à gérer des dossiers médicaux électroniques (DME) et à intégrer diverses sources de données, sont bien placées pour tirer parti de la GenAI.
Les données organisées peuvent être utilisées pour extraire des informations exploitables, ce qui permet d’améliorer tous les domaines, des soins aux patients à la découverte de médicaments.
La puissance des données non structurées grâce à l’IA générative
Les soins de santé génèrent d’énormes quantités de données non structurées, des dossiers médicaux aux résultats des diagnostics.
L’extraction d’informations à partir de ces données a toujours demandé beaucoup de travail.
GenAI simplifie le processus en analysant ces ensembles de données et en identifiant des modèles significatifs.
Cette capacité est particulièrement bénéfique pour les assureurs de santé qui optimisent les demandes de remboursement ou pour les hôpitaux qui améliorent les résultats des patients grâce à l’analyse prédictive.
Dans le domaine de la découverte de médicaments, GenAI accélère la recherche lorsque l’interprétation des données génomiques permet d’identifier des cibles médicamenteuses viables.
Les scientifiques peuvent ainsi se concentrer sur les candidats les plus prometteurs, ce qui réduit le temps et les coûts de la recherche.
La capacité de GenAI à traiter des données génomiques complexes la rend inestimable dans des domaines tels que l’oncologie, où l’étendue de la recherche peut être écrasante.
Mélanger les données pour améliorer la R&D
En R&D, la combinaison de données internes avec des sources tierces telles que PubMed peut permettre de réaliser de nouveaux gains d’efficacité.
L’interrogation d’ensembles de données externes est souvent coûteuse et prend du temps, mais la GenAI permet d’affiner la recherche et de fournir rapidement des informations pertinentes.
Cette capacité accélère la découverte de médicaments en permettant aux chercheurs de prendre plus rapidement des décisions fondées sur des données.
Les modèles GenAI formés sur les génomes humains et primates analysent les séquences génétiques comme un langage, identifiant ainsi de nouvelles cibles de médicaments.
Traditionnellement, les chercheurs devraient tester des milliers de séquences, mais GenAI réduit ce nombre à un ensemble ciblé de cibles à fort potentiel.
Cela permet d’accélérer la mise au point de médicaments et de réduire les coûts de recherche.
La GenAI améliore la découverte de médicaments et les essais cliniques
La GenAI promet d’accélérer la découverte de remèdes en améliorant la découverte de médicaments et l’efficacité des essais cliniques.
Son impact s’étend à l’imagerie médicale, où elle améliore l’interprétation et la correction des images, souvent en temps réel.
Lorsqu’elle génère des images basées sur le Cloud, GenAI contribue également à former les modèles traditionnels de manière plus efficace, repoussant ainsi les limites du diagnostic et de la planification des traitements.
La GenAI innove dans la recherche au-delà de la médecine
Dans la recherche sur le cancer, les modèles de GenAI sont entraînés sur des génomes complets de cancer pour aider les chercheurs à découvrir des traitements plus précis.
En exploitant les données internes et les études cliniques, ces modèles fournissent des informations sur les mutations génétiques à l’origine de la croissance des tumeurs.
Les applications de la GenAI vont au-delà des soins de santé.
Dans l’agriculture, elle est utilisée pour développer des souches de semences plus résistantes grâce à l’analyse de la génétique des plantes.
Cela permet d’améliorer le rendement des cultures et leur résistance aux facteurs environnementaux, ce qui fait de la GenAI un outil précieux pour relever les défis de la sécurité alimentaire et du climat.
L’adaptabilité de la GenAI dans tous les secteurs montre son vaste potentiel.
La GenAI apprivoise les données non structurées pour transformer les essais cliniques
Les essais cliniques reposent en grande partie sur la mise en correspondance des caractéristiques des patients avec les critères de l’essai, un processus qui implique souvent des examens manuels laborieux de données non structurées.
GenAI automatise ce processus en analysant les dossiers médicaux et les protocoles d’essai, ce qui permet d’identifier plus efficacement les candidats éligibles.
La phase de recrutement s’en trouve raccourcie, ce qui permet aux essais de démarrer plus tôt et de se dérouler plus efficacement.
Comment GenAI rend l’IA accessible aux non-codeurs
Traditionnellement, l’utilisation de l’IA dans la recherche nécessitait des compétences de codage spécialisées.
GenAI abaisse cette barrière technique en proposant des outils qui permettent aux scientifiques, aux bioinformaticiens et aux chimistes d’analyser de grands ensembles de données sans avoir besoin d’écrire du code.
La démocratisation de l’IA permet aux chercheurs de se concentrer sur l’innovation plutôt que sur les complexités techniques, ce qui accélère les progrès dans leurs domaines respectifs.
Les principaux enseignements et ce que les DSI peuvent tirer de l’utilisation de la GenAI dans le secteur de la santé
Les mises en œuvre réussies de la GenAI dans les soins de santé se concentrent sur les applications à haut rendement.
Il s’agit notamment d’automatiser les processus manuels sujets aux erreurs et d’améliorer l’efficacité opérationnelle.
Les DSI devraient cibler les cas d’utilisation de la GenAI qui offrent le plus d’économies ou d’améliorations opérationnelles, comme la rationalisation de l’analyse des données des patients ou l’accélération de la découverte de médicaments.
Pour les organismes de santé, il est essentiel d’aligner la GenAI sur les objectifs stratégiques à long terme.
Qu’elles soient axées sur l’amélioration des soins aux patients ou sur l’avancement de la recherche, les mises en œuvre de l’IAO devraient soutenir la mission principale de l’organisation.
Les DSI doivent également donner la priorité à la confidentialité et à la sécurité des données, en particulier dans les secteurs réglementés tels que les soins de santé, afin d’assurer la conformité tout en stimulant l’innovation.
L’environnement réglementaire rigoureux des soins de santé, qui met l’accent sur la sécurité des données, est particulièrement bien adapté à l’adoption de la GenAI.
Les cadres de protection de la vie privée existants, tels que l’HIPAA, garantissent que les données sensibles des patients sont gérées en toute sécurité, ce qui permet aux entreprises du secteur de la santé de mettre en œuvre en toute confiance des solutions d’IA sans compromettre la conformité.
Une base solide aide les organismes de soins de santé à innover tout en maintenant la confiance et l’intégrité dans la gestion des données.
