Comment la confiance à l’égard de l’IA peut-elle accélérer la transformation de vos activités?

L’adoption d’une stratégie globale d’IA à grande échelle s’avère nécessaire, de sorte que si l’organisation doit recalibrer son approche au cours d’un projet d’IA initial, elle ne risque pas de perdre l’adhésion organisationnelle à la réalisation de la puissance de l’IA générative dans le secteur de la santé. « L’adoption d’innovations audacieuses représente souvent tout un défi, surtout lorsqu’il s’agit des professionnels du secteur des soins de santé dont la principale préoccupation est, d’abord et avant tout, de veiller à la sécurité des patients, explique le docteur Mault, de BioIntelliSense. Néanmoins, l’exercice d’un leadership solide axé sur l’offre d’une formation adéquate et de preuves de l’obtention de nets avantages cliniques dans le cadre des soins prodigués aux patients peut permettre de surmonter de tels défis. »

Plus de 40 % des chefs de la direction d’organisations de soins de santé ayant participé au Sondage‑éclair d’EY sur les perspectives des chefs de la direction soutiennent que leur organisation s’est déjà dotée d’un groupe de travail sur l’IA qui relève directement de la haute direction et auquel incombe la responsabilité de la vision et de la stratégie organisationnelles en matière d’IA.

Tout d’abord, l’équipe de direction doit clarifier sa vision stratégique du futur modèle opérationnel fondé sur l’IA et l’IA générative. Dans la planification de cet état futur, les cadres doivent examiner comment leur organisation procédera pour amener à maturité les capacités organisationnelles relatives à l’exploitation et à l’actualisation d’un portefeuille d’algorithmes. Ils doivent planifier les modalités de suivi des données sous-jacentes des algorithmes, et assurer la prise en charge des tests, de l’entraînement et de la gestion du changement en lien avec chaque algorithme, tout en étant à l’affût des changements dans les éléments de données ou dans les modèles ou procédures de prestation de soins qui pourraient avoir une incidence sur l’efficacité relative de chaque algorithme. Il est possible d’imaginer un avenir où les algorithmes seront dépendants d’autres algorithmes, de sorte que les capacités, rôles et compétences en matière de gestion du changement doivent évoluer à l’échelle organisationnelle pour assurer une gestion adéquate de tels niveaux de complexité et de risque. C’est pourquoi les cadres doivent se pencher sur les répercussions de ce futur modèle opérationnel de leur organisation de soins de santé, de même que sur les mesures à prendre dès maintenant aux fins de la planification, des investissements, du recrutement, de la formation et de la protection organisationnelle.

Adoption par les chefs de la direction d’organisations de soins de santé de mesures en vue de la définition de stratégies d’IA

Source : Réseau mondial EY

Mesure que vous pouvez prendre dès maintenant – Commencez par doter votre organisation d’une solution permettant de réaliser rapidement des gains, en optant pour un cas d’utilisation interne à bas coût qui présente peu de risques, tout en donnant aux parties prenantes dirigeantes la possibilité de se familiariser avec les algorithmes, le processus de gouvernance et le cadre de gestion du changement requis avant de s’aventurer dans l’intégration de cas d’utilisation plus complexes.

Orientation vers l’avenir – Les cadres doivent jouer un rôle clé en ce qui a trait à la promotion des nouveaux projets, aux communications stratégiques et à la supervision des initiatives.

Tandis que l’IA continue d’évoluer à l’échelle mondiale, les autorités de réglementation s’efforcent de composer avec ce nouvel environnement, surtout en ce qui concerne l’intégration de cette technologie aux dispositifs médicaux et aux flux de travail cliniques. Pour se prémunir contre les risques liés aux algorithmes biaisés et aux variations dans les ensembles de données ayant une incidence sur les soins aux patients, les organisations de soins de santé doivent faire preuve de vigilance dans la surveillance de la performance et la gestion du changement⁵.

La gouvernance doit servir de point d’ancrage assurant la mise en œuvre d’un environnement d’IA sécuritaire, durable, responsable et transparent⁶. « Il importe de mettre en place un environnement d’IA explicable, de sorte que les médecins puissent s’assurer que l’information générée repose sur des protocoles de traitement cliniquement reconnus et prendre des décisions plus éclairées, soutient Femi Ladega, directeur de la stratégie numérique du groupe Dedalus, un fabricant mondial de solutions numériques spécialisées dans les soins de santé et la pose de diagnostics. Les organisations de soins de santé doivent se doter d’un cadre de gouvernance de l’IA qui soit souple, de sorte qu’il puisse répondre à leurs besoins quant aux modèles d’IA applicables dans l’exécution de leurs activités. »

Source : Réseau mondial EY

Dans le contexte de l’effervescence suscitée par l’IA et l’IA générative, les organisations de soins de santé qui se tournent vers des parties externes pour obtenir du soutien s’exposent au risque d’avoir à dépendre de douzaines de solutions ponctuelles pouvant s’avérer ingérables et coûteuses. Elles doivent se doter de politiques leur permettant d’évaluer et de configurer adéquatement l’écosystème des solutions et des partenaires vers lesquels elles sont susceptibles de se tourner dans un tel contexte de transformation accélérée.

Mesure que vous pouvez prendre dès maintenant – Vous pouvez harmoniser votre cadre de gouvernance de l’IA avec vos cadres de gouvernance organisationnelle et de gouvernance des données en place. L’IA doit faire partie intégrante des processus actuels de votre organisation, de sorte que celle‑ci soit en mesure de mieux y adhérer et de la comprendre.

Orientation vers l’avenir – Vous pouvez mettre en place une boucle de rétroaction continue permettant de faire le suivi des nouveautés réglementaires, des risques et des biais associés à l’ensemble du portefeuille d’IA. Une telle boucle de rétroaction doit faire partie intégrante de la structure de gouvernance de votre organisation, de façon à permettre la supervision et l’amélioration continues de l’ensemble des algorithmes.

Puisque les organisations de soins de santé auront à leur service des employés qui soit commenceront d’emblée à recourir à l’IA et à l’IA générative, soit prendront des décisions en s’appuyant sur les extrants en découlant, il importe qu’elles se penchent sur le type de formation sur lequel elles pourront s’appuyer pour être à même de reconnaître les biais présents et de comprendre comment faire le suivi de la performance. La réussite de l’intégration d’outils d’IA ou d’IA générative repose nécessairement sur la collaboration avec les cliniciens dans le cadre de leur mise en œuvre. Il est essentiel de disposer dès le départ de données et de modèles transparents qui enrichissent les extrants, de sorte que les cliniciens sachent exactement à quoi s’en tenir quant à la façon dont ces nouveaux outils peuvent influer sur l’état futur de leur organisation.

Mesure que vous pouvez prendre dès maintenant – En ce qui concerne la formation générale en IA, de nombreuses universités prestigieuses offrent des cours sur l’IA axés sur la préparation de la main‑d’œuvre de demain. Les membres du personnel soignant doivent bénéficier d’une formation en IA leur permettant de se préparer en vue de l’intégration de l’IA et de l’IA générative à leurs activités quotidiennes.

Orientation vers l’avenir – Il convient de définir des rôles précis permettant aux prestataires de soins de santé qui s’y connaissent davantage que d’autres en matière d’IA, ou qui s’intéressent à cette technologie, de collaborer avec les professionnels chargés de mettre au point et d’actualiser les algorithmes d’IA, aux fins de la création continue d’expériences satisfaisantes pour les patients et de l’optimisation de l’environnement de prestation des soins.

Les organisations de soins de santé voudront s’assurer de la rentabilité de leurs investissements en termes de génération de valeur, qu’il s’agisse de la valeur financière ou de la valeur associée à l’expérience offerte aux cliniciens et aux patients. Dans une optique de génération de valeur, le type d’IA qui convient doit être adapté à la situation, selon ce qui est le plus applicable sur le plan clinique, tout en étant rentable et, plus important encore, durable. Chaque cas d’utilisation doit reposer non seulement sur l’IA générative ou un autre type d’IA en particulier, mais aussi sur un environnement combinant l’automatisation des processus par la robotique (APR), l’apprentissage automatique et l’IA générative, de sorte qu’il puisse s’avérer rentable et durable. L’essentiel est de configurer les outils reposant sur ces technologies de telle sorte qu’ils soient plus facilement gérables, tout en permettant l’exercice d’une surveillance appropriée qui favorise la génération à grande échelle d’algorithmes éthiques et utiles.

Le coût associé à l’actualisation d’algorithmes à grande échelle est assurément un facteur à prendre en compte. Comme les ensembles de données et les tendances en matière d’algorithmes peuvent être appelés à évoluer au fil du temps, ces derniers doivent être optimisés continuellement. À mesure que les algorithmes se complexifient et prennent de l’ampleur, le modèle opérationnel sur lequel repose leur gestion subit une transformation radicale. De plus, il s’avère nécessaire de constamment superviser, actualiser, tracer et réguler tout un portefeuille d’algorithmes d’IA à l’échelle organisationnelle, ce qui requiert des compétences spécialisées, une infrastructure de données et une surveillance étroite.

Selon le docteur Stewart, de Johns Hopkins Medicine, la valeur générée ne doit pas être de nature uniquement financière. Cette valeur peut se traduire par une augmentation de la satisfaction des cliniciens, du fait qu’ils ont moins à naviguer dans leur système de dossiers de santé électroniques, ou encore par la réalisation d’énormes progrès sanitaires à l’échelle mondiale. « À vrai dire, si je pouvais éliminer les disparités dans l’application généralisée des meilleures pratiques de traitement de l’hypertension, du diabète, de l’insuffisance cardiaque congestive et du cancer du sein, je ne me soucierais guère des coûts s’y rattachant », affirme le docteur Stewart.

Voici ce que vous pouvez faire dès maintenant : vous pouvez définir les buts et objectifs stratégiques de votre organisation en termes d’exploitation de l’IA. S’agit‑il d’objectifs de réduction des coûts, de croissance des revenus, de réalisation de gains d’efficacité, d’accroissement de la satisfaction des clients ou de promotion de l’innovation? Commencez par opter pour un cas d’utilisation facile à mettre en œuvre, qui présente de faibles risques et qui est en phase avec vos objectifs organisationnels.

Orientation vers l’avenir – Une fois que votre organisation aura testé l’application de son cadre de gouvernance à quelques cas d’utilisation, et à mesure de la maturation de son infrastructure et de ses ensembles de compétences, elle pourra opter pour un cas d’utilisation plus complexe présentant un plus grand potentiel transformationnel. Vous devez évaluer continuellement les cas d’utilisation mis en œuvre afin de déterminer s’ils permettent d’obtenir les résultats escomptés ou s’ils doivent être optimisés davantage.

Remerciements spéciaux aux personnes suivantes qui ont grandement contribué au sondage mondial d’EY sur les services de santé aux consommateurs 2023

Sezin Palmer, leader de l’équipe Exploitation de l’IA dans le secteur des soins de santé, organisation mondiale EY

Kayla Horan, leader de l’équipe Solutions d’analytique intelligentes pour le secteur des soins de santé, organisation mondiale EY

Crystal Yednak, analyste senior spécialisée dans le secteur des soins de santé, organisation mondiale EY

Rachel Dunscombe, chef de la direction d’OpenEHR