"Il faut voir l'IA comme un copilote, pas un concurrent"

JM Hospitals: Quel est l'importance du business des soins de santé pour InterSystems? John Paladino, vice-président, Client Services: Cela fait longtemps que nous avons des clients issus du monde de la santé. En réalité, depuis que la société existe. Nous avons démarré en proposant des services financiers à nos clients aux États-Unis, mais les demandes du secteur des soins de santé ont rapidement explosé. Kathleen Aller, Healthcare Market Strategy: Nous avons notre siège dans la région de Boston. Boston a été à l'avant-garde du travail en informatique clinique depuis les débuts de l'informatisation des soins. C'est là qu'ont eu lieu les travaux précurseurs de l'aide à la décision clinique. Scott Gnau, vice-président, Data Platforms: La santé, aujourd'hui, c'est un foisonnement de données formidable. Ce que nous apportons est finalement très simple: une base de données multimodale, qui regroupe tout type de données: images, transactions, documents,... Pensez aux données de santé: cela va des notes du médecin aux résultats d'IRM, en passant par les paiements. Cela paraît simple de proposer une base de données qui regroupe tous ces items, mais c'est en réalité complexe de proposer un tel service sans couac, sans perte de données, tout en continuant d'évoluer dans les propositions d'analyse, notamment grâce à l'intelligence artificielle (IA). L'IA change-t-elle vraiment la donne? Les médecins qui ont appris l'art de guérir doivent-ils avoir peur de devenir de simples gestionnaires de cas? Scott Gnau: Absolument pas. Et ce, qu'importe le secteur d'activités. L'IA constitue certes un pas de géant dans l'informatique car elle offre de nombreuses possibilités. Mais l'IA n'est, au final, qu'un copilote ou un accélérateur. Elle ne prend pas le pas sur l'humain. Pour le secteur de la santé, l'IA sert à gagner du temps, permet de délaisser et d'automatiser des tâches simples afin de pouvoir se concentrer sur la valeur ajoutée de son métier. Kathleen Aller: L'IA offre plus de flexibilité pour interpréter les résultats d'une pathologie. Lorsque vous comparez le taux de précision d'un médecin seul, le taux de précision de l'IA seule et le taux de précision combiné, les résultats montrent clairement que c'est ce dernier qui est le plus élevé. On atteint l'excellence lorsque médecins et IA combinent leurs efforts. Je vois donc cela comme un bienfait. Au lieu de s'occuper du dispensable, cela permet de se concentrer sur le patient. Il y a cependant encore du travail à faire pour abreuver les bases de données structurées, "propres". Scott Gnau: Des données "propres" et précises sont vraiment importantes. La structuration et l'organisation le sont moins. Prenez ChatGTP et demandez-lui par exemple pourquoi vous avez des hallucinations. Il y a deux problèmes: le premier est que les données peuvent être mal interprétées. Le deuxième est que ChatGPT se base sur internet pour répondre. Est-ce que tout est vrai sur internet? Probablement pas. Il y a beaucoup de désinformation. Il est donc vraiment très important pour ces modèles de disposer de données correctes. "Garbage in is garbage out", comme l'on dit. C'est la même chose avec le machine learning : vous allez récolter ce que vous allez semer. En Europe, particulièrement depuis la pandémie, le marché s'est rétréci. Il y a moins de moyens et les défis sont nombreux. Comment-vous êtes-vous adaptés? John Paladino: Les budgets se réduisent, effectivement. On le constate par exemple avec nos clients du NHS qui ont non seulement des budgets plus faibles, mais aussi des problèmes de personnel. On constate, chez nous, qu'il y a moins de demandes de soutien informatique, mais que la demande pour former de nouvelles recrues augmente. C'est en partie via la formation que nous allons pallier cette situation. L'IA est une autre solution, afin de mutualiser les réponses aux problèmes similaires et améliorer notre réponse à un problème donné. Kathleen Aller: Une autre méthode d'adaptation est de proposer une architecture progressive: il n'est pas nécessaire d'acheter une solution au complet, mais plutôt tel ou tel service. Quels sont ces services finalement? Car si vos solutions sont connues, tout le monde ne sait pas qu'InterSystems est derrière... Kathleen Aller: Nous avons toutes sortes de solutions: des solutions techniques, des dossiers de santé électroniques, des dossiers de santé unifiés qui rassemblent les données de l'ensemble de l'écosystème de santé, etc. John Paladino: De nombreuses start-up sont attirées par nos solutions en raison de notre expérience et de notre réputation en matière d'interopérabilité des soins de santé. Par exemple, une start-up peut proposer un outil innovant pour permettre de diagnostiquer un cancer à partir de l'haleine. C'est intéressant, mais il faut pouvoir se connecter aux dossiers de santé pour qu'il y ait une vraie plus-value. Vous êtes implantés dans des pays tout autour du globe. Quels sont, selon vous, les régions les plus matures concernant la gestion des données de santé? Kathleen Aller: L'interopérabilité suscite beaucoup d'intérêt en Europe de l'Ouest. D'autres parties du monde s'intéressent également à cet aspect, dont l'Indonésie, Israël, la Chine, les États-Unis... Tous sont intéressés par les Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR), qui permettent d'échanger des données de santé de manière cohérente et structurée entre les prestataires de soins de santé dans différents contextes. Chaque pays a ses propres guides de mise en oeuvre sur la façon dont il va interpréter cette norme. La Chine, par exemple, développe une version chinoise de FHIR Indonesia. Israël a également décidé de se lancer. Aux États-Unis, ce sont des milliards de dollars qui sont investis dans les FHIR. Scott Gnau: Les FHIR sont une norme d'interopérabilité. Si je vous envoie vos informations médicales et que j'applique une FHIR, toute personne qui comprend la norme FHIR peut la recevoir et ne pas la perdre syntaxiquement. La sémantique et la signification de ces données peuvent parfois être différentes d'une juridiction à l'autre. Donc, lorsque nous construisons des solutions FHIR, nous faisons deux choses. La première est que nous permettons aux gens de réaliser cette interopérabilité à très grande échelle et en très grand volume, tout en nous assurant que les données sont syntaxiquement correctes. La deuxième chose que nous fournissons est une aide sur les aspects sémantiques. In fine, cela permet d'utiliser ces collections d'informations pour en faire des rapports, ou les lier à un algorithme d'apprentissage automatique pour effectuer des études ou des recherches. Nous essayons donc vraiment d'aborder tous les aspects, la signification syntaxique, la signification sémantique, puis d'apporter une valeur ajoutée en coulisses, car nous pouvons réellement utiliser ces informations pour différents usages. Quels sont les retours d'expérience les plus positifs que vous avez connus dans la gestion des données et dont nous pourrions bénéficier en Belgique? Scott Gnau: Nous pourrions en choisir un, mais nous en insulterions cinq autres (rires).Kathleen Aller: Je trouve que la volonté de s'attaquer à "un patient, un dossier", ici, en Belgique, est un très bel objectif. Les organisations qui ont créé de vastes dossiers de santé longitudinaux seraient donc de bons exemples. C'est le cas de la Californie qui dispose d'un tel type de dossier pour ses hôpitaux. Plus de la moitié de la population de Californie figure dans ce registre. Leurs données sont partagées à des fins de santé publique, pour améliorer leur traitement, identifier les lacunes dans les soins, identifier les patients à risque également. Le même type de technologie est également déployé en Allemagne, au Royaume-Uni, à New York, à Dubaï ou encore en Afrique du Sud... Et nous pourrions encore citer d'autres exemples. Quelle est votre stratégie pour lutter contre la résistance au changement, qui est assez forte dans de nombreux systèmes de soins de santé? John Paladino: C'est une discussion naturelle sur la valeur par rapport au risque du partage de données. Aux États-Unis et au Royaume-Uni, nous avons ces discussions depuis longtemps. Nous voyons aujourd'hui les bénéfices du partage. Dans d'autres endroits du monde, comme au Japon par exemple, la discussion est moins avancée. Le ministère de la Santé réfléchit à comment légiférer pour inciter les organismes de santé à partager leurs données. Mais un contexte n'est pas l'autre. Scott Gnau: Le partage de données de santé demande de l'énergie et un engagement constant. C'est pourquoi tant de structures gouvernementales sont en place pour faciliter et encourager ce partage. C'est un processus qui nécessite à la fois la carotte et le bâton.