L'utilité et l'innovation issues de l'utilisation de l'intelligence artificielle dans le secteur des sciences de la vie et des soins de santé (LSH) connaissent une croissance rapide.

De la découverte de médicaments comme l’Acinetobacter baumannii, en passant par la découverte de la structure du protéome humain, jusqu’aux techniques de lecture de la pensée utilisées à Singapour et à rendre la marche possible à un patient paraplégique simplement en lui faisant croire qu’il le pouvait, l’IA rend tout possible dans l’industrie LSH. Et il existe de nombreux autres exemples de merveilles de l’IA dans le secteur de la santé.

HCLTech comprend son potentiel et expérimente de nouvelles options telles que la combinaison de l’IA avec diverses autres technologies — fournissant des solutions, services, plateformes et produits complets — et aidant les clients à en tirer le maximum de bénéfices.

Par exemple, HCLTech a aidé une entreprise leader d’équipements de stérilisation qui utilisait une plateforme de service intelligent propulsée par l’IA pour recueillir en temps réel les données de capteurs de l’ensemble de ses clients et prédire les risques potentiels de défaillance des composants.

« En plus de prédire les défaillances potentielles, ces modèles propulsés par l’IA et l’IdO déterminent également si un composant nécessite d’être remplacé ou entretenu, augmentant ainsi l’efficacité et réduisant le recours au service juste-à-temps », explique Partha Marella, vice-président directeur et chef mondial du segment des dispositifs médicaux et de la fabrication chez HCLTech.

L’IA générative dans les soins de santé

L’IA n’est pas toujours utilisée pour résoudre des problèmes complexes ou simplifier une découverte difficile. Souvent dans l’industrie LSH, des organisations partenaires chargées de soutenir un hôpital ou un centre de santé font face à des difficultés.

Par exemple, la gestion d’une vaste base de données de renseignements sur les patients pour une entreprise de diagnostic, les problèmes à suivre les dispositifs et équipements médicaux dans des laboratoires cliniques et le remplacement des formulaires papier manuels fastidieux et chronophages.

C’est là que l’IA conversationnelle prend progressivement la relève du personnel d’accueil, des réceptionnistes et des téléphonistes, simplifiant ainsi les soins aux patients. Alimentés par les données et les antécédents médicaux des patients, ces grands modèles linguistiques (LLM) deviennent plus intelligents chaque jour en fournissant des réponses rapides et précises aux gens.

Qu’il s’agisse de fournir des conseils de santé personnalisés, de donner des recommandations alimentaires ou d’envoyer des rappels de prise de médicaments, ces assistants conversationnels aident les personnes dans le besoin à tout moment, où qu’elles soient. Certains vont même plus loin en réduisant l’anxiété et en améliorant la santé mentale.

Mais cela ne se limite pas seulement au patient. L’IA générative crée aussi de nouvelles opportunités pour les médecins, les hôpitaux, les fournisseurs de dispositifs médicaux, les soignants et bien d’autres acteurs du secteur.

Par exemple, une importante entreprise américaine de dispositifs médicaux et de soins de santé répondant à un large éventail de besoins souhaitait concevoir une solution efficace et attrayante pour remplacer un ancien processus de questionnaire prémédical papier.

Elle recherchait un assistant conversationnel propulsé par l’IA (assistant virtuel) capable d’interagir efficacement avec les patients en répondant à leurs questions et de remplir automatiquement le formulaire à partir des données collectées.

Pour répondre à tous les défis du client, HCLTech a développé un agent basé sur l’IA générative utilisant un LLM — similaire à ChatGPT — pour la compréhension des questions des patients.

Cet agent identifie les questions prémédicales clés; la voix des patients est transcrite en texte avec compréhension par la machine, et le système génère ensuite des réponses spécifiques au domaine à partir d’instructions conditionnelles. L’assistant virtuel gère aussi bien les différences de conversion et les réponses en fonction de l’âge, du genre et de possibles difficultés d’élocution des patients.

HCLTech a aidé le client à rationaliser le processus de questionnaire prémédical, éliminant la saisie manuelle des formulaires et libérant ses employés pour leur faire gagner 40 % de temps grâce à l’intervention de l’agent.

Les médecins ont aussi obtenu des informations précieuses sur les tendances et les schémas de santé des patients, ce qui leur a permis de prendre de meilleures décisions et d’opter pour des stratégies thérapeutiques améliorées, ce qui profite ultimement aux patients.

Défis et occasions à venir

Un assistant conversationnel ne fournit pas toujours des réponses justes en raison de jeux de données insuffisants ou de situations de patients différentes. Les données saisies dans un système pourraient ne pas suffire à apporter une réponse à une question critique d’un patient. D’où la nécessité de données plus variées, allant des simples possibilités aux attentes du patient.

La façon de préparer un assistant conversationnel doit évoluer pour utiliser des données correspondant au cas présent d’un patient et pas seulement à des cas similaires passés. L’outil doit aussi être prêt à répondre aux questions probables qui pourraient surgir au cours d’une conversation. Par exemple, comment éliminer la peur de subir une chirurgie dans une condition critique ou si la condition peut se soigner par des médicaments seulement.

C’est là où un LLM doit être adapté finement et soutenu par le traitement du langage naturel (NLP) afin de vraiment comprendre la question du patient et fournir la bonne information d’une façon simple, gardant à l’écart la complexité et la terminologie médicale.

Les défis peuvent aussi concerner la sécurité des données d’un patient : si un pirate y accédait, il pourrait les modifier, rendant ainsi l’assistant conversationnel biaisé ou erroné dans ses réponses, ce qui pourrait induire en erreur, particulièrement si la personne est âgée.

C’est là que la cybersécurité “zéro confiance” joue un rôle clé dans l’industrie de la santé et pour les organisations connexes, protégeant l’informatique en nuage, sécurisant les appareils et équipements connectés à l’IdO et gardant confidentielles les informations des patients auprès de sources externes.

Comment ces assistants conversationnels peuvent-ils être encore mieux utilisés?

Forte de sa vaste expertise dans la gestion de l’infonuagique et de la migration des activités vers le nuage, l’IdO en santé et des mégadonnées et de l’analytique, HCLTech est le partenaire idéal pour les organisations de soins de santé désireuses d’adopter l’IA ou ses diverses formes, y compris le déploiement des assistants conversationnels présentés ci-dessus.

HCLTech Intelligent Operations allie une expertise sectorielle approfondie à une idéologie de conception de produits transformationnelle pour optimiser les flux de travail et les opérations en santé.

La solution augmente la conformité aux ententes de niveau de service (SLA), aux indicateurs de performance (KPI), aux règlements et à la conformité du secteur de la santé, améliore la satisfaction des membres et des fournisseurs et aide la prise de décisions intelligentes par des informations en temps réel. Elle permet également d’évaluer efficacement les risques de processus, de préserver les ressources financières et de maintenir une structure axée sur les patients.

Par exemple, la Solution HCL iAutomate Healthcare est une solution intelligente d’orchestration automatisée qui aide les clients du secteur santé à mettre en œuvre une automatisation sans intervention humaine pour les infrastructures complexes et vieillissantes, tandis que la Solution HCL ROAR Healthcare est un moteur de calcul robuste qui permet aux grandes entreprises du secteur santé d’automatiser l’inventaire des configurations et d’assurer une facturation précise.