L’intelligence artificielle s’invite de plus en plus dans le quotidien des patients, au-delà de la simple recherche d’informations médicales. Plus de 40 millions de personnes utilisent désormais quotidiennement ChatGPT pour obtenir des conseils de santé, une tendance qui pousse les acteurs du secteur à repenser l’accès aux soins.
Une récente enquête révèle qu’une majorité de participants (plus de 57 %) se montrent favorables à l’utilisation de l’IA dans le domaine de la santé. Cette adoption croissante a même incité les Centers for Medicare and Medicaid Services (CMS) à prioriser l’IA conversationnelle comme une application essentielle dans le cadre de leur nouveau système d’interopérabilité.
OpenAI a récemment lancé ChatGPT Santé, permettant aux utilisateurs de télécharger leur dossier médical et de recevoir des recommandations personnalisées. Anthropic a suivi avec Claude pour la Santé, une solution destinée aux professionnels de santé, aux assureurs et aux patients.
Si ces avancées suscitent l’enthousiasme, elles ne résolvent pas un problème fondamental : que se passe-t-il lorsque les conseils prodigués par l’IA ne suffisent pas ? L’IA ne peut, à l’heure actuelle, remplacer un examen médical physique ou une prescription médicamenteuse. Le patient se retrouve alors confronté aux mêmes difficultés qu’avant : la recherche de rendez-vous, la consultation des annuaires de médecins et les longues attentes.
Au-delà de la simple orientation, l’IA pourrait jouer un rôle clé dans le triage des patients. Des agents d’IA pourraient faciliter l’accès aux soins en parcourant les annuaires des professionnels de santé et en prenant contact avec leurs cabinets pour les patients. Certaines organisations envisagent même de déployer des publicités ciblées et du contenu sponsorisé pour intercepter les patients en quête de conseils.
Mais le véritable potentiel réside dans l’intégration de ce triage par l’IA au sein des structures de soins existantes. Plutôt que de consulter des messages préenregistrés ou de se rendre aux urgences avec un temps d’attente incertain, les patients pourraient bénéficier de l’assistance d’une IA médicale conviviale. Après avoir recueilli les antécédents médicaux et les symptômes, cette IA pourrait fournir des conseils adaptés au niveau de compréhension du patient, l’orienter vers un service d’urgence ou l’aider à prendre rendez-vous.
La clé réside dans une transition fluide vers le professionnel de santé. Comme le service serait proposé par le cabinet médical, les médecins pourraient consulter les notes de l’IA, élaborer des plans de suivi et garantir une prise en charge appropriée. Cette approche permet de renforcer la relation patient-médecin et d’assurer une prise en charge adaptée à la gravité de la situation.
Certaines organisations expérimentent déjà ce type de modèle, combinant une IA médicale destinée aux consommateurs avec un accès direct à la télémédecine. Il est probable que ce paradigme se généralise, contribuant ainsi à une expérience patient plus cohérente et personnalisée. Un patient bénéficiera du même niveau de service, qu’il contacte l’IA en pleine nuit ou pendant les heures de bureau.
Cependant, l’intégration de l’IA soulève des questions importantes en matière de réglementation, d’infrastructure et de remboursement. Il est nécessaire de déterminer la quantité de conseils de santé que l’IA est autorisée à fournir, et si cette limite varie en fonction de l’origine du chatbot (fournisseur de soins ou application indépendante). Il faut également tenir compte de l’interopérabilité des systèmes et de la protection des données des patients.
En particulier, la question du « traitement » dans le contexte de l’interopérabilité est cruciale. Un agent d’IA jouant un rôle de triage ne relève pas directement des définitions actuelles du traitement ou de l’accès individuel aux informations. Il est donc essentiel d’anticiper ces évolutions et d’encourager l’innovation, en adaptant la définition du traitement lorsque les professionnels de santé sont à l’origine de l’intervention.
Le triage par l’IA a le potentiel de transformer les opérations de soins de santé en améliorant l’efficacité, en optimisant les résultats et en soutenant les professionnels de santé. L’émergence de modèles d’IA spécifiques aux soins de santé, l’appel de CMS à des cas d’utilisation de l’IA conversationnelle et les investissements massifs dans ce domaine suggèrent que cette technologie deviendra rapidement incontournable. Néanmoins, les réglementations et les restrictions concernant les données des patients restent un défi majeur.
Une collaboration entre les principaux acteurs du secteur est indispensable pour relever ces défis, exploiter le potentiel révolutionnaire de l’IA et aider les professionnels de santé à s’adapter à cette nouvelle réalité.