L’intelligence artificielle générative (GenAI) s’apprête à transformer en profondeur le secteur de la santé en Inde, promettant une amélioration significative de la productivité, une accessibilité accrue et de meilleurs résultats pour les patients. C’est la conclusion majeure d’un rapport d’EY, publié pour l’année 2025 et intitulé « Quelle productivité la GenAI peut-elle débloquer en Inde ? ».
Ce rapport, qui analyse l’état actuel de la GenAI dans les entreprises indiennes et les tendances futures, met en lumière le potentiel de cette technologie à redéfinir l’accès aux soins, à stimuler l’innovation et à améliorer l’efficacité, particulièrement dans un pays où les besoins sont immenses.
Une révolution en marche pour la santé indienne
Selon les analystes d’EY, la GenAI a le potentiel de remodeler les modèles de santé traditionnels. Des plans de traitement personnalisés aux diagnostics automatisés, en passant par les assistants de santé virtuels et la découverte accélérée de médicaments, les applications sont vastes. Les avancées dans la biologie, permises par l’IA, pourraient conduire à des remèdes plus rapides pour des maladies complexes comme le cancer et la maladie d’Alzheimer, prolongeant ainsi l’espérance de vie humaine. De plus, dans le domaine des neurosciences, l’IA offre des perspectives prometteuses pour la compréhension et le traitement des maladies mentales telles que la dépression et la schizophrénie, tout en améliorant la cognition et le bien-être émotionnel.
La GenAI est également appelée à combler les pénuries de ressources en facilitant les diagnostics à distance, en analysant les données de santé longitudinales et en fournissant des recommandations de soins personnalisées. Ces progrès devraient redéfinir l’accessibilité, autonomiser les communautés et créer un écosystème numérique de santé plus inclusif à travers l’Inde.
Des innovations concrètes et des applications prometteuses
Le rapport détaille une série d’applications concrètes et d’innovations déjà en cours ou en phase de développement :
- Diagnostics et analyses prédictives : Des diagnostics guidés par l’IA, des analyses prédictives de la santé et des systèmes de télémédecine avec triage intelligent sont en développement. L’IA pourrait également permettre des diagnostics sur des appareils mobiles et des consultations hors ligne, avec un support linguistique régional pour les applications de santé.
- Amélioration de l’efficacité opérationnelle : Les outils GenAI sont de plus en plus déployés dans les organisations de santé, que ce soit à l’étape pilote ou complète. Le copilote de documentation médicale, par exemple, aide les hôpitaux à créer et gérer les dossiers des patients plus efficacement, libérant ainsi du temps précieux pour les professionnels de santé. La gestion du cycle des revenus bénéficie également de solutions GenAI qui rationalisent les processus administratifs et réduisent les coûts opérationnels.
- Engagement des patients : Les chatbots de santé facilitent les interactions et l’expérience patient, automatisent les demandes de routine et soutiennent l’efficacité opérationnelle.
- Recherche et développement : L’IA pourrait accélérer les percées en biologie, permettant le développement rapide de remèdes pour des maladies graves.
Des exemples concrets d’adoption
Plusieurs acteurs du secteur de la santé ont déjà intégré la GenAI dans leurs opérations :
- Santéaliens a lancé un chatbot, Wellioun, pour la santé personnelle, offrant des informations et des recommandations sur mesure. Un bot IVR alimenté par l’IA améliore également le service client en gérant efficacement les appels et en résolvant les problèmes en temps réel.
- Apollo 24|7, la plateforme numérique d’Apollo Hospital Group, collabore avec Google Cloud pour développer un moteur d’intelligence clinique (CIE) utilisant les modèles Vertex AI et Genai. Les prestataires de soins de santé en Inde misent sur la GenAI pour l’efficacité de leurs effectifs, l’analyse prédictive, l’aide à la décision clinique et la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Une augmentation de la productivité de 30 % à 32 % est attendue d’ici 2030.
- Cleveland Clinic utilise l’analyse prédictive basée sur l’IA en cardiologie pour améliorer la détection précoce des maladies cardiovasculaires, améliorant la précision de l’évaluation des risques et permettant des interventions plus précoces.
- Johns Hopkins Medicine a mis en œuvre un système d’alerte précoce (TREWS) basé sur l’IA pour détecter la septicémie à un stade précoce en analysant les données des patients en temps réel, ce qui a réduit la mortalité et les séjours à l’hôpital.
Surveillance des maladies et efficacité financière
Une étude de cas notable est la solution de surveillance des maladies alimentée par l’IA développée par Wadhwani AI en partenariat avec le gouvernement indien. Ce système numérise et analyse plus de 100 000 sources médiatiques en plusieurs langues pour détecter les épidémies de maladies. Ce système a considérablement réduit le temps nécessaire à la détection des épidémies potentielles, renforçant ainsi la capacité de l’Inde à réagir efficacement aux urgences de santé publique.
De plus, l’automatisation des processus financiers par GenAI permet une analyse prédictive pour la planification financière, minimise les erreurs et soutient une meilleure prise de décision, conduisant à une plus grande efficacité opérationnelle et à des économies de coûts.
Impact potentiel et défis à relever
L’impact de la GenAI sur le secteur indien de la santé devrait être significatif, notamment dans la gestion des hôpitaux, le soutien aux médecins et aux infirmières (qui représentent environ 45 % du personnel hospitalier) et l’amélioration de l’expérience globale des patients grâce à une disponibilité transparente des données. Une étude menée sur plus de 450 rôles suggère un impact potentiel de productivité de 30 % à 32 % d’ici 2030 dans le secteur des soins de santé.
Cependant, l’adoption de la GenAI dans le domaine de la santé n’est pas sans défis. La sensibilité des données et les problèmes de confidentialité constituent des obstacles majeurs, tout comme la dépendance à des systèmes hérités qui ne sont pas conçus pour les applications GenAI. Il existe également une pénurie de professionnels qualifiés formés pour mettre en œuvre et gérer ces technologies, ainsi que des complexités réglementaires et éthiques qui nécessitent des cadres de gouvernance solides.
Pour surmonter ces obstacles, les organisations de santé doivent investir dans des ensembles de données robustes, moderniser leurs infrastructures, développer les talents en IA et établir des pratiques d’IA responsables. La collaboration avec les fournisseurs de technologie, les startups et les régulateurs sera également essentielle pour une mise à l’échelle réussie des innovations.