Le Dr Priti Patel, médecin et directrice des systèmes d’information médicale (CMIO) chez John Muir Health, pilote une approche mesurée de l’intelligence artificielle (IA), passant des modèles prédictifs aux outils génératifs plus récents. Son objectif : alléger la charge administrative tout en assurant une gouvernance rigoureuse et une formation adéquate pour les cliniciens et les patients.
Sous sa houlette, le système de santé, basé à Walnut Creek, a d’abord investi dans l’IA prédictive pour anticiper des risques cliniques, comme la dégradation de l’état de santé des patients hospitalisés, l’usage d’opioïdes ou les réadmissions. Plus récemment, l’accent a été mis sur les outils génératifs visant à réduire le fardeau de la documentation. Le système a ainsi déployé le « traçage ambiant » dans ses cabinets médicaux, une technologie qui enregistre discrètement les conversations pour générer automatiquement des notes cliniques. Ce dispositif, déjà opérationnel pour les médecins en ambulatoire, s’étend désormais aux patients hospitalisés et aux urgences. John Muir Health évalue également des agents vocaux pour optimiser le fonctionnement des centres d’appels et faciliter la navigation des patients dans le parcours de soins.
« Désormais, tous nos médecins en milieu ambulatoire peuvent utiliser l’IA ambiante pour leurs visites », a précisé le Dr Patel, soulignant que le programme est en cours d’extension aux unités de patients hospitalisés et aux urgences. L’ambition est d’élargir l’usage de ces outils au-delà des seuls médecins. Le Dr Patel explore les applications potentielles pour les équipes infirmières, la gestion de cas, les services de nutrition et le cycle des revenus, des domaines où la rédaction de lettres de refus, de courriels et de demandes d’autorisation préalable consomme un temps précieux. Des automatisations simples pour les tâches des centres d’appels, telles que la planification de rendez-vous et le renouvellement des ordonnances, sont également à l’étude afin de fluidifier l’accès aux soins et de normaliser les niveaux de service.
L’adoption de ces nouvelles technologies repose sur une stratégie de segmentation du personnel médical et sur la démonstration par les données. Le Dr Patel a observé qu’environ un tiers des cliniciens ont immédiatement adopté le traçage ambiant, tandis qu’un deuxième tiers a été convaincu après avoir constaté des gains de temps significatifs en matière de documentation et de travail hors des heures normales. Pour une utilisation sécurisée, la formation intègre des notions fondamentales sur le fonctionnement de l’IA : ce que font les outils, comment ils génèrent du texte et pourquoi leurs résultats doivent impérativement être revus.
« Quelle que soit la technologie, l’utilisateur final a besoin de comprendre le ‘pourquoi’, de recevoir de l’aide, puis des retours continus sur la manière dont les choses évoluent », a-t-elle insisté. La prochaine étape de la feuille de route inclut le résumé des graphiques médicaux et l’assistance à la gestion de la boîte de réception des messages patients. Le Dr Patel anticipe que ces fonctionnalités aideront les cliniciens à accéder rapidement aux antécédents pertinents et à rédiger des réponses aux patients, tout en maintenant la règle d’or de l’intervention humaine. Elle et son équipe surveillent attentivement les indicateurs clés, comme la fréquence à laquelle les médecins modifient les brouillons générés par l’IA, pour s’assurer que les utilisateurs restent des évaluateurs actifs plutôt que des approbateurs passifs. Cette démarche, qui renforce la confiance par une amélioration visible et itérative, est autant une mesure de sécurité qu’un outil de gestion du changement.
La gestion du rythme des expérimentations est devenue un enjeu stratégique. Le Dr Patel a constaté que des expériences initiales décevantes pouvaient saper l’élan, en particulier chez les « champions » auparavant enthousiastes, et rendre plus difficile un nouvel engagement. Sa solution consiste à limiter le nombre de projets pilotes simultanés. Les essais sont réservés aux technologies jugées immatures, tandis que les solutions éprouvées, déjà en usage dans d’autres établissements, sont déployées plus largement. « Les projets pilotes sont très gourmands en ressources et en temps, et nécessitent une collaboration intensive entre les équipes », a-t-elle expliqué, ajoutant que multiplier les projets à la fois risque d’épuiser le temps clinique limité et la confiance des praticiens.
Cette approche s’aligne sur l’identité de John Muir Health, un système communautaire soucieux d’innover de manière sélective. Le Dr Patel soutient les pionniers lorsqu’ils s’attaquent à des problèmes hautement prioritaires – l’épuisement professionnel et la charge de documentation ont été les moteurs de la première vague d’adoption des scribes ambiants. Cependant, elle préfère généralement adopter rapidement les solutions qui ont fait leurs preuves ailleurs, en s’appuyant sur l’expérience des centres universitaires et des programmes d’innovation. La gouvernance est le fil conducteur de ces choix : elle relie les propositions aux objectifs stratégiques de l’entreprise, évalue les besoins en ressources et recherche des preuves de résultats dans d’autres systèmes avant de s’engager.
Les agents vocaux et conversationnels font l’objet d’évaluations selon deux axes principaux. Le Dr Patel collabore avec les plateformes de centres d’appels existantes pour y intégrer des capacités d’IA, une voie qui simplifie l’implémentation et capitalise sur des flux de travail familiers. Elle explore également l’utilisation d’agents pour la navigation des patients après leur sortie de l’hôpital ou après une opération, afin de confirmer les médicaments, de planifier les rendez-vous de suivi et de combler les lacunes courantes qui peuvent entraîner des réadmissions. Alors que l’utilisation du portail patient atteint environ 80 %, le Dr Patel reconnaît que la population restante nécessite une approche de communication multiniveaux – SMS sécurisés et, si nécessaire, appels directs – suggérant ainsi que l’IA viendra compléter, et non remplacer, le contact humain.
À la frontière entre l’aide à la décision administrative et clinique, elle distingue les algorithmes transparents des modèles « boîte noire ». Le Dr Patel privilégie les produits approuvés par la FDA lorsque le comportement du modèle est opaque et que les revendications de résultats sont significatives, et évite actuellement la modélisation clinique interne. Lorsque les intrants sont explicites et les résultats restent consultatifs, elle considère que le risque réglementaire est moindre, tout en maintenant une surveillance humaine. La formation reflète cette nuance : les cliniciens sont rappelés que les brouillons générés peuvent contenir des erreurs et que la responsabilité de l’exactitude incombe à l’auteur du dossier.
Les patients, quant à eux, posent des questions de plus en plus précises à mesure que les systèmes révèlent l’utilisation de l’IA. Le Dr Patel intègre donc une éducation destinée aux patients dans ses déploiements et forme les cliniciens à répondre aux préoccupations courantes concernant la confidentialité, l’exactitude et le consentement. Elle estime que cette transparence, associée à un message initial soulignant l’examen humain, sera essentielle à une adoption durable.
À retenir :
- Ancrer les initiatives d’IA dans un processus de gouvernance qui relie les propositions à la stratégie d’entreprise, aux résultats probants et aux réalités des ressources.
- Réserver les pilotes aux offres immatures ; passer directement à un déploiement plus large des outils validés dans des systèmes de santé similaires.
- Traiter le traçage ambiant et le résumé des graphiques comme des aides administratives nécessitant une révision humaine et un suivi des modifications.
- Utiliser les données d’adoption pour cibler le « tiers intermédiaire » des cliniciens et vérifier l’engagement continu, et pas seulement l’utilisation.
- Intégrer une éducation destinée aux patients et des points de discussion pour le personnel dans chaque déploiement afin de maintenir la confiance.
Le Dr Patel fait écho aux mises en garde de certains experts : il est préférable de commencer par définir la stratégie et les problèmes à résoudre, plutôt que par la solution ou l’outil lui-même. « Il est plus logique de commencer en gardant à l’esprit la stratégie et les problèmes », conclut-elle.