Jamais aucun outil moderne n’a promis une plus grande efficacité et un meilleur support que ce qu’offre l’IA générative. L’année dernière, les secteurs, y compris les soins de santé, ont rapidement suivi la tendance pour bénéficier de l’avantage du premier arrivé. Les applications ont également été variées, de la documentation à l’aide à la décision clinique et même dans combinaison avec la robotique.
Tandis que le enthousiasme pour genAI restera élevé cette année – les gouvernements investissent même dans cette émergence espace lucratifle rythme d’adoption sera probablement lent, déclare Kota Kubo, PDG d’Ubie.
Nous l’avons interviewé pour discuter de la manière dont leurs partenaires en Asie-Pacifique et aux États-Unis ont reçu genAI, de la direction que cette tendance peut prendre en 2024 et de la manière dont les acteurs de la santé peuvent extraire efficacement l’immense valeur de genAI.
Q : Comment l’IA générative est-elle accueillie par vos partenaires et comment en bénéficient-ils ?
UN: Nos partenaires au Japon, notamment les plus innovants, sont généralement intéressés par genAI car ils comprennent que cela peut avoir un impact sur l’efficacité de leur travail. Ils souhaitent utiliser une plateforme genAI gérée par ChatGPT ou Med-PaLM dans leurs cliniques, cependant, la plupart d’entre eux n’ont pas accès à Internet – à moins qu’ils n’introduisent des services basés sur le cloud comme Ubie.
Même s’ils pouvaient utiliser avec succès genAI, seuls les utilisateurs les plus avertis en technologie seraient en mesure de l’utiliser à son plein potentiel, car il est difficile pour les utilisateurs de proposer des cas d’utilisation réels. Donc, il y a maintenant la demande du marché pour que les fournisseurs de logiciels proposent des cas d’utilisation combinant genAI et pouvant être intégrés dans le flux de travail clinique réel.
Nous avons assisté à l’adoption et à l’intégration réussies de genAI dans notre produit, qui est désormais utilisé dans les cliniques et les hôpitaux. Nous avons récemment publié une fonctionnalité qui utilise le LLM (grand modèle de langage) pour résumer les symptômes des patients et les réponses libres. Cela permet aux médecins de comprendre rapidement l’état d’un patient, ce qui leur permet de passer plus de temps en face-à-face avec les patients. Lors des tests pilotes, 90% des médecins ont déclaré qu’ils avaient l’intention de continuer à utiliser cette fonctionnalité. Cela montre que si une solution est accessible et a un impact positif sur les médecins, elle sera adoptée.
Il y a toujours les obstacles à l’adoption complète, tels que les systèmes, la sécurité et les habitudes de travail, mais Ubie a déjà connu un grand succès : nous avons désormais atteint 47 préfectures au Japon et plus de 1 700 établissements médicaux.
Q : Voyez-vous une différence, par exemple selon la culture, dans la manière dont genAI est reçue au Japon par rapport aux États-Unis ?
UN: Oui, il existe des différences majeures. Certaines sont culturelles, mais beaucoup sont dues aux systèmes de santé. Deux facteurs principaux sont que le système d’assurance maladie obligatoire du Japon offre une couverture universelle et que les données des patients sont contrôlées de manière plus centralisée au Japon qu’aux États-Unis.
Grâce à la couverture universelle, les Japonais sont encouragés à aller chez le médecin lorsqu’ils ne se sentent pas bien. Aux États-Unis, la décision de consulter un médecin est fortement influencée par la couverture d’assurance, les quotes-parts et les dépenses personnelles. Cela amène généralement les patients américains à éviter de prendre le contrôle de leur santé à moins qu’un problème ne devienne très grave. Le remboursement est donc une considération majeure lorsque l’on examine le marché américain.
Du point de vue de l’IA, en raison de la centralisation des données au Japon, le déploiement de l’IA est plus évolutif. Les entreprises technologiques accélèrent leur démarche pour accéder aux données gouvernementales, qui offrent une vaste base de données. Au Japon, l’un des plus grands obstacles à l’adoption de la genAI dans les hôpitaux est le réseau, car la majorité des hôpitaux n’ont pas accès à Internet.
Dans l’ensemble, l’IA dans le domaine de la santé est moins répandue au Japon qu’aux États-Unis, ce qui signifie que les décideurs doivent réduire le bruit et l’encombrement. Cela limite cependant les options et peut retarder l’adoption de technologies plus avancées.
Q : Où pensez-vous que l’adoption de l’IA générative dans les soins de santé en Asie et aux États-Unis ira cette année 2024 et dans les années à venir ? Le battage médiatique va-t-il continuer ?
UN: Le battage médiatique se poursuivra bien au-delà de 2024, mais l’adoption restera lente. En effet, genAI continue de prouver qu’elle peut avoir un impact sûr et efficace dans chaque domaine des soins de santé. Nous ferons preuve de la plus grande prudence pour tout ce qui a un impact direct sur les soins aux patients. Nous savons que la technologie peut améliorer les soins de santé, mais si elle ne fonctionne pas comme prévu, elle peut ralentir les systèmes de santé, coûter de l’argent et fidéliser les consommateurs et, pire encore, avoir un impact sur les résultats pour les patients.
En Asie et aux États-Unis, les aspects les plus importants de l’adoption seront d’ordre réglementaire et barrières culturelles. Les développeurs devront garder à l’esprit le fonctionnement d’un moteur d’IA dans le cadre des lois et réglementations locales. La confidentialité sera l’un des premiers domaines majeurs qu’une entreprise devra aborder, suivi de l’adaptation à chaque système de santé – directement aux patients, systèmes hospitaliers, produits pharmaceutiques – et, bien sûr, aux droits des patients.
D’un point de vue culturel, il y en a beaucoup. L’un des défis auxquels Ubie a dû faire face était de savoir comment s’adapter à contextes culturels différents. Même si de nombreux LLM disposent de puissantes capacités de traduction, chaque localité a des préférences et des besoins différents. Ubie en a fait l’expérience lorsque nous avons lancé la plateforme à Singapour et aux États-Unis. Au-delà de peaufiner les traductions directes, nous avons dû adapter notre interface utilisateur pour répondre aux préférences des patients, et la seule façon d’y parvenir est d’écouter vos utilisateurs. Je m’attends donc à ce que de nombreux acteurs technologiques se concentrent sur l’expérimentation, la collecte de données et la personnalisation au cours de l’année à venir.
Enfin, d’un point de vue mondial, il est important que nous arrêtez de considérer genAI comme un monolithe destiné à sauver les soins de santé. Il s’agit plutôt d’un ensemble de machines de précision différentes, chacune ayant des capacités spécifiques. Ce n’est pas une solution universelle.
Le succès et la confiance dans les systèmes qui seront finalement adoptés reposeront sur des résultats concrets et une précision prouvée. Les systèmes véritablement bénéfiques devraient systématiquement reproduire ou dépasser les références humaines actuelles ou accroître l’efficacité.
Q : Dans quels autres domaines du secteur de la santé pensez-vous que la genAI peut apporter de la valeur à l’avenir ?
UN: L’IA peut aller partout tant que nous avons la capacité de la rêver et de la développer. Nous constatons déjà que l’IA a un impact sur les essais cliniques, la documentation, les interactions avec les patients, etc. GenAI peut également contribuer à l’analyse des données pour démocratiser la génération d’informations et la recherche. Cependant, apporter de la valeur et du succès dépendra largement des connaissances des développeurs et de la volonté des utilisateurs.
Les capacités et l’intelligence du système seront le différenciateur. Lorsque vous examinez un moteur, par exemple ChatGPT, votre produit doit être plus qu’un simple skin en plus de cela. Seuls ceux qui possèdent une compréhension approfondie de la technologie et de leur domaine spécifique de soins de santé peuvent véritablement exploiter le potentiel de genAI.
Les développeurs doivent également se demander dans quelle mesure leur apprentissage automatique s’adapte aux nouvelles entrées et quelle est la précision de l’IA dans la mise en œuvre des changements appropriés. Votre modèle est-il fragile, existe-t-il une boucle de rétroaction appropriée, êtes-vous capable de mettre en œuvre rapidement et facilement de nouvelles règles et changements dans le système de santé dans son ensemble ?
Du point de vue de l’utilisateur, la gestion du changement sera essentielle car sans acceptation interne, peu importe ce que l’outil peut faire. Ensuite, vous devez amener le personnel à utiliser réellement les systèmes. De nombreux outils ont un impact limité car personne n’a le temps, la patience ou l’énergie pour les apprendre ou les utiliser. Il s’agit d’un autre domaine dans lequel les entreprises devront tenir compte des différences culturelles et des points de vue sur les nouvelles technologies lorsqu’elles s’implanteront sur de nouveaux marchés.
Quels que soient les systèmes potentiels à adopter, la véritable mesure sera de savoir dans quelle mesure ils aideront les patients et comment vous allez gagner la confiance du système de santé, des prestataires et des patients.
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