Intelligence artificielle : les impacts économiques pour le domaine de la santé

Thèmes abordés

Médecine prédictive, médecine de précision, aide à la décision, robots compagnons, chirurgie assistée, POC Proof Of Concept, santé, numersus clausus, gain de productivité, MAT Modèle d'Acceptation de la Technologie, logiciel d'intelligence artificielle, Watson, algorithmes, produits BtoB, produits BtoC, domaine médical, personnel médical, marché émergent, OWKIN, transfer learning

Résumé du document

Selon les prévisions de croissance démographique de l'ONU, il faut s'attendre à devoir compter avec un milliard d'humains supplémentaires sur la terre d'ici à 2025. En parallèle, on assiste à un vieillissement de la population, conséquence des transitions démographiques passées et des progrès en matière de médecine et de santé publique, augmentant la longévité. Ainsi, dans une quinzaine d'années, près d'un tiers de la population française aura 65 ans ou plus. Ce constat pose la question des adaptations des systèmes de soin. En effet, les dépenses mondiales en santé devraient doubler durant les vingt prochaines années, passant de 9,7 à 18,3 milliards de dollars en 2040 (OMS). Ces tendances s'inscrivent dans une dynamique de prise en charge de plus en plus technologique des moyens médicaux. Les systèmes de santé sont confrontés à une digitalisation croissante tout en faisant face à une exigence grandissante de personnalisation de la prise en charge. Pour autant, les ressources allouées à l'innovation, notamment les infrastructures, ne sont pas encore à la hauteur des enjeux.

Extraits

[...] Paradoxalement, les médecins pourraient être ceux qui bénéficient le plus de ces avancées technologiques. En effet, un médecin hospitalier va consacrer 5,2 heures par jour devant un écran contre 1,7h à interagir avec ses patients, plus 13 minutes à faire les deux taches conjointement de son temps de travail est même consacré à des tâches indirectement liées aux patients (rédaction de courriers . ) contre directement 28% liées au patient (compte-rendu, admissions . ) (Sinsky et al. 2016). Ces chiffres sont à mettre en parallèle avec le taux de postes vacants de praticiens hospitaliers à temps plein, qui est de 27,4% (Centre national de Gestion, 2017). [...]

[...] Avec l'utilisation de modèles mathématiques pour détecter au plus tôt l'apparition d'une épidémie ou détecter des anomalies statistiques issues des données de pharmacovigilances. La plupart de ces applications ne sont pas des prévisions : elles existent déjà. Parfois sous la forme de prototype, ou de POC (proof of concept), parfois sous la forme de matériel déjà en production. On peut classer ces applications selon leur mode de fonctionnement, en deux catégories : Les IA utilisant la logique Il s'agir de l'approche la plus ancienne, qui s'appuie sur le concept que nous raisonnons en utilisant des règles logiques (déduction, hiérarchisation). [...]

[...] Autre chiffre peu encourageant : le faible nombre de levées de fonds. Au second trimestre 2017, EP Vantage n'en recensait que 48, le plus bas taux depuis 2006. Ces données sont le signe que les investisseurs sont sceptiques quant à la rentabilité de ces entreprises. Une analyse confirmée par le lobby des medtech AdvaMed, qui évoquait dans un rapport publié à l'automne 2016 : "La part de capital-risque dédié aux sociétés en cours de développement mais ne commercialisant pas ses produits est passé de 10% en 1993 à en 2014". [...]

[...] Il est tout d'abord question de l'ampleur de la tâche. Lorsqu'il s'agit de classer des fichiers ou d'éliminer des doublons, il est aisé de n'y voir que des avantages. Mais qu'en est-il lorsqu'il est question de diagnostic vital. La prise de décision devient alors décisive et les conséquences entrainant une lourde responsabilité rendent la tâche complexe à déléguer à un algorithme. Se pose alors une question : peut-on tout déléguer ? Au-delà de la question de la faisabilité ou de la fiabilité (les algorithmes souvent plus performant que les humains - Lian et al. [...]

[...] Retrieved 17 April 2019, from http://www.actusoins.com/296236/lhopital-a-bout-de-souffle-lappel-de-mille-medecins-cadres-de-sante-tribune-commune.html Artificial Intelligence: A European Perspective (2018). EU Science Hub - European Commission. Retrieved 14 April 2019, from https://ec.europa.eu/jrc/en/publication/eur-scientific-and-technical-research-reports/artificial-intelligence-european-perspective Bagozzi, Richard P. (2007) The Legacy of the Technology Acceptance Model and a Proposal for a Paradigm Shift. Journal of the Association for Information Systems: Vol : Iss Article 12. Available at: https://aisel.aisnet.org/jais/vol8/iss4/12 Boudet, Alexandre (2018) Tarification à l'acte: la fausse-bonne idée qui a conduit l'hôpital au burn-out . Le Huffington Post. Retrieved 16 April 2019, from https://www.huffingtonpost.fr/2018/02/12/tarification-a-l-acte-la-fausse-bonne-idee-qui-a-conduit-l-hopital-au-burn-out_a_23359548/ Brody, H., & Hunt, L. [...]