Grâce aux modèles linguistiques de grande taille multimodaux (LLM), les systèmes hospitaliers peuvent développer des assistants virtuels avancés afin de surveiller et de diagnostiquer proactivement l'état des patients, selon le Dr Ashley Beecy, directeur médical des opérations d'IA à NewYork-Presbyterian (NYP).
Lors d'un événement récent dans le cadre de l'AI Impact Tour à New York, le Dr Beecy a souligné comment NYP utilise déjà l'IA générative dans des domaines à faible risque, comme la synthèse des conversations lors des visites des patients. Elle espère que l'enthousiasme croissant pour l'IA générative incitera à des changements de flux de travail permettant aux hôpitaux de créer des assistants complets qui transformeront les soins aux patients.
Technologie LLM multimodale pour des soins proactifs
Le Dr Beecy, cardiologue en exercice, a déclaré qu'elle ne fournissait pas de calendrier précis pour la mise en œuvre de ces avancées, mais qu'elle vise des progrès dans l'année à venir. Actuellement, les patients lui sont adressés après avoir ressenti des douleurs thoraciques, mais elle préférerait anticiper les risques d'infarctus avant qu'ils ne surviennent. « Nous pouvons utiliser cette technologie et nos données patients pour obtenir des informations provenant de diverses modalités — imagerie, échocardiogrammes et électrocardiogrammes — qui ne sont pas toujours visibles à l'œil humain, mais que l'IA peut reconnaître pour permettre une intervention rapide », a-t-elle expliqué.
Bien que les fondements techniques de cette capacité soient largement établis, le Dr Beecy a insisté sur la nécessité d'une gestion du changement au sein des flux de travail hospitaliers. La collaboration avec des organisations de santé nationales sera cruciale pour susciter des changements structurels plus larges. L'approche consiste à cibler initialement des tâches administratives à faible risque, comme la synthèse des conversations avec les patients, avant de progresser vers des diagnostics cliniques pour détecter des conditions telles que les maladies cardiaques. « J'imagine un modèle qui intègre ces fonctions de manière transparente, me permettant de savoir quand mon prochain patient arrive, combien de temps doit durer son rendez-vous, et offrant des résumés de ses visites précédentes, le tout intégré dans des dossiers électroniques pour un accès et une action faciles », a-t-elle partagé.
Engagement des employés et raffinement des flux de travail
Le Dr Beecy a noté que les employés de NYP sont généralement réceptifs à l'IA générative, montrant une volonté d'engager avec la technologie. NYP emploie environ 49 000 membres du personnel et médecins affiliés à Cornell et Columbia University.
Dans sa discussion, modérée par l'écrivaine AI Sharon Goldman, le Dr Beecy a souligné le potentiel de l’IA pour améliorer les applications clés telles que la reconnaissance de motifs, l'extraction de données et la synthèse — toutes essentielles pour réduire la charge administrative des médecins. L'une de ses applications préférées concerne l'enregistrement des visites des patients, permettant une transcription en temps réel, soulageant ainsi le poids de la transcription manuelle. Cependant, elle a souligné la nécessité d'obtenir le consentement des patients pour l'enregistrement des visites, en privilégiant la transparence.
La transition des applications administratives vers des diagnostics cliniques est plus complexe, mais NYP explore l'utilisation des électrocardiogrammes pour identifier les maladies cardiaques structurelles. « De nombreuses personnes reçoivent des électrocardiogrammes, qui peuvent également détecter les maladies cardiaques, permettant une intervention et des soins plus précoces », a-t-elle déclaré.
Équilibre entre risques et innovations
Interrogée sur les risques potentiels liés à la mise en œuvre de l’IA générative, le Dr Beecy a reconnu plusieurs préoccupations, mais a souligné que la supervision par les médecins des résumés de visites et des diagnostics pourrait atténuer de nombreux risques. « La technologie n'est pas parfaite ; elle tourne autour de 90 % de précision, d'où l'importance de la révision par les prestataires », a-t-elle expliqué.
Un autre problème potentiel est le risque de dépendance excessive à la technologie de l'IA. Le Dr Beecy a noté les progrès rapides dans les LLM, citant l'évolution de GPT-3.5 à GPT-4, tout en mettant en garde contre la complaisance dans la supervision humaine.
NYP adopte une approche prudente mais progressive, veillant à ce que la technologie réponde aux attentes des parties prenantes intéressées par les outils d'IA et celles qui les utilisent. Bien qu'il existe des appréhensions valables concernant l'intégration dans les flux de travail existants, le Dr Beecy a rapporté un enthousiasme palpable parmi le personnel désireux de piloter de nouvelles initiatives.
Démocratisation de la technologie dans la santé
Le Dr Beecy a souligné un changement dans la manière dont la technologie est intégrée au sein des organisations, notant que pour la première fois, les professionnels de santé de NYP ont un accès direct à des outils d'IA générative comme ChatGPT. Cette décentralisation favorise l'engagement alors que les fournisseurs découvrent des cas d'utilisation pratiques pertinents pour leur travail.
NYP consulte également des groupes de patients pour évaluer la transparence autour de l'application de l'IA. Les questions portent sur le souhait des patients d'être informés lorsque l'IA est utilisée, ce qui nécessite une contribution multidisciplinaire, incluant des perspectives de sociologues et de bioéthiciens.
Après la présentation du Dr Beecy, Sarah Bird, responsable mondiale de l'IA responsable chez Microsoft, a discuté du rôle fondamental de la technologie dans la création d'un assistant médical complet. Elle a souligné que bien que l'IA générative puisse rationaliser les processus, la précision des résumés reste cruciale, car une omission d'informations essentielles pourrait modifier significativement le diagnostic d’un patient.
Dans une autre session, Promiti Dutta de Citi a partagé comment l’IA générative transforme le secteur financier, en soulignant un changement culturel vers une prise de décision éclairée par les données, tout en notant que les chatbots alimentés par des LLM en interaction avec le public sont encore considérés comme trop risqués pour être mis en œuvre.
Note de l'événement : Microsoft a sponsorisé ce segment de l’AI Impact Tour, mais les intervenants ont été sélectionnés de manière indépendante. Restez à l’écoute pour les prochaines étapes de l’AI Impact Tour, y compris des événements à Boston le 27 mars et à Atlanta le 10 avril.
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