Etude européenne sur l’implémentation de l’IA en milieu hospitalier

La DG Santé de la Commission européenne a publié les résultats d’une vaste étude, intitulée “Study on the deployment of AI in healthcare”, visant à faire le bilan, dans l’état actuel des choses, du degré et du mode (ou plus exactement des modes) d’implémentation de l’intelligence artificielle en milieu hospitalier.

Pour élaborer ce rapport, ses auteurs se sont à la fois basés sur une analyse du marché (période d’analyse (janvier 2021-juin 2924) et sur une revue de la littérature, sur des enquêtes, entretiens et ateliers et études de cas.

Objectif : dresser un état des lieux des usages, identifier les freins majeurs à l’adoption et éclairages sur les stratégies déployées afin de passer outre ou de minimiser les obstacles à l’adoption (réticence, craintes de sécurité, aspects technologiques, juridiques, organisationnels et socioculturels).

Parmi les freins relevant d’obstacles technologiques : fragmentation des données de santé, insuffisance d’interopérabilité entre systèmes, vétusté de certaines infrastructures IT, absence de protocoles standardisés pour tester la performance locale des algorithmes.

D’un point de vue davantage organisationnel ou perceptif, le rapport pointe des faiblesses ou même une absence de suivi post-déploiement, de modèles de financement clairs, de mécanismes de remboursement pour les solutions d’IA ainsi que le manque de transparence et d’explicabilité des modèles. L’article de Healthcare Executive cite encore ceci : “Plusieurs représentants hospitaliers, dont un acteur belge cité dans les études de cas, relèvent le manque de budgets dédiés, l’indétermination des responsabilités internes en matière d’IA et la difficulté à recruter des profils spécialisés, tels que des data scientists ou des ingénieurs.”

Sur le plan juridique, les obstacles identifiés – et donc confirmés – sont notamment une “complexité du paysage réglementaire européen” et la coexistence de plusieurs textes juridiques ou législatifs.

Que faire ? Le rapport propose plusieurs mesures :

• établissement de standards communs en matière de gouvernance des données et d’interopérabilité
• création de centres d’excellence pour l’IA en santé (pour générer les compétences nécessaires, proposer des formations avancées, promouvoir la littératie numérique du public et favoriser la collaboration entre chercheurs, cliniciens et développeurs)
• mise en place de mécanismes de financement consolidés et de cadres de remboursement adaptés
• organisation d’évaluations systématiques de la valeur ajoutée locale, de tests de performance en conditions réelles et de dispositifs de surveillance post-déploiement
• création d’un répertoire centralisé, faisant office de catalogue européen fiable des outils d’IA en santé (pour comparer performances, les usages et vérifier la conformité réglementaire).

“L’amélioration de la transparence des algorithmes, au moyen de visualisations explicatives, d’indicateurs de confiance et de rapports standardisés, apparaît comme un déterminant essentiel pour renforcer l’adhésion des professionnels de santé et des patients.”

Source : Healthcare Executive.be

Le rapport d’étude de la DG Santé “Study on the deployment of AI in healthcare” peut être consulté via ce lien.

Article de Healthcare Executive à lire via ce lien.