L’IA dans le secteur des soins de santé – Plateformes ou librairies? Pourquoi pas les deux?

Author(s):

  • Becks Simpson, Responsable technique de l’apprentissage machine chez Imagia 

La médecine personnalisée est présentée comme le Saint Graal des soins aux patients. En renforçant l’aide à la décision afin que les bons traitements soient prescrits au bon moment et que les diagnostics puissent être établis sur la base de toutes les données disponibles analysées intelligemment, nous pouvons améliorer les résultats pour les patients et réduire les coûts des soins de santé.

Cela explique l’engouement autour des initiatives de mégadonnées et d’apprentissage machine dans les soins de santé ces dernières années. Avec la masse de données disponibles dans les hôpitaux pour la formation et les algorithmes de pointe qui sont produits et qui peuvent distinguer des choses que les ordinateurs n’ont pas pu faire auparavant, la pression pour une médecine personnalisée est encore plus forte que jamais. Les entreprises doivent être en mesure d’intégrer avec succès leur logiciel dans l’infrastructure hospitalière et dans le flux de travail clinique. S’ils ne le font pas, ils ne pourront pas exploiter les données disponibles, former l’IA pour aider les cliniciens et avoir un impact sur les résultats des patients. C’est là que réside le défi. Le logiciel doit-il être livré sous forme de portions discrètes, de taille réduite, généralement regroupées en librairies? Ou bien doivent-ils adopter une approche de type plateforme, c’est-à-dire une solution tout-en-un de bout en bout?  Compte tenu des avantages et des inconvénients de chacune des deux approches et de leur complémentarité, comme nous l’avons constaté chez Imagia, il est en fait préférable de faire les deux!

 

Les avantages et les inconvénients des librairies

Certaines entreprises ont déjà commencé à déployer des solutions d’IA pour la médecine de précision dans le contexte clinique. La façon la plus courante de livrer des logiciels dans un hôpital est de distribuer le code sous forme de librairie. En gros, cela signifie que l’on déploie des éléments plus petits, de la taille d’une bouchée de pain, qui exécutent une seule tâche ou limitent la portée de la fonctionnalité. Par exemple, un outil d’IA pour la radiologie pourrait ne permettre que la détection et la classification de nodules intelligents, mais pas l’interfaçage avec d’autres formes de données telles que les rapports ou les dossiers médicaux électroniques.

 

Le principal avantage est que les médecins et les hôpitaux peuvent choisir les éléments du flux de travail qu’ils souhaitent améliorer sans avoir à acheter un programme lourd et surdimensionné pour ce qu’ils veulent réaliser. Toutefois, ce type de logiciel dispose souvent de son propre widget ou écran, ce qui signifie que le clinicien doit ouvrir une autre fenêtre et passer de l’une à l’autre au cours de son travail. Cela devient facilement fastidieux et ajoute à la « fatigue de l’utilisateur » que subissent déjà les médecins. En outre, plus le nombre de logiciels distincts utilisés augmente, plus il est probable qu’il y ait des incompatibilités entre eux. Cela peut également signifier que si une fonctionnalité supplémentaire est nécessaire, ils doivent la demander à l’un des fournisseurs si les paquets dont ils disposent ne peuvent pas fonctionner correctement ensemble.

 

Le regroupement en plateformes aide un peu

Afin de contourner ces inconvénients, certaines entreprises ont décidé de proposer leurs outils et algorithmes sous forme de plateformes. Par rapport aux librairies, les plateformes offrent une expérience cohérente de bout en bout et ne souffrent pas des problèmes d’incompatibilité que connaissent parfois les librairies.

 

Les logiciels basés sur une plateforme peuvent réduire la fatigue de l’utilisateur, car les interactions se font par le biais d’une interface utilisateur unique, sans qu’il soit nécessaire de passer d’un outil à l’autre. Puisque toutes les fonctionnalités du début à la fin du flux de travail d’un clinicien sont capturées dans la plateforme, il n’y a plus de souci d’incompatibilité entre les composants logiciels. Toutefois, cela signifie également que si un utilisateur a besoin d’une nouvelle fonctionnalité que le fournisseur de logiciels ne prévoit pas de construire, il n’a guère de recours pour trouver une alternative. Un autre inconvénient est que l’achat d’une plateforme est une solution « tout ou rien » où l’utilisateur est obligé d’accepter tous les éléments, même s’il n’en a pas besoin. Imaginez un scénario dans lequel un oncologue dispose d’un excellent logiciel de gestion et de prévision des doses, puis d’un nouveau logiciel basé sur une plateforme pour traiter les données des patients, permettre la création automatique de rapports et prévoir le traitement approprié dans le cadre de l’aide à la décision, mais sa gestion des doses est terrible! À moins que la plateforme ne dispose d’intégrations exceptionnelles, il est probable que l’oncologue doive soit abandonner son excellent outil pour un autre moins performant, soit essayer de gérer lui-même les interactions entre les deux. Il semble que les librairies et les plateformes présentent toutes deux des défauts qui peuvent les rendre imparfaits pour mettre l’IA au service de la médecine personnalisée.

 

Alors pourquoi ne pas faire les deux? Les avantages de la combinaison des deux approches

Étant donné que les inconvénients des librairies et des plateformes, lorsqu’elles sont utilisées séparément, sont complémentaires, il est logique d’utiliser une approche de la fourniture de logiciels qui tire parti des deux afin d’atténuer les inconvénients et de tirer pleinement parti des avantages.

 

Chez Imagia, nous avons constaté que la meilleure solution est de construire une plateforme à partir de composantes modulaires qui peuvent fonctionner individuellement, ou en petits groupes, ou, lorsqu’elles sont combinées ensemble, former un produit complet. Comme il s’agit toujours d’un seul logiciel provenant d’un seul fournisseur, au lieu de plusieurs provenant de fournisseurs différents, il est plus facile à maintenir et les utilisateurs se lassent moins des nombreux widgets, ce qui améliore l’efficacité du flux de travail. L’avantage, toutefois, est que les sites peuvent, en option, installer uniquement les parties du flux de travail dont l’utilisateur a réellement besoin. En construisant un produit de type plateforme à partir de librairies, la normalisation et la sécurité entre les composants ne sont plus un problème. Les pièces modulaires sont conçues pour s’intégrer les unes aux autres ou pour exister de manière autonome, de sorte que chaque pièce intégrée possède des interfaces bien définies, une apparence unifiée lorsqu’elle est combinée et des règles d’intégration qui font de son utilisation une expérience plus fluide. Il devient également un guichet unique pour tous les éléments qu’une personne peut utiliser dans son flux de travail clinique, de l’accès aux données à l’annotation et à la mesure, en passant par l’examen des prévisions de l’IA, etc.

 

La poursuite de la médecine personnalisée

À mesure que nous nous dirigeons vers un avenir où de plus en plus de sites cliniques et de praticiens font le pas vers l’incorporation de logiciels pilotés par l’IA dans leurs flux de travail dans la poursuite de la médecine personnalisée, plus nous verrons de solutions et de produits sur le marché déployés dans les hôpitaux et les cliniques médicales. Avec toutes ces options disponibles, il est plus important que jamais de travailler avec des fournisseurs de logiciels qui comprennent les implications d’une livraison axée sur une librairie ou sur une plateforme et, surtout, ceux qui travaillent à l’intersection des deux approches.

 

Pour en savoir plus sur les produits et solutions Imagia et sur la manière dont vous pouvez apporter de la valeur à vos flux de travail cliniques grâce à de puissantes capacités d’IA, communiquez avec nous en écrivant à l’adresse suivante [email protected] ou en remplissant ce formulaire.

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