IA en Santé : améliorer la qualité de vie grâce à l'Intelligence artificielle
Sommaire
- Adopter une approche centrée sur l’humain : un défi stratégique pour les innovations numériques et l’IA en santé
- L’IA en santé : pourquoi est-ce un pilier de l'analyse de données et des soins personnalisés ?
- Cas d’usage : comment l'IA en santé améliore la qualité de vie des patients ?
- Vers une évolution des produits numériques : de l’IA en santé à la gamification, en passant par les objets connectés
- Intégrer le facteur humain dans la conception de solutions numériques de santé et d’IA
- Comment les entreprises peuvent-elles améliorer l'efficacité de leurs solutions numériques en santé ?
La santé numérique, associée à l'Intelligence artificielle (IA), transforme profondément le paysage des soins, notamment dans l'amélioration de la qualité de vie des patients. Lors du récent webinaire organisé par BeTomorrow, intitulé “Digital Health: Augment Quality of Life with AI - Design for Humans, not for Patients”, nous avons exploré les défis stratégiques et les opportunités pour les entreprises qui développent des produits numériques dans ce domaine, notamment les solutions d’IA en santé.
Dans cet article, nous vous proposons un résumé des principaux points abordés, ainsi que des insights concrets pour les décideurs dans les secteurs de la santé et des technologies numériques.
Adopter une approche centrée sur l’humain : un défi stratégique pour les innovations numériques et l’IA en santé
Comprendre les patients au-delà des données
L'un des grands défis pour les entreprises de santé numérique est d'adopter une approche centrée sur l'humain. Comme l'a souligné Katarzyna WAC, directrice du Quality of Life Technologies Lab de l'Université de Genève, il ne s'agit pas simplement de traiter des patients en tant que sources de données, mais de prendre en compte leur qualité de vie dans son ensemble.
“Il est crucial de modéliser les comportements et les besoins réels des individus dans leur contexte quotidien, plutôt que de se concentrer uniquement sur les paramètres cliniques traditionnels, explique Katarzyna.”
Impliquer les parties-prenantes dans le développement de produits numériques
Pour les industries de la santé et les entreprises, la conception de produits numériques doit être ancrée dans une compréhension fine des besoins des utilisateurs, notamment à travers des outils de co-conception élaborés avec les patients et les soignants. La collaboration avec les parties prenantes – médecins, patients, familles, et payeurs – est essentielle pour créer des solutions qui non seulement mesurent des biomarqueurs, mais permettent également de les traduire en actions concrètes pour améliorer la qualité de vie.
L’IA en santé : pourquoi est-ce un pilier de l'analyse de données et des soins personnalisés ?
Offrir des insights actionnables pour les patients
L'Intelligence artificielle joue un rôle clé dans l'analyse des datas issues des dispositifs numériques de santé, mais son efficacité repose surtout sur la capacité à fournir aux patients des insights actionnables. Agathe ACCHIARDO, fondatrice de Think Next (cabinet de conseil spécialisé dans la prospective et l'innovation dans le domaine de la santé), met en avant l'importance de l'IA en santé en tant que « co-navigateur » qui aide les patients à interpréter leurs données médicales.
“L'IA doit aller au-delà du simple rappel de prise de médicaments. Elle doit fournir des recommandations personnalisées basées sur l'analyse des comportements individuels, pour permettre aux patients de vivre mieux avec leurs maladies chroniques, précise Agathe.”
Garantir une meilleure représentation des besoins des patients
Pour les décideurs et les porteurs de projets digitaux dans le secteur de la santé, il est essentiel de s'assurer que les données collectées reflètent les véritables préoccupations des patients. Par exemple, dans le cas d'une maladie comme la toux chronique, les échelles de qualité de vie existantes ne capturent pas toujours les symptômes les plus gênants pour les patients, comme l'incontinence urinaire chez les femmes. Ce type de décalage souligne l'importance de revoir les méthodes de collecte de données pour les aligner avec les besoins réels des utilisateurs finaux.
Cas d’usage : comment l'IA en santé améliore la qualité de vie des patients ?
L'IA en santé est déjà utilisée avec succès dans divers cas d'utilisation, notamment le suivi des biomarqueurs et la personnalisation des traitements. Les dispositifs comme les capteurs de glucose en continu (CGM), par exemple, permettent à des personnes non diabétiques de surveiller leurs performances physiques et cognitives, ouvrant ainsi la voie à une utilisation plus large des technologies de santé pour l'amélioration de la qualité de vie quotidienne.
Un autre exemple concret est l'application Toilet Finder, développée par BeTomorrow. Cette application, initialement conçue pour intégrer des fonctionnalités GPS et indiquer l’emplacement de toilettes publiques, a acquis une utilité imprévue pour des patients souffrant de maladies chroniques intestinales ou d'endométriose. En facilitant l'accès à des toilettes, elle réduit les barrières sociales et améliore la qualité de vie des utilisateurs.
Pour les entreprises, ces exemples soulignent l'importance d’exploiter la puissance de l’IA en santé, de créer des solutions qui répondent à des besoins pratiques et immédiats des utilisateurs, tout en offrant des bénéfices à long terme en matière de santé.
Vers une évolution des produits numériques : de l’IA en santé à la gamification, en passant par les objets connectés
L’usage des wearables dans le domaine de la santé digital
L'un des grands enseignements de ces échanges est que les dispositifs de santé numérique, comme les wearables (accessoires comportant des éléments informatiques et électroniques avancés : textiles, lunettes, montres connectées ou encore bijoux), sont souvent abandonnés après en moyenne trois mois d'utilisation. Katarzyna Wac explique ce phénomène par le manque de personnalisation et de bénéfices perçus à long terme pour les utilisateurs.
“Les patients ne veulent pas simplement collecter des données. Ils veulent que ces données les aident à se sentir mieux et à améliorer leur vie quotidienne.”
La gamification : un levier clé pour stimuler l'engagement et améliorer le parcours de santé des patients
Pour relever le défi de l'absence de personnalisation et des bénéfices perçus à long terme pour les utilisateurs tout au long de leur parcours de santé, Agathe Acchiardo recommande d'adopter des techniques de mise en valeur des progrès à long terme.
“Les patients doivent pouvoir visualiser leur évolution au fil du temps pour ressentir une certaine efficacité personnelle et être incités à utiliser l'application sur le long terme. ”
La gamification peut ainsi être un levier puissant pour augmenter l'engagement des utilisateurs dans les solutions numériques de santé.
Intégrer le facteur humain dans la conception de solutions numériques de santé et d’IA
Le rôle essentiel des aidants dans le succès des solutions numériques de santé
Le facteur humain joue un rôle central dans la réussite des solutions numériques de santé. En plus des patients, les aidants doivent également être pris en compte dans le développement de ces solutions, car ce sont souvent ceux qui encouragent l'adoption et l'utilisation continue des outils numériques de santé, en particulier pour les patients atteints de maladies chroniques.
Pour les entreprises, intégrer les aidants dans le processus de conception peut représenter un avantage stratégique. Katarzyna Wac souligne que la charge des aidants est souvent sous-estimée, et qu'il est crucial de développer des outils qui les aident à mieux accompagner leurs proches tout en préservant leur propre qualité de vie.
Améliorer l'efficacité des soins : comment l'IA en santé transforme l'expérience des patients et des aidants
L’intelligence artificielle (IA) en Santé apporte une dimension supplémentaire à cette équation en facilitant la gestion des données complexes et en proposant des solutions personnalisées tant pour les patients que pour les aidants. Grâce à l'IA, il devient possible d'analyser de vastes ensembles de données médicales en temps réel, permettant ainsi une prise de décision plus rapide et mieux informée. Cela se traduit par des soins plus ciblés et adaptés aux besoins spécifiques des patients, tout en réduisant la charge cognitive des aidants.
En automatisant certaines tâches répétitives et en fournissant des recommandations précises, l'IA en santé permet non seulement d'améliorer l'efficacité des soins, mais également de soutenir les aidants dans leur rôle, leur offrant ainsi un soulagement face aux responsabilités souvent lourdes qu'ils portent.
Comment les entreprises peuvent-elles améliorer l'efficacité de leurs solutions numériques en santé ?
La qualité de vie : un impératif stratégique pour les entreprises du secteur de la santé
La question de la qualité de vie est un sujet central pour les entreprises développant des solutions numériques en santé. Comme le mentionne Agathe Acchiardo, la population vieillit et les maladies chroniques augmentent, ce qui rend crucial le passage d'une approche centrée sur la longévité à une approche centrée sur la qualité de vie, ou « healthspan » (= la période de la vie d'une personne pendant laquelle elle est généralement en bonne santé). La modélisation de la qualité de vie n'est pas une mode passagère, mais une tendance de fond qui va continuer à croître.
Les entreprises doivent donc intégrer ces concepts dans leurs projets pour maximiser l'impact de leurs solutions numériques de santé. En investissant dans des technologies qui améliorent réellement la qualité de vie des utilisateurs et en prenant en compte le facteur humain, elles peuvent non seulement répondre aux attentes des patients, mais aussi contribuer à transformer durablement le secteur de la santé.
L'impact de l'IA en santé sur l'amélioration des soins et l'autonomie des patients
L’IA en santé joue un rôle déterminant dans cette transformation en offrant des outils capables de mesurer, analyser et améliorer la qualité de vie des patients de manière proactive. Grâce à des algorithmes sophistiqués, l'Intelligence artificielle permet d'anticiper les besoins des patients, en particulier ceux atteints de maladies chroniques, et d'offrir des soins plus personnalisés et préventifs.
En combinant des données provenant de capteurs, de dossiers médicaux et d'autres sources, les solutions basées sur l'IA peuvent adapter les traitements en temps réel, tout en réduisant les interventions médicales invasives. Cela ouvre la voie à une médecine plus prédictive, axée sur le bien-être global, tout en renforçant l'autonomie des patients et des aidants. Les entreprises qui intègrent l'IA en santé dans leurs solutions maximisent ainsi leur capacité à répondre aux défis complexes liés au vieillissement de la population et à l'amélioration de leur qualité de vie.
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