Apprendre ensemble : questions et réflexions sur l'intelligence artificielle et l'amélioration de la qualité
Pourquoi c'est important
L’IA a un rôle potentiellement transformateur à jouer dans les soins de santé.
L' Institute for Healthcare Improvement (IHI) se consacre au partage de ce que nous apprenons en nous concentrant sur l'intersection entre l'intelligence artificielle générative (IA générative), les grands modèles linguistiques (LLM) et l'amélioration de la qualité (QI). Gareth S. Kantor, MD, professeur à IHI , et Marina Renton, MPhil, associée de recherche principale, ont récemment animé un webinaire qui a suscité une riche discussion avec les participants. Nous avons résumé ci-dessous les principaux points à retenir de ces échanges.
Remarque : nous avons utilisé un outil d’IA générative pour rédiger cet article. Nous avons commencé par résumer les questions clés soulevées au cours de la discussion et nos réponses. Nous avons soumis ces informations et demandé à l’outil de rédiger un article de blog au style « conversationnel » et « engageant ». Enfin, nous avons édité le résultat pour plus de clarté, de ton, de précision et une meilleure diction.
En savoir plus sur l'IA
- Préparez la main-d'œuvre à l'IA . Les professionnels de la santé et les étudiants doivent se préparer à utiliser les outils d'IA sur leur lieu de travail. La clé ? Plongez dans les bases de l'ingénierie rapide et exploitez des ressources gratuites comme Coursera pour comprendre les applications pratiques de l'IA. Alors que l'IA remodèle les tâches traditionnelles comme l'analyse de données, la visualisation de données, l'analyse de processus et la génération d'idées de changement, il devient encore plus vital de développer des compétences complémentaires comme la réflexion stratégique, l'écoute active et la réflexion conceptuelle. L'IA générative, avec sa capacité à suggérer des discussions structurées et à analyser des informations, apparaît également comme un allié dans le développement de ces compétences.
- Restez informés au milieu du déluge d'IA . Le paysage de l'IA est dynamique, avec de nouveaux développements qui se produisent quotidiennement. Nous ne recommandons pas de ressources spécifiques, mais des podcasts d'intérêt général (comme Everyday AI ou The AI Breakdown ), des revues spécialisées telles que NEJM AI et des médias grand public (comme The New York Times et BBC News ) offrent des informations actualisées.
Données et confidentialité
- Découvrez comment déployer l'IA dans les petites organisations . Meta's Llama et une multitude d'autres outils open source peuvent faciliter l'utilisation des outils d'IA par les petites entités à un coût potentiellement inférieur. L'hébergement interne, que ce soit avec ces alternatives ou d'autres, peut aider à garantir que les données restent en sécurité en interne. Certaines compétences en programmation sont nécessaires pour mettre en œuvre ces options open source.
- Ne présumez pas que vous êtes en conformité avec la loi HIPAA lorsque vous utilisez l'IA générative . Des technologies comme ChatGPT ne sont pas intrinsèquement conformes à la loi HIPAA, mais l'utilisation d'accords commerciaux appropriés peut permettre d'assurer la conformité, comme le souligne un article récent du HIPAA Journal .
Langue et impact international
- Testez la polyvalence linguistique de l'IA . ChatGPT et les plateformes similaires proposent des interactions multilingues, bien que les compétences varient en fonction des données de formation sous-jacentes. Vous pouvez commencer par demander à l'outil d'utiliser votre langue principale. Aucun changement de paramètre de langue distinct n'est nécessaire pour la plupart des outils d'IA générative.
Cas d'utilisation plus larges dans le domaine des soins de santé
- Considérez l’IA comme un catalyseur potentiel de la joie au travail . Les entreprises exploitent l’IA pour rationaliser la prise de notes et la tenue des dossiers médicaux, améliorant ainsi la satisfaction au travail. De nombreux outils (tels qu’Abridge, Nabla et DAX) illustrent cette tendance, en proposant d’accélérer l’exécution de tâches banales mais essentielles et peut-être de réduire l’épuisement professionnel.
- Apprenez-en plus sur la navigation et le triage des patients . Des institutions comme Johns Hopkins explorent le potentiel de l'IA en matière de navigation des patients, promettant un avenir où il sera courant d'utiliser l'IA pour des processus de soins de santé critiques tels que l'aide au triage aux urgences et la mise en relation des patients avec le service de soins ambulatoires le plus approprié.
Coproduction et participation
- Apprenez à utiliser l’IA comme un outil contre les biais . L’IA peut être adaptée pour identifier et traiter les biais dans les soins de santé. En utilisant des messages spécifiques (par exemple, en indiquant à un outil d’IA générative qu’il est un expert en équité des soins de santé et qu’il peut appliquer des concepts tels que les biais implicites), il est possible de mettre en évidence et d’atténuer les biais lors de l’utilisation de l’IA dans les rencontres cliniques et les tâches de recherche. Mais les risques de biais sont omniprésents et pas toujours visibles.
Autres questions et préoccupations
- Recherchez la transparence dans les réponses de l'IA . Les LLM diffèrent sur plusieurs aspects. Il s'agit notamment de savoir s'ils font preuve de transparence et favorisent la confiance grâce à des contrôles d'exactitude intégrés et en identifiant les sources d'information. L'identification des erreurs permet d'éviter la diffusion d'informations fausses ou trompeuses. En fournissant des informations d'attribution (par exemple, des documents de recherche, des articles de presse, etc.), les utilisateurs de LLM peuvent évaluer la fiabilité des informations. Cela peut également aider à identifier les sources potentielles de biais.
- Soyez attentif aux dates limites de connaissances . Les LLM varient également en termes de dates limites de connaissances. Tout comme les livres peuvent avoir plusieurs éditions, une date limite de connaissances correspond à la date à laquelle les informations utilisées pour entraîner le modèle ont été mises à jour pour la dernière fois. Par exemple, la date limite de connaissances de ChatGPT-4 est avril 2023. L'utilisation de plug-ins LLM qui naviguent sur Internet (par exemple, le lecteur Web de GPT-4) peut réduire la probabilité d'hallucinations, de réponses fabriquées qui semblent plausibles mais fausses et qui ont reçu une certaine attention médiatique.
- Apprenez-en plus sur le rôle de l'IA dans l'analyse des données. Certains outils, notamment GPT-4, permettent d'analyser et de manipuler des données sur plusieurs feuilles de calcul, démontrant ainsi sa polyvalence dans la gestion de tâches complexes. Gemini de Google rattrape son retard, permettant aux utilisateurs de saisir directement des données pour produire des graphiques d'exécution, des graphiques de contrôle et d'autres analyses.
L'IA a un rôle potentiellement transformateur à jouer dans les soins de santé. IHI continuera d'organiser des opportunités de dialogue autour des implications, des défis et de la trajectoire de l'IA. Pour les dernières informations de IHI, faites défiler vers le bas de cette page pour vous abonner à notre newsletter. Si vous souhaitez participer à une conversation plus large sur l'IA et l'amélioration de la qualité, veuillez contacter le directeur de l'innovation et de la conception de IHI , Jeffrey Rakover, MPP, à l' adresse IHI .
Pierre M. Barker, MD, MBChB, est directeur scientifique de l'IHI, Institute for Healthcare Improvement. Gareth S. Kantor, MD, est consultant clinique chez Insight Actuaries & Consultants. Marina Renton, MPhil, est associée de recherche à IHI , Innovation et conception. Jeffrey Rakover, MPP, est directeur de l'innovation et de la conception à IHI .
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