La FHF publie un baromètre sur l'usage de l'IA dans les hôpitaux

Ce livret blanc, baptisé "L’IA en santé : qui est le maître ?" est "le résultat de l’observation des usages actuels et des attentes des établissements", menée par la commission FHF IA. Créée cette année, elle rassemble des "professionnels de santé, des directeurs et des experts du numérique d’établissements hospitaliers et médico-sociaux publics".

L’objectif de cet ouvrage est de synthétiser l’expertise de la FHF sur l’IA appliquée aux établissements publics, en s’appuyant notamment sur les travaux de la commission FHF IA et sur les résultats d’un baromètre conduit auprès de 110 hôpitaux et établissements médico-sociaux publics.

Le livret blanc rapporte que "48% des établissements répondants ont identifié un référent IA ou mis en place un comité de pilotage dédié". "Parmi eux, 70% travaillent sur une véritable feuille de route stratégique." Preuve que l’IA tend à s’intégrer au sein des structures.

Les résultats du baromètre montrent que l’IA est particulièrement utile pour améliorer le "triptyque efficacité-qualité-satisfaction" avec l’efficacité opérationnelle (automatisation des tâches) pour 80% des répondants, la qualité des soins (diagnostics plus précis et réduction du risque d’erreurs médicales) pour 67% et la satisfaction des patients (plus de temps d’écoute) et/ou du personnel (moins de tâches répétitives) pour 42%.

L’IA est particulièrement utilisée pour l’aide au diagnostic et à la décision clinique (57%), suivie par le pilotage stratégique et l’analyse de données (21%), la recherche clinique et biomédicale (14%) et l’organisation logistique et les flux (12%).

Des freins persistent, comme le financement dédié à l’IA et au numérique (83%), le manque de compétences internes (66%), les contraintes réglementaires, avec l’IA Act notamment (34%), la qualité des données récoltées et leur accès (20%). La FHF évoque en effet un défi à relever sur la structuration et l’harmonisation de ces données hospitalières. "Sans données de qualité et interopérables, même les algorithmes les plus sophistiqués resteront sous-exploités." 

Réticence au changement

Autre défi constaté, la réticence du changement du personnel (19%). Le livret blanc souligne enfin que les modèles d’IA "sont gourmands en infrastructures et en énergie, ce qui pose des enjeux éthiques et environnementaux".

La FHF pointe quatre priorités "pour réussir l’IA en santé". Il s’agit de consolider et d’étendre les usages actuels, d’optimiser le codage et la valorisation médico-économique, d’automatiser les tâches de gestion des ressources humaines et la prévision de charge et d’étendre l’usage des LLM [un type d’IA capable de reconnaître et de générer du texte, NDLR] aux tâches administratives.