Le scanner à côté de l’IA : ce qu’une visite à l’hôpital m’a appris sur la transformation des soins de santé| Par Edward Tatchim
Une récente visite à l’hôpital m’a laissé réfléchir à un contraste étonnant.
Autour de moi se trouvaient des cliniciens hautement qualifiés, des équipements diagnostiques sophistiqués, des dossiers numériques, des postes de travail connectés et des logiciels soutenant presque chaque étape du parcours du patient.
Puis j’ai entendu une professionnelle de santé décrire ses difficultés à utiliser le scanner du cabinet pour numériser des documents destinés au service de facturation, qu’elle considérait comme le véritable cauchemar de son existence.
La tâche était ordinaire. C’est précisément pour cette raison qu’elle a retenu mon attention.
Voici une organisation capable de produire des images médicales complexes et de coordonner des soins entre de nombreuses spécialités, mais dont une partie du processus financier dépendait encore d’une personne plaçant des documents dans un scanner pour faire circuler manuellement l’information d’un service à un autre.
Je ne dis pas cela pour critiquer la personne ou l’hôpital. Les professionnels de santé travaillent souvent dans des processus qu’ils n’ont pas conçus, à l’aide de systèmes qui se sont accumulés pendant des décennies. Ce qui semblait inefficace de l’extérieur pouvait aussi découler d’exigences de conformité, des limites d’un système en amont, des règles documentaires d’un assureur ou d’une mesure de protection créée après un incident antérieur.
Pourtant, je n’ai pas pu m’empêcher d’y penser.
Combien de sous-processus semblables existent dans le secteur de la santé ? Combien de temps clinique et administratif est consacré à numériser, téléverser, ressaisir, vérifier, acheminer, rapprocher et relancer ? Et quelle part de ce travail pourrait être améliorée sans affaiblir la confidentialité, la sécurité ou la responsabilité humaine ?
Numérique ne signifie pas toujours transformé
Le secteur de la santé a connu une immense numérisation. Les dossiers papier ont largement cédé la place aux dossiers de santé électroniques. Les prescriptions, résultats, ordonnances, images, rendez-vous, factures et communications avec les patients passent de plus en plus par des logiciels.
Mais numériser une tâche ne revient pas à repenser un workflow.
Un document papier converti en fichier numérique peut encore exiger qu’une personne le nomme, le classe, l’associe au bon patient, repère les champs pertinents, le transmette à une autre équipe et vérifie qu’il est arrivé à destination. Le support a changé, mais une grande partie du travail demeure.
C’est ici que l’IA pourrait faire une différence concrète.
Un système conçu avec soin pourrait ingérer un document, en reconnaître le type, extraire uniquement les informations nécessaires, les valider par rapport aux dossiers connus, repérer les champs manquants, acheminer le document vers la bonne file de facturation et conserver une piste d’audit. Les cas présentant un faible niveau de confiance pourraient être soumis à une personne plutôt que traités automatiquement.
L’objectif ne serait pas de supprimer les personnes sans discernement. Il serait d’éliminer les frictions évitables dans leur travail.
La contribution la plus précieuse d’un professionnel de santé n’est pas d’utiliser un scanner. Celle d’un infirmier n’est pas de recopier des informations d’un écran à un autre. Celle d’un spécialiste de la facturation n’est pas de rechercher un fichier qui devrait déjà être rattaché au bon épisode de soins.
Chaque minute rendue à ces professionnels peut être consacrée à un travail qui exige du jugement, de l’expertise, de la communication et de l’attention humaine.
Pourquoi la résistance est souvent rationnelle
De l’extérieur, une adoption lente peut ressembler à une résistance au changement. À l’intérieur d’un hôpital, le calcul est plus complexe.
Les données de santé figurent parmi les informations les plus sensibles qu’une organisation puisse détenir. Un workflow peut toucher des dossiers cliniques, des renseignements de facturation, des données d’assurance, des identités, des diagnostics, des images ou d’autres informations de santé protégées. En vertu de la loi HIPAA, les organisations concernées et leurs partenaires commerciaux doivent appliquer des mesures appropriées de confidentialité et de sécurité. Les fournisseurs technologiques qui créent, reçoivent, conservent ou transmettent des informations de santé protégées peuvent assumer des responsabilités contractuelles et réglementaires directes.
Les hôpitaux doivent donc poser des questions que bien d’autres secteurs peuvent se permettre de traiter avec moins de rigueur.
Où vont les données ? Qui peut y accéder ? Sont-elles conservées par le fournisseur d’IA ? Servent-elles à entraîner un autre modèle ? Chaque action peut-elle être auditée ? Que se passe-t-il lorsque le modèle est incertain ? Comment corrige-t-on une erreur ? Le fournisseur signe-t-il un accord de partenariat commercial conforme à la loi HIPAA ? Le système peut-il être intégré sans créer une nouvelle faiblesse de sécurité ? Qui reste responsable lorsque l’automatisation se trompe ?
Ce ne sont pas des excuses pour préserver des processus inefficaces. Ce sont des exigences de conception.
L’occasion appartient aux fournisseurs de solutions qui les respectent.
La promesse et la tension de la plateforme centrale
Pendant ma visite, j’ai également remarqué la présence d’Epic. Le logiciel semblait être partout.
Il existe de bonnes raisons pour lesquelles les grands systèmes de santé s’appuient sur des plateformes complètes de dossiers de santé électroniques. Un système partagé peut assurer une cohérence entre les services, offrir une vue longitudinale du patient, soutenir des workflows normalisés, centraliser la gouvernance et réduire le nombre d’applications distinctes que les cliniciens doivent utiliser.
La centralisation peut être une force. Elle peut aussi créer des tensions.
Lorsque trop d’éléments dépendent d’une seule plateforme, l’intégration se trouve limitée par son architecture, son modèle commercial, son calendrier de mises à jour et les interfaces qu’elle rend disponibles. L’innovation locale peut avancer lentement. L’information peut être techniquement numérique tout en restant difficile à exploiter en dehors du workflow dans lequel elle a été créée. Les organisations peuvent hésiter à introduire de petites solutions, car chaque nouvelle connexion accroît la complexité opérationnelle et les risques de sécurité.
La réponse n’est pas nécessairement de démanteler le dossier central.
Le dossier de santé électronique doit rester un système de référence fiable. Mais il n’a pas besoin d’être le seul endroit où réside l’intelligence.
Une architecture plus souple pourrait maintenir les données faisant autorité sous le contrôle de l’organisation de santé concernée, tout en permettant à des services spécialisés de fonctionner au moyen d’interfaces sécurisées et normalisées. Au lieu de copier des dossiers entiers dans chaque nouvel outil, un service pourrait récupérer le minimum d’information nécessaire à une finalité précise, la traiter dans un environnement approuvé, retourner le résultat et consigner chaque action.
Voilà une signification plus utile de la décentralisation.
Il ne s’agit pas de disperser les données sans contrôle. Il ne s’agit pas non plus d’ajouter une blockchain simplement parce que le terme paraît innovant. Il s’agit plutôt de distribuer délibérément l’autorité, l’accès et le traitement, avec une propriété claire et une solide interopérabilité.
Vers une intelligence plus robuste et décentralisée
L’IA peut contribuer à cette architecture de plusieurs manières.
L’intelligence documentaire peut transformer des fichiers non structurés en données structurées et validées. L’apprentissage fédéré peut permettre à des modèles d’apprendre à partir de tendances provenant de plusieurs institutions sans déplacer toutes les données des patients vers un dépôt central. Les technologies de protection de la vie privée peuvent réduire les expositions inutiles. Des contrôles d’accès granulaires peuvent limiter chaque utilisateur et chaque service au strict minimum nécessaire. Des journaux d’audit infalsifiables peuvent montrer qui a accédé à quoi, quand et dans quel but.
Des normes d’interopérabilité comme FHIR peuvent aider les systèmes à échanger des éléments de données définis au moyen d’API modernes. L’identité du patient, son consentement, la provenance des données, le chiffrement et l’application des politiques peuvent accompagner ces échanges plutôt que d’être ajoutés après coup.
L’architecture que j’imagine n’oppose pas la centralisation à la décentralisation comme un choix idéologique. Elle repose sur plusieurs couches :
• Des systèmes de référence fiables pour les informations cliniques et financières faisant autorité.
• Des interfaces normalisées pour des échanges contrôlés.
• Des services d’IA spécialisés dans des tâches étroites et bien définies.
• Une validation humaine lorsque le niveau de confiance, le contexte ou les conséquences l’exigent.
• Une journalisation, une surveillance et une gestion continues des risques dans l’ensemble du workflow.
Plus une tâche se rapproche du diagnostic ou du traitement, plus les exigences de preuve, de gouvernance et de supervision clinique doivent être élevées. L’automatisation administrative n’est pas sans risque, mais elle constitue souvent un point de départ plus réaliste.
La place réelle de l’informatique quantique
Ma réflexion m’a finalement conduit à l’informatique quantique.
Pourrait-elle donner un avantage aux organisations de santé ?
Peut-être, mais il faut distinguer la réalité à court terme de la promesse à long terme.
L’informatique quantique pourrait un jour contribuer à des problèmes d’optimisation complexe, de simulation moléculaire, de découverte de médicaments, de logistique et d’analyse de tendances difficiles à résoudre avec des ordinateurs conventionnels. La planification hospitalière, les chaînes d’approvisionnement, la préparation des traitements et la recherche à grande échelle pourraient éventuellement en bénéficier.
Mais il n’est pas nécessaire de disposer d’un ordinateur quantique pour éliminer un goulot d’étranglement lié à la numérisation manuelle de documents. Les services cloud, l’automatisation, la vision par ordinateur, les modèles de langage, les API et les outils de workflow actuels sont déjà capables de résoudre bon nombre de ces problèmes.
L’enjeu quantique le plus immédiat pour la santé pourrait plutôt être la sécurité.
Les informations médicales peuvent rester sensibles pendant des décennies. De puissants ordinateurs quantiques pourraient un jour menacer les méthodes de chiffrement à clé publique largement utilisées. Cela crée un risque de « collecter maintenant, déchiffrer plus tard » : des données chiffrées volées aujourd’hui pourraient être conservées puis déchiffrées à l’avenir. Le NIST a déjà finalisé ses premières normes de cryptographie post-quantique, ce qui donne aux organisations une raison de commencer à inventorier leurs dépendances cryptographiques et à planifier leur migration.
Autrement dit, l’avantage quantique à court terme ne viendra peut-être pas de l’exécution des workflows hospitaliers sur des machines quantiques. Il pourrait venir de la préparation d’une infrastructure de santé capable de rester sécurisée dans un avenir post-quantique.
Comment pourrais-je faire partie de la solution ?
Le scanner que j’ai observé représente plus qu’un simple inconvénient. Il pourrait constituer un point d’entrée viable.
L’erreur serait de commencer en essayant de « transformer la santé » dans son ensemble. Le secteur est trop complexe, trop réglementé et trop interconnecté pour une solution vague.
Une meilleure approche consiste à résoudre un problème étroit et mesurable de manière remarquable.
Par exemple : acheminer de façon sécurisée les pièces justificatives d’un workflow d’imagerie vers la bonne file de facturation, avec extraction structurée, validation, approbation humaine et piste d’audit complète.
Devenir un fournisseur de solutions crédible exigerait davantage que de construire une démonstration d’IA. Je devrais :
• Cartographier le workflow actuel avec les personnes qui l’exécutent réellement.
• Comprendre pourquoi chaque étape manuelle existe avant de tenter de la supprimer.
• Mesurer la situation de départ : temps par document, taux d’erreur, reprises, refus de paiement, retards et efforts du personnel.
• Déterminer précisément où les informations de santé protégées entrent, circulent et sont stockées.
• Concevoir autour du principe d’accès minimal nécessaire, du chiffrement, des autorisations fondées sur les rôles, des règles de conservation et de l’auditabilité.
• Être prêt à agir comme partenaire commercial et à respecter les obligations contractuelles et réglementaires correspondantes.
• S’intégrer au moyen d’interfaces approuvées plutôt que de créer une nouvelle base de données isolée.
• Maintenir une personne dans la boucle pour les exceptions et les cas à faible niveau de confiance.
• Commencer avec des données synthétiques ou correctement dépersonnalisées, puis lancer un projet pilote contrôlé avec le soutien de la direction, de la conformité, de la sécurité, des opérations et des utilisateurs.
• Mesurer les résultats et démontrer que le workflow est non seulement plus rapide, mais aussi plus sûr et plus fiable.
Le facteur de différenciation ne serait pas le modèle à lui seul. Les modèles continueront de progresser et deviendront largement accessibles.
La véritable valeur résiderait dans la compréhension du workflow, l’établissement de la confiance, une intégration responsable et la résolution du dernier kilomètre, souvent peu spectaculaire, entre une technologie impressionnante et les opérations quotidiennes.
La transformation commence souvent par la tâche que personne ne remarque plus
Il est tentant d’imaginer que l’avenir de la santé arrivera grâce à une invention spectaculaire.
Parfois, il commence avec un scanner.
Le contraste observé à l’hôpital m’a rappelé que l’innovation ne consiste pas seulement à créer une technologie plus puissante. Elle consiste à repérer où le temps humain est dépensé inutilement et à repenser le système avec suffisamment de soin pour que les personnes puissent faire confiance au résultat.
La santé n’a pas besoin d’automatisation pour le simple plaisir d’automatiser. Elle a besoin d’une technologie qui protège la dignité, préserve la responsabilité, renforce la sécurité et donne aux professionnels davantage de temps pour accomplir le travail qu’eux seuls peuvent faire.
Ce n’est pas une résistance à vaincre. C’est une exigence à satisfaire.
Quel workflow administratif négligé dans le secteur de la santé est prêt à être repensé de manière réfléchie et sécurisée ?
Edward Tatchim
