Comment les organisations de soins de santé rurales peuvent-elles bénéficier de l’IA ?

Cas d'utilisation de l'IA pour les opérations cliniques et financières dans les soins de santé en milieu rural

Alan Morgan, PDG de la National Rural Health Association, déclare que trois cas d'utilisation courants de l'IA apparaissent dans ses conversations avec les hôpitaux et les systèmes de santé.

Le premier consiste à déployer l'IA ambiante pour documenter les rendez-vous des patients . Cela peut aider les praticiens à mieux répondre aux besoins des patients tout en allégeant la prise de notes. « C'est incroyable le temps que cela libère », déclare Morgan. « Je pense que c'est potentiellement le plus grand avantage que nous pourrions tirer de l'IA. »

L'utilisation de l'IA pour la prise de notes améliore l'expérience du patient, explique Kwong, car les praticiens ne se concentrent plus exclusivement sur leur clavier d'ordinateur. Au-delà du rendez-vous, les modèles d'IA peuvent analyser le dossier du patient et signaler les problèmes nécessitant un suivi. Par exemple, si un patient mentionne à plusieurs reprises des difficultés d'endormissement, un modèle d'IA formé à la détection de tendances peut signaler ce problème et inciter le système de santé à effectuer un suivi.

« L'IA peut aider à identifier des schémas qu'un médecin pourrait ne pas voir au premier abord, ou qu'il pourrait d'abord prendre pour une remarque désinvolte », explique Kwong. Ce scénario rencontre généralement peu de résistance, car il fournit des informations supplémentaires aux prestataires sans leur indiquer explicitement la marche à suivre.

Le deuxième type de consultation est basé sur l'IA , qui peut contribuer à réduire les erreurs de diagnostic. Si les hallucinations dans les modèles d'IA et les biais dans les données d'entraînement demeurent problématiques, la possibilité d'accéder à des consultations en quelques secondes présente un avantage évident, souligne Morgan. Cela est particulièrement vrai en milieu rural, où les spécialistes peuvent se trouver à des centaines de kilomètres ou être indisponibles en dehors des heures normales de bureau.

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Le troisième objectif est la simplification de la facturation et du codage , un cas d'usage essentiel à la survie des organisations rurales. Selon un rapport du Centre pour la qualité des soins et la réforme des paiements , environ un tiers des hôpitaux ruraux risquent de fermer en raison de problèmes financiers liés au coût des soins, aux limitations de l'aide fédérale et à la faiblesse des réserves financières.

Morgan ajoute que les dirigeants des hôpitaux ruraux voient l'IA dans le cycle de revenus comme une réponse à l'utilisation de l'IA par les assureurs pour évaluer les réclamations - une pratique qui fait l'objet de recours collectifs .

Dans un podcast diffusé par le Rural Health Information Hub, Jordan Berg, directeur du National Telehealth Technology Assessment Resource Center, explique que l'application de l'IA au cycle de revenus va au-delà de l'automatisation des tâches routinières. Avec les bons outils d'IA, explique-t-il, les organisations peuvent garantir que les services sont facturés au bon niveau, informer les fournisseurs et les patients de l'échéance des factures et identifier les opportunités d' optimisation du cycle de revenus , « le tout avec une intervention minimale des utilisateurs et des parties prenantes ».

Parmi les autres cas d'utilisation de l'IA en milieu rural, on peut citer l'optimisation des flux de travail dans le dossier médical électronique (DME), l'amélioration du diagnostic et de l'aide à la décision , le déploiement de cliniques mobiles avec des praticiens assistés par des agents d'IA , et l'amélioration de la planification et des messages de suivi. Ces exemples sont efficaces car ils ne créent pas de frictions.

« Les patients apprécient un rappel automatique de rendez-vous », explique Kwong. « Pour les organisations aux ressources limitées, un tel outil peut être un bon investissement. »

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L'absence de politique n'entrave pas l'adoption de l'IA dans les soins de santé en milieu rural

L'un des obstacles rencontrés par les systèmes de santé ruraux, indépendants et communautaires en quête de conseils sur l'utilisation optimale de l'IA est l'absence de directives du Capitole. Les réglementations récentes ont défini avec précision la mise en œuvre des systèmes de DSE, les cas d'utilisation acceptables de la télésanté , ainsi que les normes et infrastructures nécessaires à l'échange d'informations médicales, entre autres.

Parallèlement, aucun cadre de ce type n'existe pour l'IA dans le secteur de la santé. Selon Morgan, cela n'est pas surprenant ; compte tenu du long processus d'adoption des technologies dans ce secteur, les politiques évoluent lentement. Pour l'instant, ajoute-t-il, « tout semble très passif ».

Le projet de loi de finances de l'administration Trump prévoit une suspension de dix ans des lois sur l'IA au niveau des États ou des collectivités locales, en remplacement d'une réglementation fédérale globale, avec peu d'obstacles de conformité. « La période est très instable, et les décideurs politiques hésitent encore », explique Kwong.

Même sans les garde-fous de la politique fédérale — ni un corpus de recherches empiriques sur la façon dont les organismes de santé ruraux utilisent l'IA —, son adoption semble décoller, affirme Morgan. « J'ai vu beaucoup de modes », comme le déploiement de robots dans les hôpitaux, « mais l'IA a un potentiel incroyable , et son utilisation a explosé rien que l'année dernière. »