25 Cas d'utilisation de l'IA en santé avec exemples

Une étude récente montre que les équipes hybrides composées de cliniciens humains et de systèmes d'IA posent des diagnostics médicaux plus précis, en grande partie parce qu'ils ont tendance à commettre des erreurs différentes et complémentaires qui aident à se corriger mutuellement. Ces résultats indiquent un fort potentiel de l'IA pour améliorer la sécurité des patients et promouvoir des soins de santé plus équitables.¹

Comment les systèmes d'IA de santé se comportent-ils ?

Nature Medicine : IA clinique généraliste vs. spécialisée

Cette étude compare deux outils d'IA clinique spécialisés, OpenEvidence et UpToDate Expert IA, sur trois modèles de pointe généralistes : GPT-5.2, Gemini 3.1 Pro, et Claude Opus 4.6. L'étude a également inclus l'aperçu IA de Google Search dans l'évaluation en conditions réelles comme point de référence couramment accessible.

L'évaluation comporte trois volets :

• MedQA : 500 questions d'examen d'autorisation d'exercice médical.
• HealthBench : 500 requêtes cliniques notées selon des grilles d'évaluation élaborées par des experts.
• Requêtes cliniques réelles (RCQ) : 100 questions anonymisées soumises par des médecins dans un environnement clinique réel. Les réponses ont été évaluées par 12 cliniciens en aveugle sur l'exactitude, l'exhaustivité, la sécurité et la clarté.

L'étude teste si les produits commercialisés spécifiquement pour un usage clinique offrent de meilleures connaissances médicales, un meilleur alignement clinique et une utilité réelle supérieure à celle des LLM généralistes.

Le volet RCQ est particulièrement important car il mesure la performance sur des questions que les médecins posent réellement, plutôt que de s'appuyer sur des jeux de données de type examen.

Résultats du benchmark

Les modèles généralistes ont surpassé les outils cliniques spécialisés dans les trois évaluations :

• Sur MedQA, Gemini a obtenu 97,4 %, contre 89,6 % pour OpenEvidence et 88,4 % pour UpToDate.
• Sur HealthBench, GPT-5.2 a obtenu 88,0, tandis qu'OpenEvidence et UpToDate ont obtenu 62,6 et 61,3.
• Sur RCQ, Gemini a atteint une note moyenne des cliniciens de 3,62 sur 4, suivi de GPT-5.2 à 3,54 et de Claude à 3,52. OpenEvidence a obtenu 3,24, et UpToDate a obtenu 3,17.
• L'aperçu IA de Google a performé à peu près au même niveau que les deux outils cliniques.
• UpToDate a refusé 19 % des requêtes cliniques réelles, contre 1 à 3 % pour les modèles de pointe.
• L'étude n'a pas trouvé de différences statistiquement significatives entre les systèmes en matière de contenu nuisible ou de taux d'hallucination.

Que signifient ces résultats ?

Une interface, un système de recherche ou une marque spécifique aux soins de santé n'entraîne pas automatiquement de meilleures performances cliniques. Au moins pour les tâches testées, l'échelle du modèle, la capacité de raisonnement général et l'alignement semblent apporter plus de valeur que le positionnement spécifique au domaine.

Pour les organisations de santé, ce résultat plaide en faveur d'une évaluation comparative indépendante des produits d'IA clinique avant leur acquisition, plutôt que de supposer que les outils spécialisés sont plus précis ou plus sûrs. Cependant, l'étude n'a pas évalué des facteurs tels que la qualité des citations, la latence, le coût, l'intégration des flux de travail ou la performance sur des tâches médicales hautement spécialisées.²

MedAgentBench : un environnement de DSE virtuel pour évaluer les agents LLM médicaux

MedAgentBench est un environnement d'évaluation permettant de tester si les agents LLM peuvent effectuer des tâches à l'intérieur d'un dossier de santé électronique plutôt que de simplement répondre à des questions médicales.

Il contient 300 tâches rédigées par des cliniciens dans 10 catégories, 100 profils de patients réalistes, et plus de 700 000 éléments de données cliniques. Les modèles interagissent avec un DSE simulé via FHIR, la norme d'interopérabilité prise en charge par les principaux systèmes d'information de santé.

Les tâches incluent la récupération d'informations sur les patients, l'examen des résultats de laboratoire, la documentation des signes vitaux, la prescription d'examens, l'orientation vers des spécialistes et la création d'ordonnances de médicaments.

MedAgentBench mesure si un agent IA peut :

• Comprendre l'instruction d'un clinicien.
• Trouver l'information correcte dans le dossier d'un patient.
• Appliquer une logique clinique conditionnelle.
• Sélectionner et appeler les fonctions appropriées du DSE.
• Réaliser l'action demandée sans produire de résultats invalides ou incomplets.

Sa principale métrique est le succès de bout en bout de la tâche. Un modèle doit accomplir la tâche correctement, et non pas simplement fournir une explication plausible.

Résultats du benchmark

Claude 3.5 Sonnet v2 a produit le taux de succès global le plus élevé avec 69,67 %, suivi de GPT-4o à 64,0 %, DeepSeek-V3 à 62,67 %, et Gemini 1.5 Pro à 62,0 %.

Que signifient ces résultats ?

Les modèles actuels peuvent gérer de nombreuses tâches structurées de DSE, en particulier la récupération d'informations. Cependant, même le meilleur modèle a échoué sur environ 30 % des tâches au total et près de la moitié des tâches basées sur des actions.

Ce niveau de fiabilité peut être utile pour des projets pilotes supervisés et une assistance administrative. Il n'est pas suffisant pour des actions non supervisées concernant les médicaments, les analyses de laboratoire ou les orientations, où un seul appel API incorrect peut modifier le dossier d'un patient.

MedAgentBench met donc en évidence la différence entre les connaissances médicales et la fiabilité opérationnelle : un modèle peut bien répondre à des questions médicales tout en ayant des difficultés à exécuter des flux de travail cliniques en plusieurs étapes.³

MAST : Test de superintelligence en IA médicale

MAST est une suite de benchmarks d'IA médicale continuellement mise à jour, maintenue par le réseau de recherche ARISE IA. Au lieu de mesurer une seule capacité étroite, elle combine des évaluations couvrant :

• Le raisonnement diagnostique
• Le raisonnement de prise en charge
• La sécurité des patients
• La radiologie
• Autres images médicales
• L'accomplissement de tâches agentiques

Ses benchmarks constitutifs incluent First Do NOHARM, CPC-Bench, le Script Concordance Test, ReXrank Mini, MedAgentBench v2 et PhysicianBench.

MAST publie à la fois un composite général et un composite axé sur les cliniciens. Les scores utilisent une moyenne harmonique à pondération égale, ce qui signifie qu'une mauvaise performance dans un domaine réduit le score global plus fortement qu'avec une simple moyenne. La performance agentique est actuellement rapportée séparément plutôt qu'incluse dans les composites.

MAST vise à mesurer si un système d'IA possède des capacités cliniques larges et équilibrées, plutôt que de savoir s'il peut optimiser ses performances pour un examen ou un jeu de données particulier.

Résultats du benchmark

Au 17 juillet 2026, GPT-5.5 menait le classement composite public avec 61,6 %, suivi de Gemini 3.5 Flash à 59,4 %, Claude Opus 4.7 à 59,0 %, et Gemini 3.1 Pro à 58,7 %.

Les différences relativement étroites entre les modèles de tête contrastent avec des variations plus importantes au niveau de chaque benchmark. Par exemple, les systèmes cliniques spécialisés basés sur la recherche documentaire mènent le benchmark de sécurité First Do NOHARM, tandis que les modèles généralistes tendent à offrir une couverture plus large sur les tâches de raisonnement et d'imagerie.

Que signifient ces résultats ?

Aucun modèle ne démontre actuellement une performance uniformément forte dans toutes les dimensions cliniques. Les scores composites dans la fourchette basse des 60 % indiquent que même les systèmes de pointe présentent des faiblesses importantes qui sont exposées lorsque le raisonnement diagnostique, les décisions de traitement, la sécurité et l'interprétation d'images sont évalués ensemble.

Le benchmark montre également pourquoi la sélection de l'IA en santé devrait être spécifique au cas d'utilisation. Un modèle en tête du classement général peut ne pas être le meilleur système pour l'examen de sécurité, la radiologie ou l'automatisation des DSE. Les organisations de santé devraient donc examiner les résultats au niveau de chaque dimension plutôt que de se fier à un seul score composite.⁴

Cas d'utilisation de l'IA en santé

Soins aux patients

1. Services virtuels

Un service virtuel est un modèle de soins où les patients reçoivent un traitement de niveau hospitalier à domicile tout en étant surveillés à distance par le personnel médical.

Exemple concret : les services virtuels du NHS

Des milliers d'enfants gravement malades en Angleterre sont désormais traités à domicile grâce aux « services virtuels » du NHS, évitant de longs séjours à l'hôpital. À l'aide d'appareils portables tels que des moniteurs de fréquence cardiaque et d'oxygène, les médecins peuvent suivre les signes vitaux des patients et réagir rapidement en cas de changement.

Les enfants souffrant de maladies telles que l'asthme, les problèmes cardiaques, les infections et les maladies chroniques reçoivent des soins de niveau hospitalier à distance, avec des infirmières qui se rendent à domicile lorsque des tests ou des médicaments sont nécessaires. Les données sont surveillées 24 heures sur 24 par des équipes cliniques via des plateformes comme Feebris, qui utilise l'IA pour signaler les signes avant-coureurs (voir Figure 1).

Figure 1 : Exemple de surveillance du pouls de Feebris.

Pour les familles, l'impact émotionnel est significatif. Être soigné à domicile réduit le stress et aide les enfants à se sentir plus en sécurité et plus à l'aise. Les responsables du NHS affirment que les services virtuels libèrent des lits d'hôpital tout en rendant les soins plus adaptés aux enfants, et s'attendent à ce que les soins à distance deviennent la norme pour de nombreuses conditions dans les années à venir.⁵

2. Aide au diagnostic et à la prescription

Les chatbots alimentés par l'IA peuvent aider les patients à s'auto-diagnostiquer pour des affections légères ou aider les médecins à poser un diagnostic en fonction des symptômes, des antécédents médicaux et des données diagnostiques.

Une étude conçue pour évaluer dans quelle mesure ChatGPT peut diagnostiquer des affections et à quelle fréquence il recommande de consulter un médecin a donné des résultats mitigés quant à sa fiabilité diagnostique.

Sur cinq jours, les chercheurs ont posé à ChatGPT les mêmes questions sur cinq affections orthopédiques courantes. Les réponses ont été marquées comme correctes, partiellement correctes, incorrectes ou comme une liste de diagnostics possibles. L'exactitude et la cohérence des réponses ont été mesurées, et la capacité de ChatGPT à diagnostiquer avec précision les affections orthopédiques s'est avérée inconstante.

De plus, ses recommandations de consulter un médecin n'étaient pas toujours fermes. ChatGPT pourrait être utile comme première étape, mais il y a un risque à s'y fier pour l'auto-diagnostic sans avis médical approprié.⁶

Exemple concret : Ochsner Health avec DeepScribe

Les médecins passaient auparavant beaucoup de temps à documenter les visites des patients (souvent en dehors des heures de travail), ce qui affectait à la fois la précision et l'équilibre entre vie professionnelle et vie privée. Ochsner Health s'est associé à DeepScribe pour réduire la charge administrative de la documentation clinique dans son réseau multi-spécialités.

L'IA ambiante de DeepScribe capture les conversations en temps réel et génère des notes hautement personnalisables et spécifiques à chaque spécialité, permettant aux cliniciens de se concentrer davantage sur les interactions avec les patients.

En conséquence, le système a atteint un taux d'adoption de 78 % par les cliniciens et un taux de satisfaction des patients de 96 %, tout en réduisant considérablement le temps de documentation et en améliorant la qualité des notes.⁷

Exemple concret : DxGPT

DxGPT est un outil d'intelligence augmentée conçu pour soutenir le diagnostic clinique en fournissant un diagnostic différentiel structuré plutôt qu'un texte libre.

Il génère cinq hypothèses diagnostiques avec les symptômes en faveur et en défaveur de chacune, en utilisant des modèles de langage avancés dans un cadre contrôlé destiné à garantir la pertinence et la sécurité.

Les études de validation initiales, y compris des travaux avec l'hôpital Sant Joan de Déu, suggèrent des niveaux de précision comparables à ceux des experts cliniques. Cependant, le système n'est pas destiné à fournir des diagnostics autonomes et doit être interprété par des professionnels qualifiés.

DxGPT met l'accent sur des pratiques strictes de protection des données, y compris l'anonymisation automatique, le traitement en mémoire, la rétention zéro des informations personnelles et la conformité au RGPD, à HIPAA et au règlement européen sur l'IA en cours d'élaboration.⁸

Exemple concret : OpenAI for Healthcare

OpenAI for Healthcare est une suite d'outils d'IA conformes à HIPAA qui prennent en charge les flux de travail cliniques, opérationnels et administratifs dans les hôpitaux, les systèmes de santé et d'autres établissements de soins.

L'une des capacités clés d'OpenAI dans le domaine de la santé est le soutien clinique fondé sur des preuves pour le diagnostic. L'outil fournit des réponses ancrées dans la littérature médicale pertinente, y compris des études évaluées par des pairs, des recommandations de santé publique et des directives cliniques.

Il inclut également des citations transparentes qui mentionnent les titres, les revues et les dates de publication, permettant ainsi une vérification rapide des sources, soutenant le raisonnement clinique et facilitant des soins rapides aux patients.⁹

3. Outils d'IA pour la santé mentale

L'IA est de plus en plus utilisée dans les soins de santé mentale pour aider à la détection précoce, au traitement et au soutien continu. Ces outils d'IA pour la santé mentale analysent le texte, la voix, les expressions faciales, les appareils portables et les dossiers de santé pour repérer les signes précoces de conditions telles que l'anxiété et la dépression, prédire les risques et personnaliser le traitement.

De plus, les chatbots et les plateformes numériques fournissent un soutien émotionnel, des conseils thérapeutiques, une mise en relation avec des thérapeutes et une surveillance continue, tout en réduisant la charge de travail des cliniciens grâce à l'automatisation. Bien que ces outils élargissent l'accès et améliorent l'efficacité, des défis subsistent en matière de confidentialité, de biais, de réglementation et de garantie que l'IA soutient plutôt qu'elle ne remplace les soins humains.

Exemple concret : Verint (Cogito)

Cogito¹⁰ exploite l'intelligence artificielle avancée pour améliorer les soins de santé mentale en fournissant des outils d'intelligence émotionnelle et d'analyse conversationnelle en temps réel :

• Coaching en intelligence émotionnelle en temps réel : La plateforme de Cogito analyse les signaux vocaux lors des interactions avec les patients, fournissant des conseils en temps réel aux gestionnaires de soins. Cela les aide à faire preuve d'empathie, à instaurer la confiance et à améliorer l'engagement des patients, ce qui est crucial pour des interventions de santé mentale réussies. ​
• Surveillance de la santé comportementale : La plateforme collecte passivement et de manière sécurisée des données comportementales via des applications mobiles et les analyse en fonction des critères cliniques d'évaluation de la santé mentale. Cette surveillance continue facilite la détection précoce des problèmes de santé comportementale, permettant des interventions rapides.

Exemple concret : Headspace

Headspace, anciennement Ginger et Headspace Health, utilise l'analyse prédictive pour identifier les personnes à risque de troubles de santé mentale en surveillant des comportements tels que l'augmentation du stress, les troubles du sommeil et le retrait social.

Lorsque les tendances suggèrent un problème potentiel, la plateforme intervient de manière proactive, offrant un soutien supplémentaire, comme la mise en relation des utilisateurs avec des coachs en santé mentale.¹¹

Exemple concret : ThroughLine

ThroughLine est une plateforme d'infrastructure numérique qui permet aux sites web, aux applications et aux communautés en ligne de fournir un accès à un soutien en matière de crise et de santé mentale assuré par des humains de confiance.

Elle intègre l'informatique affective et les principes d'IA en santé mentale pour mettre en relation intelligemment les utilisateurs avec les lignes d'assistance les plus pertinentes d'un réseau mondial vérifié de plus de 1 300 services dans 150 pays.

Couvrant des domaines critiques tels que le suicide, les abus, l'automutilation et le soutien LGBTQ+, ThroughLine propose une intégration via une application web, un widget intégrable ou une API développeur.

La plateforme met l'accent sur la protection par des normes de vérification strictes, des politiques de soins inclusives et des analyses respectueuses de la vie privée, tout en aidant les partenaires à se conformer aux exigences réglementaires telles que le RGPD et le règlement européen sur les services numériques.¹²

4. Chatbots de service client dans le secteur de la santé

Les chatbots de service client peuvent répondre aux questions des patients concernant les rendez-vous, la facturation ou le renouvellement des ordonnances.

Cela peut améliorer la rapidité et la précision des diagnostics, réduire la charge de travail des prestataires de soins de santé et permettre une meilleure allocation des ressources. Les médecins peuvent se concentrer sur les cas plus complexes, tandis que les outils d'IA fournissent des évaluations initiales ou des deuxièmes avis pour les cas de routine.

Exemple concret : Chatbot d'oncologie alimenté par l'IA à l'hôpital SSG

En 2025, l'hôpital SSG a lancé un chatbot IA spécifiquement destiné aux patients atteints de cancer et à leurs aidants. Il fournit des conseils instantanés sur les options de traitement (telles que la chirurgie, la chimiothérapie et la radiothérapie), les instructions de soins post-traitement, la gestion des symptômes et des effets secondaires, ainsi que les détails des services de consultation externe en plusieurs langues. Le chatbot vise à réduire l'anxiété et à fournir un soutien client plus accessible et plus facile à naviguer.¹³

5. Agents IA dans le secteur de la santé

Les agents IA aident dans le secteur de la santé en automatisant les tâches, en améliorant la prise de décision et en optimisant les soins aux patients. Ils analysent les données médicales pour le diagnostic, suggèrent des traitements personnalisés, prédisent les résultats et gèrent les tâches administratives.

Les outils d'IA agentique permettent également la surveillance en temps réel et les consultations virtuelles, améliorant l'efficacité et réduisant les erreurs.

Exemple concret : Agent vocal IA Prosper pour Northeast OB/GYN

Northeast OB/GYN avait du mal à suivre une croissance rapide en raison de pénuries de personnel, d'un taux de rotation élevé et de volumes d'appels croissants, ce qui entraînait de longs temps d'attente, des prestations de patients non vérifiées et un épuisement du personnel.

Pour y remédier, le cabinet a mis en place Prosper, une solution de réception alimentée par l'IA qui automatise la planification, les annulations, la vérification des prestations et la gestion des listes d'attente, tout en orientant les cas complexes vers le personnel.

Après un déploiement progressif, le système s'est rapidement intégré aux opérations quotidiennes, traitant tous les appels entrants et en résolvant environ 50 % sans intervention humaine. Cela a conduit à une réduction de 40 % des coûts opérationnels, une augmentation de 12 % des rendez-vous planifiés et une couverture 24h/24 et 7j/7 constante.¹⁴

Exemple concret : Claude for Healthcare

Claude for Healthcare¹⁵ est le produit prêt pour HIPAA d'Anthropic qui permet aux prestataires de soins de santé, aux startups et aux patients d'utiliser Claude en toute sécurité pour des tâches médicales et administratives.

Il étend les fonctionnalités existantes de Claude avec des connecteurs spécifiques au domaine de la santé, des compétences d'agent et des contrôles de conformité pour permettre aux organisations de travailler directement avec les données cliniques, de couverture et de facturation.

Les principales fonctionnalités incluent :

• Connecteurs de données de santé : Fournissent un accès direct aux sources standard de l'industrie, y compris la base de données de couverture CMS, la CIM-10, le registre national des identifiants des prestataires et PubMed.
• Support de développement FHIR : Pour simplifier l'intégration entre les systèmes de santé utilisant la norme FHIR, réduisant le temps de développement et les erreurs d'intégration.
• Flux de travail d'autorisation préalable : Un modèle configurable d'examen d'autorisation préalable qui aide à vérifier de manière croisée les politiques de couverture, les directives cliniques, les dossiers des patients et la documentation d'appel.
• Coordination et triage des soins : Aide au tri et à la priorisation des messages des patients, des orientations et des transferts pour garantir que les problèmes urgents reçoivent une attention rapide.
• Plateforme pour les startups de santé : Des API et des outils de développement qui permettent aux startups de créer des solutions basées sur l'IA telles que le support de documentation clinique, les outils de révision des dossiers et l'automatisation administrative.
• Intégrations de données de santé personnelles (États-Unis) : Accès facultatif et contrôlé par l'utilisateur aux résultats de laboratoire et aux dossiers de santé via HealthEx, Function, Apple Health et Android Health Connect, permettant à Claude de résumer l'historique, d'expliquer les résultats et d'aider à se préparer aux visites cliniques.
• Contrôles de confidentialité et de sécurité : Consentement explicite de l'utilisateur, contrôle granulaire des autorisations, absence d'entraînement sur les données de santé personnelles, clauses de non-responsabilité contextuelles et conseils pour consulter des professionnels de santé lorsque cela est approprié.

Exemple concret : Sully.ai

Parikh Health, dirigé par le Dr Neesheet Parikh, a considérablement amélioré ses opérations et les soins aux patients en intégrant Sully.ai à ses dossiers médicaux électroniques (DME).

Le système d'enregistrement piloté par l'IA personnalise les interactions avec les patients, tandis que l'automatisation des tâches de réception permet au personnel de se concentrer davantage sur les soins aux patients.

Cette collaboration avec Sully.ai a réduit les opérations par patient de 10x et a fait passer le temps consacré aux tâches administratives, telles que la gestion des dossiers des patients, de 15 minutes à 1 à 5 minutes. Cela a conduit à une augmentation de 3x de l'efficacité et de la rapidité.

De plus, la plateforme a réduit l'épuisement des médecins de 90 %, permettant des interactions avec les patients plus ciblées et plus significatives.¹⁶

Exemple concret : Plateforme de santé IA agentique

Agentic-IA Healthcare est un prototype de recherche qui combine plusieurs agents IA avec des garanties intégrées de confidentialité, d'explicabilité et de conformité réglementaire.

Le système utilise le chiffrement, l'accès basé sur les rôles et les journaux d'audit pour soutenir des flux de travail de santé plus sûrs, tout en offrant un support multilingue en anglais, français et arabe pour améliorer l'inclusivité.¹⁷

6. Audit des prescriptions

La technologie de l'IA aide les prestataires de soins de santé à réduire les erreurs de prescription en analysant les ordonnances à la recherche d'interactions médicamenteuses potentielles, de dosages incorrects et d'allergies des patients.

Cela réduit le risque d'événements indésirables liés aux médicaments, une source importante de complications et de coûts dans les soins de santé.

7. Suivi de la grossesse

Les systèmes d'IA peuvent être utilisés pour surveiller la santé de la mère et du fœtus grâce à des appareils portables et des systèmes de surveillance à distance.

Ces outils exploitent les données des signes vitaux et d'autres mesures pour prédire et diagnostiquer les complications potentielles de manière précoce. Cela améliore les issues de la grossesse et réduit les taux de mortalité maternelle et infantile.

8. Priorisation et triage en temps réel

L'analyse prescriptive basée sur l'IA peut analyser les données des patients telles que les symptômes, les antécédents médicaux et les signes vitaux pour aider les professionnels de santé à prioriser les cas en temps réel.

Exemple concret : Lightbeam Health

Lightbeam Health utilise l'analyse prédictive pour anticiper les risques de santé chez les patients.

Elle analyse plus de 4 500 facteurs, y compris les déterminants cliniques, sociaux et environnementaux, pour identifier les risques cachés. Le système fournit également des recommandations prescriptives pour des interventions ciblées qui améliorent les résultats des patients, comme la réduction des réadmissions et des visites aux urgences.¹⁸

Exemple concret : Wellframe

Wellframe permet aux professionnels de santé de proposer des programmes de soins personnalisés et interactifs directement aux patients via une application mobile. Les modules cliniques de la plateforme sont conçus sur la base de soins fondés sur des preuves afin de garantir que les patients reçoivent des conseils issus de pratiques médicales éprouvées.

L'application prend également en charge la communication en temps réel entre les équipes de soins et les patients pour une surveillance continue et une intervention immédiate si nécessaire.

Les professionnels de santé peuvent personnaliser l'expérience pour chaque patient tout en répondant aux problèmes de santé individuels, tels que la gestion des maladies chroniques ou le suivi post-hospitalisation.

La technologie d'IA de Wellframe fournit aux patients des plans de soins personnalisés et donne également aux cliniciens des informations sur les données via un tableau de bord. Ces informations en temps réel aident à prioriser les patients à haut risque et facilitent une prestation de soins de santé plus efficace.

Wellframe permet de meilleurs résultats pour les patients grâce à ces capacités, soutient les soins préventifs et favorise des relations plus personnalisées entre les patients et leurs équipes de soins.¹⁹

9. Triage en temps réel

L'intégration de l'IA pour la priorisation garantit que les cas les plus critiques sont traités en premier, améliorant ainsi l'efficacité des services d'urgence et les résultats pour les patients.

Exemple concret : Enlitic

Les solutions de triage des patients d'Enlitic exploitent les technologies d'IA pour améliorer l'efficacité des systèmes de santé en analysant les cas médicaux entrants et en les évaluant pour de multiples résultats cliniques.

Ces résultats sont ensuite priorisés, garantissant que les cas les plus urgents sont orientés vers les professionnels de santé appropriés du réseau. Ce processus permet aux professionnels de santé de traiter plus rapidement les cas hautement prioritaires, améliorant ainsi les soins globaux aux patients et réduisant les retards de diagnostic et de traitement.

En automatisant le triage avec l'IA, les solutions d'Enlitic aident à réduire la charge manuelle des cliniciens et à rationaliser les flux de travail, en particulier en radiologie. La plateforme améliore également la qualité des données de santé en standardisant les données d'imagerie médicale, ce qui garantit que les images sont correctement étiquetées et acheminées.²⁰

10. Médicaments et soins personnalisés

L'IA permet le développement de plans de traitement personnalisés en analysant les données individuelles des patients, y compris les informations génétiques, le mode de vie et les antécédents médicaux. La médecine personnalisée aide à améliorer l'efficacité des traitements, à réduire les effets secondaires et à diminuer les coûts de santé en évitant les traitements inutiles et en se concentrant sur les meilleurs résultats pour chaque patient.

Les outils d'IA dans le domaine de la santé peuvent aider les utilisateurs à trouver les meilleurs plans de traitement en fonction de leurs données de patient, réduisant ainsi les coûts et augmentant l'efficacité des soins.

Exemple concret : Aitia

L'entreprise utilise l'apprentissage automatique pour associer les patients aux traitements les plus efficaces pour eux.²¹

Exemple concret : Oncora Medicals

Oncora peut analyser et apprendre des données des systèmes de santé pour permettre un traitement personnalisé, spécifiquement pour les patients atteints de cancer.²²

11. Analyse des données des patients

Les solutions d'analyse des soins de santé peuvent extraire des informations des données cliniques pour fournir aux professionnels de santé des recommandations visant à améliorer les soins aux patients, à identifier les populations à risque et à optimiser l'allocation des ressources. Cette approche contribue à réduire les coûts des soins tout en améliorant les résultats pour les patients grâce à une prise de décision plus éclairée.

Exemple concret : Delphi-2M

Delphi-2M est un modèle de transformeur génératif conçu pour prédire la progression des maladies tout au long de la vie d'un individu. Contrairement aux modèles traditionnels axés sur une seule maladie, il capture la multimorbidité en analysant plus de 1 000 affections simultanément. Construit sur une architecture GPT-2 modifiée, il encode l'âge, prédit à la fois la prochaine maladie et son délai d'apparition, et tient compte des diagnostics concomitants.

Au-delà de la prévision, Delphi-2M peut générer des trajectoires de maladies à long terme et créer des jeux de données synthétiques qui préservent les schémas cliniques tout en protégeant la vie privée.

Malgré ces limites, Delphi-2M montre un potentiel pour la médecine de précision, le dépistage précoce et la planification au niveau des systèmes. Anticiper les risques individuels et projeter les charges de morbidité peut éclairer à la fois les soins aux patients et les politiques de santé. Les extensions futures pourraient intégrer des données génomiques, d'imagerie et de dispositifs portables pour renforcer davantage les applications cliniques et de santé publique.²³

Exemple concret : Zakipoint Health

Zakipoint Health fournit un tableau de bord complet conçu pour donner une vue transparente des risques et des coûts de santé de chaque membre. Cette approche permet des interventions personnalisées pour améliorer les résultats de santé.

La plateforme utilise l'analyse prédictive pour identifier les facteurs de coûts et les facteurs de risque, aidant les systèmes de santé à réduire les risques de santé et à réaliser des économies.²⁴

12. Robots chirurgicaux

Les chirurgies assistées par robot combinent l'IA et les robots collaboratifs. Ces outils aident pour les procédures qui exigent précision et répétition, comme la chirurgie laparoscopique.

Ces robots peuvent suivre des mouvements prédéfinis sans fatigue et atteindre une grande précision. Cela contribue à réduire le risque d'erreur humaine, accélère les temps de récupération et permet aux chirurgiens de réaliser des procédures plus complexes avec une grande exactitude.

Figure 1 : Exemple de chirurgie robotique.²⁵

13. Robotique d'assistance

La robotique d'assistance dans le domaine de la santé améliore les soins aux patients et soutient les professionnels de santé en effectuant des tâches à l'aide de capteurs, d'actionneurs et de systèmes de contrôle intelligents.

Les applications de la robotique d'assistance incluent les exosquelettes qui aident à la rééducation des patients victimes d'un AVC ou d'une lésion médullaire et les distributeurs robotisés de médicaments qui garantissent un dosage précis. Les robots de téléprésence permettent des consultations à distance, et les assistants infirmiers robotiques comme Robear aident à soulever ou à déplacer les patients en toute sécurité.

Ces technologies améliorent l'efficacité, la précision et les résultats pour les patients dans divers contextes cliniques.

Exemple concret : Le LUCAS 3

Le LUCAS 3 est un système de compression thoracique mécanique développé par Stryker. Il fournit des compressions constantes et de haute qualité pendant la réanimation cardiopulmonaire (RCP), aidant à maintenir le flux sanguin chez les patients en arrêt cardiaque (voir l'image ci-dessous).

L'appareil est portable, alimenté par batterie et conçu pour être utilisé dans les ambulances, les hôpitaux ou sur les lieux d'urgence.

Il réduit la charge physique des intervenants et améliore les résultats de la RCP en garantissant des compressions ininterrompues, même pendant le transport ou la défibrillation.

Figure 2 : Système de compression thoracique LUCAS 3.²⁶

Imagerie médicale et diagnostic

14. Diagnostic précoce

L'IA peut analyser les dossiers médicaux, les données de laboratoire et les résultats d'imagerie pour détecter les signes précoces de maladies chroniques telles que le cancer, le diabète ou les maladies cardiovasculaires. Un diagnostic précoce conduit à des interventions rapides, ce qui peut améliorer les résultats pour les patients et réduire les coûts de traitement à long terme.

Exemple concret : iCAD

iCAD, qui utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser les mammographies, détectant les signes précoces de cancer du sein et aidant les radiologues à poser des diagnostics plus précis. Cette avancée a contribué à de meilleurs résultats pour les patients et à une réduction des diagnostics faussement positifs.

Les solutions de santé mammaire d'iCAD fournissent des logiciels avancés pour la tomosynthèse mammaire numérique (DBT), l'évaluation de la densité mammaire, la mammographie 2D et l'évaluation personnalisée des risques.²⁷

Exemple concret : Recherche pour le dépistage assisté par l'IA

Un vaste essai randomisé de dépistage en Suède a évalué si l'ajout de l'IA au dépistage mammographique affecte le taux de cancers du sein d'intervalle par rapport à la double lecture standard par des radiologues.

Plus de 105 000 femmes ont été assignées soit au dépistage assisté par l'IA, soit au dépistage conventionnel sans IA. L'étude a révélé que le dépistage assisté par l'IA atteignait un taux de cancer d'intervalle non inférieur à celui de la pratique standard, répondant aux critères de non-infériorité de l'essai. Bien que les taux globaux de cancer d'intervalle aient été similaires, le groupe IA présentait moins de cancers d'intervalle invasifs et à haut risque.

La sensibilité du dépistage était significativement plus élevée avec l'IA, sans perte de spécificité, et ces améliorations étaient cohérentes dans tous les groupes d'âge et catégories de densité mammaire.

Dans l'ensemble, les résultats suggèrent que la mammographie assistée par l'IA peut améliorer la détection du cancer et l'efficacité du dépistage, soutenant son adoption potentielle dans la pratique clinique courante.²⁸

Exemple concret : Google Health

La recherche sur le dépistage du cancer du sein de Google Health indique que son modèle d'IA peut détecter des signes de cancer du sein avec une précision similaire à celle des radiologues.

Le système est entraîné sur un grand nombre de mammographies anonymisées pour apprendre les schémas associés au cancer et est en cours d'évaluation dans des contextes cliniques réels. Les efforts de collaboration impliquent des patients, des cliniciens et des professionnels de santé, ainsi que des partenariats avec des institutions telles que Northwestern Medicine, Imperial College London, plusieurs trusts du NHS et la Fondation japonaise pour la recherche sur le cancer.

Ces études examinent comment le modèle pourrait aider à prioriser les cas à risque plus élevé, servir de deuxième lecteur dans les flux de travail de dépistage et soutenir une détection plus cohérente et inclusive dans diverses populations.²⁹

Exemple concret : Ezra

Ezra utilise l'IA lors de l'analyse d'IRM corps entier pour aider les cliniciens dans la détection précoce du cancer.³⁰

15. Informations issues de l'imagerie médicale

Les outils basés sur l'IA peuvent améliorer l'analyse des images médicales (par exemple, radiographies, IRM, scanners) en identifiant des motifs que les radiologues humains pourraient manquer. Ces informations aident à diagnostiquer les maladies plus tôt et avec plus de précision.

L'IA est également utilisée pour diagnostiquer la COVID-19 à partir de données d'imagerie, permettant une identification plus rapide des cas critiques nécessitant une assistance respiratoire.

L'imagerie médicale alimentée par l'IA est également largement utilisée pour diagnostiquer les cas de COVID-19 et identifier les patients nécessitant une assistance respiratoire.

Exemple concret : Median Technologies

Median Technologies a présenté eyonis LCS, un logiciel alimenté par l'IA qui améliore la détection précoce du cancer du poumon en analysant les scanners low-dose. Conçu pour aider les radiologues à identifier et à caractériser les nodules pulmonaires suspects, l'outil vise à améliorer la précision diagnostique et à réduire les faux positifs.

Testé dans deux essais cliniques majeurs (REALITY et RELIVE), eyonis™ LCS a montré des améliorations statistiquement significatives dans la détection du cancer du poumon à un stade précoce. Le logiciel attend désormais les approbations FDA 510(k) et marquage CE, prévues pour mi-2025, avant son lancement commercial prévu.

Au-delà de la détection, eyonis™ LCS répond à la variabilité entre radiologues et s'intègre dans les flux de travail cliniques, offrant une solution évolutive pour les programmes de dépistage du cancer du poumon aux États-Unis et en Europe.³¹

Exemple concret : Radiobotics RBfracture

L'outil alimenté par l'IA de Radiobotics, RBfracture, a été approuvé pour une utilisation au sein du NHS par le NICE (National Institute for Health and Care Excellence) comme l'une des quatre technologies d'IA soutenant la détection des fractures sur les radiographies en soins urgents.

RBfracture a démontré une sensibilité diagnostique améliorée, passant de 74 % à 83 %, sans sacrifier la spécificité, répondant ainsi aux défis tels que les fractures manquées, les pénuries de personnel et la fatigue des cliniciens, en particulier dans les petits centres ou les centres ruraux.³²

Exemple concret : Huiying Medical

Huiying Medical, une entreprise de dispositifs médicaux située en Chine, a créé une solution d'imagerie IA capable de détecter la COVID-19 à l'aide de scanners thoraciques. Selon l'entreprise, cette solution pourrait bénéficier aux zones n'ayant pas accès à la RT-PCR, la méthode de test standard de la COVID-19.

Huiying a développé les algorithmes d'IA en utilisant les données de scanner de plus de 4 000 cas de coronavirus. Le système examine l'opacité en verre dépoli (GGO) dans les poumons, un signe de remplissage partiel de l'espace aérien, ainsi que d'autres indicateurs, pour évaluer la probabilité d'une infection à la COVID-19.

Exemple concret : SkinVision

L'application de SkinVision permet aux patients de détecter les signes précoces de cancer de la peau à l'aide de leur smartphone. En permettant aux utilisateurs de prendre des photos de haute qualité de leur peau, en se concentrant sur les grains de beauté ou les lésions suspects, les applications peuvent les analyser avec des algorithmes d'IA.

Cette analyse fournit une évaluation instantanée des risques, ce qui peut aider à identifier des préoccupations potentielles telles que le mélanome, le carcinome épidermoïde ou le carcinome basocellulaire.

Les algorithmes de SkinVision ont été entraînés sur une vaste base de données d'images dermatologiques pour aider à distinguer les affections cutanées à haut risque de celles à faible risque. Pour les évaluations à haut risque, l'application recommande une consultation médicale professionnelle.³³

Recherche et développement

16. Découverte de médicaments

L'IA accélère la découverte de médicaments en analysant de grands jeux de données issus de la recherche médicale, des données historiques de traitement et des voies biologiques. Cela conduit à une identification plus rapide des candidats médicaments prometteurs et réduit le coût et le temps nécessaires pour commercialiser de nouveaux médicaments.

La technologie de l'IA peut également prédire l'efficacité des médicaments, ce qui conduirait à de meilleurs résultats dans les essais cliniques.

Exemple concret : Boltz-ABFE

Boltz-ABFE³⁴ est une méthode d'IA qui combine des prédictions d'apprentissage profond avec des simulations d'énergie gratuit. Comme AlphaFold, qui prédit les structures des protéines, les modèles Boltz prédisent les complexes protéine-ligand.

En intégrant ces prédictions basées sur l'IA avec des calculs fondés sur la physique, Boltz-ABFE étend la portée de la FEP aux premières étapes de la découverte de médicaments, permettant aux chercheurs d'évaluer les molécules candidates plus efficacement tout en maintenant la précision.

Comment fonctionne Boltz-ABFE

• Utilise Boltz-1 et Boltz-2, des modèles d'IA entraînés à prédire les complexes protéine-ligand directement à partir des séquences protéiques et des informations sur les ligands.
• Applique un raffinement de structure pour corriger des problèmes tels que les erreurs d'ordre de liaison, les erreurs de stéréochimie et les encombrements stériques.
• Utilise un processus de ré-arrimage où les ligands sont ajustés avec un logiciel d'arrimage pour améliorer la géométrie et la précision.
• Améliore la fiabilité en supprimant les régions à faible confiance et en incluant les partenaires de liaison lorsque cela est nécessaire.

Résultats des benchmarks

• Testé sur quatre protéines (TYK2, CDK2, JNK1, P38) du jeu de benchmark FEP+.
• A produit des estimations d'énergie de liaison souvent à moins de 1 kcal/mol des résultats expérimentaux.
• Dans certains cas, a égalé ou surpassé les simulations qui partaient de structures cristallines.
• A montré une sensibilité aux détails structurels, rendant importantes les étapes de correction comme le ré-arrimage.

Exemple concret : NuMedii

L'entreprise biopharmaceutique NuMedii a construit la technologie AIDD (Intelligence Artificielle pour la Découverte de Médicaments) qui exploite le Big Data et l'IA pour découvrir rapidement des connexions entre les médicaments et les maladies à un niveau systématique.³⁵

Exemple concret : Insilico Medicine

Insilico Medicine, une entreprise de biotechnologie dont le siège est à Boston et à Hong Kong, a annoncé une étape importante dans le développement de médicaments piloté par l'IA.

Leur composé principal, le rentosertib, entièrement conçu à l'aide de l'intelligence artificielle, a démontré des résultats prometteurs dans un essai clinique de phase intermédiaire pour la fibrose pulmonaire idiopathique (FPI), une maladie pulmonaire progressive et actuellement incurable.

Dans l'étude, les patients recevant la dose la plus élevée de rentosertib ont montré des améliorations notables de la fonction pulmonaire. Les analyses de biomarqueurs ont confirmé que le médicament ciblait efficacement une protéine spécifique associée à la FPI, comme prédit par les algorithmes d'IA d'Insilico.³⁶

17. Analyse et édition génétique

L'IA aide à analyser les données génétiques pour comprendre les variations génétiques et prédire les effets de l'édition génétique.

Cette technologie aide également les chercheurs à prédire comment des modifications génétiques spécifiques pourraient influencer le risque de maladie ou les résultats du traitement, permettant des thérapies génétiques plus précises et plus efficaces.

Exemple concret : crossNN

Des chercheurs de la Charité, Universitätsmedizin Berlin, ont développé un modèle d'IA appelé crossNN qui peut détecter et classer avec précision plus de 170 types de cancer en utilisant l'empreinte épigénétique des tumeurs.

Cette approche non invasive analyse le matériel génétique, comme le liquide céphalo-rachidien, ce qui la rend particulièrement utile pour les cas où les biopsies sont trop risquées, comme les tumeurs cérébrales.

L'IA compare les données tumorales inconnues avec des milliers de profils de référence à l'aide d'un réseau neuronal entraîné sur plus de 8 000 échantillons, atteignant jusqu'à 99 % de précision pour les tumeurs cérébrales et 978 % pour tous les cancers.

Contrairement aux diagnostics traditionnels qui reposent sur l'examen des tissus, crossNN utilise les schémas de méthylation de l'ADN, qui sont uniques à chaque type de tumeur. La technologie est conçue pour être à la fois très fiable et explicable, ce qui est essentiel pour un usage clinique.³⁷

Exemple concret : SOPHiA GENETICS

SOPHiA GENETICS propose aux généticiens la plateforme SOPHiA DDM™, qui utilise l'IA pour améliorer l'analyse génomique. La plateforme automatise la détection, l'annotation et la priorisation des variants complexes dans les données de séquençage de nouvelle génération (NGS), conduisant à des informations plus rapides et plus précises.

Elle s'intègre dans les environnements de laboratoire existants, facilite la collaboration via un réseau mondial d'experts et inclut des outils comme Alamut™ Visual Plus pour une analyse détaillée des variants.

Le programme MaxCare offre également un soutien avec des consultations sur site, des formations et des évaluations de performance pour garantir une mise en œuvre réussie.³⁸

18. Efficacité comparative des dispositifs et des médicaments

L'IA peut évaluer et comparer l'efficacité de différents dispositifs médicaux ou médicaments en analysant les résultats cliniques et les données des patients.

Cela aide les prestataires de soins de santé à faire des choix plus éclairés sur les traitements les plus efficaces tout en réduisant les essais et erreurs dans les interventions médicales.

Exemple concret : 4Quant

4Quant exploite l'analyse de données massives et la technologie d'apprentissage profond pour extraire des informations significatives à partir d'images et de vidéos, soutenant la conception et l'optimisation des expériences. Leur plateforme applique des algorithmes d'apprentissage automatique pour traiter de vastes quantités de données visuelles afin que les chercheurs et les professionnels de santé puissent analyser efficacement des informations complexes.

En automatisant l'extraction d'informations exploitables à partir de données d'imagerie, 4Quant permet aux utilisateurs d'identifier les composants clés et les schémas les plus pertinents pour leurs besoins expérimentaux spécifiques. Cela peut être particulièrement utile dans des domaines tels que la recherche scientifique, la médecine et les applications industrielles, où l'analyse des données visuelles est essentielle à la prise de décision.

Les solutions de 4Quant offrent également une personnalisation basée sur les exigences spécifiques des utilisateurs pour des analyses plus ciblées. Cette approche réduit le temps et les efforts nécessaires pour analyser de grands jeux de données et améliore la précision et la qualité des informations obtenues.³⁹

Gestion des soins de santé

19. Gestion de marque et marketing

Les plateformes d'IA peuvent analyser la perception du marché de la santé et les données démographiques des patients pour aider les professionnels de santé à optimiser leurs stratégies marketing. Les hôpitaux et les organisations de santé peuvent améliorer leur réputation de marque en adaptant les messages et en ciblant les bons segments.

20. Tarification et risque

Les modèles d'IA peuvent prédire la tarification optimale des traitements et des services en analysant la concurrence, la demande du marché et les résultats pour les patients.

Cela aide les prestataires de soins de santé à fixer des prix compétitifs mais rentables tout en réduisant la charge financière des patients et en optimisant les marges opérationnelles.

21. Étude de marché

L'IA peut être utilisée pour recueillir des renseignements concurrentiels sur d'autres hôpitaux ou prestataires de soins de santé. Ces données permettent aux hôpitaux de comparer leurs services, d'identifier les domaines d'amélioration et de s'adapter aux évolutions du paysage du marché de la santé.

Exemple concret : MD Analytics

MD Analytics est une solution d'étude de marché en santé et pharmaceutique. L'outil offre une large gamme de solutions de recherche quantitatives et qualitatives adaptées à chaque phase du cycle de vie d'un produit.

Leurs services couvrent les essais cliniques, les évaluations de marché, l'analyse du parcours patient et les évaluations des processus d'achat. Les solutions de pré-lancement incluent la prévision de la demande, les tests de concept, la recherche sur les prix et les évaluations des programmes de soutien aux patients. Les phases de post-lancement et de croissance se concentrent sur l'engagement client, les évaluations de la force de vente, l'optimisation multicanal et le suivi des KPI.⁴⁰

22. Opérations

Les technologies d'automatisation des processus telles que l'automatisation intelligente et la RPA peuvent gérer les opérations de santé telles que la planification, la facturation et les rapports. En automatisant les tâches de routine, les prestataires de soins de santé peuvent freer du temps au personnel pour qu'il se concentre sur les soins aux patients tout en réduisant les coûts administratifs.

Exemple concret : Comet

Comet est le système d'intelligence médicale d'Epic, conçu pour aider les cliniciens, les patients et les systèmes de santé à prendre de meilleures décisions fondées sur les données en prédisant les résultats probables du parcours de soins d'un patient.

Entraîné sur plus de 100 milliards d'événements médicaux anonymisés dans Epic Cosmos, il modélise des séquences chronologiques de diagnostics, de résultats de laboratoire, de médicaments et de consultations pour simuler des scénarios futurs, y compris la progression de la maladie, le risque de réadmission et la durée du séjour à l'hôpital.

Construit sur des principes similaires à ceux des grands modèles de langage, Comet génère des trajectoires de santé plausibles et les résume en informations exploitables intégrées dans les flux de travail cliniques. Contrairement aux outils traditionnels, il fait passer la planification des soins d'une approche réactive à une approche anticipative en présentant une gamme de résultats possibles, aidant les équipes à allouer les ressources, à planifier les sorties et à gérer les risques avec une plus grande confiance.

Fonctionnant selon des normes strictes de confidentialité et de sécurité, Comet a démontré des performances réussies dans un large éventail de cas évalués. À partir de 2026, les chercheurs des organisations participantes pourront explorer Comet dans un laboratoire virtuel pour affiner ses cas d'utilisation, marquant une étape vers une prise de décision de santé plus personnalisée, proactive et sécurisée.⁴¹

23. Détection de fraude

Les outils d'IA peuvent analyser les schémas dans les demandes de remboursement de santé pour détecter les activités frauduleuses telles que les fausses déclarations ou la surfacturation. Cela aide les organisations de santé à minimiser les pertes dues à la fraude et garantit que les ressources sont utilisées plus efficacement pour les soins aux patients.

Exemple concret : Markovate

Un assureur maladie national a été confronté à une augmentation des demandes frauduleuses et des violations de données, entraînant des pertes financières et une compromission de la vie privée des patients.

Markovate⁴² a mis en place un système de détection de fraude basé sur l'IA qui analyse les données des demandes, signale les comportements suspects et s'intègre de manière transparente à l'infrastructure de l'assureur, garantissant la conformité HIPAA et protégeant les données sensibles des patients.

Les résultats sont :

• 30 % de réduction des demandes frauduleuses en six mois.
• 25 % d'amélioration de la sécurité des données.
• 40 % de traitement plus rapide des demandes, améliorant l'efficacité.

Hyperautomatisation dans le secteur de la santé

L'hyperautomatisation est une approche émergente de la transformation numérique qui consiste à automatiser autant de processus métier que possible tout en augmentant numériquement ceux qui ne peuvent pas être entièrement automatisés.

L'hyperautomatisation combine l'IA, la RPA et la vision par ordinateur pour l'automatisation de bout en bout des processus dans le secteur de la santé.

Voici des cas d'utilisation de l'hyperautomatisation dans le secteur de la santé :

24. Traitement de l'assurance maladie

En exploitant les méthodes de NLP et les modèles d'IA/apprentissage profond, une approche d'hyperautomatisation peut aider les entreprises d'assurance maladie à :

• Minimiser le travail manuel lors de la préautorisation et du traitement des demandes,
• Réduire les erreurs humaines,
• Détecter et prévenir la fraude en santé avec plus de précision,
• Assurer la satisfaction des clients avec des cycles de demandes plus courts.

25. Conformité réglementaire

Les prestataires de soins de santé, les compagnies d'assurance maladie, les pharmacies et autres entités de santé doivent se conformer à des réglementations telles que HIPAA aux États-Unis et le RGPD dans l'UE.

L'hyperautomatisation peut aider à garantir la conformité réglementaire des organisations de santé :

• Des robots intelligents peuvent enregistrer chaque action dans les systèmes de santé et documenter le journal d'activité lorsqu'il est demandé.
• Les modèles d'IA/ML peuvent être utilisés pour prédire la fraude potentielle en matière de santé,
• L'automatisation des processus d'audit interne peut aider à évaluer les risques et les contrôles internes de manière plus efficace et plus fréquente.

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Cem Dilmegani

Analyste principal

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe des centaines de milliers d'entreprises (selon SimilarWeb) dont 60 % du Fortune 500 chaque mois.

Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes, Washington Post, des entreprises mondiales comme Deloitte, HPE et des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne.

Tout au long de sa carrière, Cem a exercé en tant que consultant tech, acheteur tech et entrepreneur tech. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus d'une décennie. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom tout en rendant compte au PDG. Il a également mené la croissance commerciale de l'entreprise deep tech Hypatos qui a atteint un chiffre d'affaires récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres à partir de 0 en 2 ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.

Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de la Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et détient un MBA de la Columbia Business School.

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Sıla Ermut

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Sıla Ermut est une analyste sectorielle chez AIMultiple couvrant les modèles d'IA, l'infrastructure d'IA, la gouvernance de l'IA et les applications d'IA en entreprise. Ses recherches se concentrent principalement sur l'utilisation de l'IA dans le marketing, la santé, les chaînes d'approvisionnement et la durabilité. Elle a précédemment travaillé comme recruteuse dans des sociétés de gestion de projet et de conseil. Sıla est titulaire d'un Master en psychologie sociale et d'une Licence en Relations Internationales.

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