IA en santé : des données saines pour une intelligence performante

L’intelligence artificielle promet de transformer la médecine. Diagnostic plus rapide, aide à la décision, prévention personnalisée, optimisation des flux hospitaliers… les cas d’usage se multiplient. Mais derrière cet enthousiasme, un constat s’impose : sans données fiables, normalisées et interopérables, l’IA reste aveugle.

Les systèmes hospitaliers sont riches en informations, mais ces données sont souvent dispersées, incomplètes, voire incompatibles. Pour que l’intelligence artificielle devienne un véritable outil clinique, elle doit s’appuyer sur une base solide : une donnée saine, contextualisée et accessible.

Une IA performante ne dépend pas uniquement de la puissance de ses algorithmes, mais surtout de la qualité des données qu’elle analyse. Or, les données de santé sont particulièrement complexes : elles proviennent de multiples sources (DPI, biologie, imagerie, objets connectés, notes texte libre…), dans des formats très variés.

C’est pourquoi les standards comme HL7® FHIR® jouent un rôle décisif. En structurant les informations et en les rendant interopérables, ils permettent de constituer une base de données homogène, complète et exploitable par les outils d’intelligence artificielle.
Une donnée bien préparée, c’est une IA plus juste, plus rapide, plus utile.

La valeur de l’intelligence artificielle en santé ne réside pas dans la technologie elle-même, mais dans sa capacité à s’intégrer naturellement dans le quotidien des équipes. L’objectif n’est pas de remplacer le jugement clinique, mais de le renforcer.
Concrètement, cela se traduit par :

• la transcription automatique des consultations grâce à l’écoute ambiante,
• le codage assisté pour accélérer la facturation et réduire les erreurs,
• des recommandations intelligentes, basées sur les données en temps réel,
• et une aide à la décision clinique plus précise, alimentée par des données fiables.

Ces fonctionnalités ne sont plus de la science-fiction : elles existent déjà, intégrées au cœur des nouveaux DPI intelligents.

Pour être utile, l’intelligence artificielle en santé doit aussi être explicable et sécurisée. Les professionnels doivent pouvoir comprendre les suggestions générées, retracer les données utilisées et avoir la garantie de leur intégrité.

Cette approche s’inscrit également dans une démarche de conformité avec l’AI Act, le règlement européen sur l’intelligence artificielle, afin de garantir un usage sûr, transparent et responsable des solutions d’IA en santé dès son entrée en application.
Cela suppose :

• une gouvernance rigoureuse des flux de données,
• des protocoles de sécurité conformes aux exigences réglementaires,
• et une traçabilité complète des interactions entre l’homme et la machine.

C’est cette démarche éthique et maîtrisée qui permet à l’IA de gagner la confiance des soignants et des patients.

InterSystems IntelliCare* : le DPI nouvelle génération avec l’IA au cœur de ses workflows.
Conçu pour redonner du temps médical, IntelliCare intègre nativement la GenAI et l’écoute ambiante dans le quotidien des professionnels de santé.

• Transcription et documentation automatisées pendant les consultations.
• Codage intelligent et aide à la décision pour une meilleure efficience clinique.
• Interface fluide, multilingue et interopérable, fondée sur le standard FHIR et la plateforme IRIS for Health.

Résultat : moins de tâches administratives, plus de temps pour les patients, et une IA utile, sécurisée et transparente au service du soin .

*Tout outil d'IA ou fonctionnalité d'IA fourni par InterSystems® est soumis à des exigences réglementaires et de sécurité clinique et n'est pas entièrement disponible sur tous les marchés mondiaux. Veuillez consulter notre page  Respect et Responsabilité en matière d'IA pour plus d'informations sur l'approche responsable d'InterSystems en matière d'IA.

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L’intelligence artificielle ne révolutionnera pas la santé par magie. Elle le fera par la fiabilité de ses données, la qualité de son intégration et la pertinence de ses usages.

En plaçant la donnée au cœur de sa stratégie, InterSystems démontre qu’il est possible de réconcilier IA et relations humaines : une technologie au service de la pratique médicale, et non l’inverse.