Les hôpitaux adoptent une approche sur mesure pour l’IA, en s’inspirant des stratégies bancaires.

Le Centre médical Sheba vient de conclure un partenariat avec OpenAI, marquant ainsi la première implantation internationale d’une IA dans un hôpital. Annoncée mardi 28 juillet, cette collaboration vise à doter les médecins, infirmiers et chercheurs d’une plateforme de raisonnement clinique alimentée par l’IA. Cette plateforme synthétise des études médicales et des lignes directrices cliniques, avec des citations pour chaque réponse. La véritable innovation réside dans l’intégration des protocoles cliniques et des documents de politique interne de Sheba directement dans la plateforme. Ainsi, les réponses de l’IA refléteront les pratiques spécifiques de Sheba plutôt que des connaissances médicales générales.

« Nous ne nous contentons pas d’implémenter l’IA en médecine, mais nous construisons un hôpital entièrement alimenté par l’IA », a déclaré le Dr. Eyal Zimlichman, chef de l’innovation à Sheba et fondateur dARC (Accelerate, Redesign, Collaborate). Les modèles d’OpenAI ne seront pas entraînés sur les données de Sheba, et les informations des patients resteront protégées grâce à l’isolement des données et des protocoles d’audit. Les décisions médicales finales restent du ressort exclusif des cliniciens de Sheba.

Les banques ont déjà montré la voie

Cette approche n’est pas nouvelle. Les banques ont adopté cette stratégie il y a plusieurs années. Un modèle d’IA générique, ignorant les politiques de prêt, les seuils de fraude ou les règles de conformité, risquait de violer les réglementations. Aujourd’hui, les fournisseurs d’IA intègrent directement leurs solutions dans l’infrastructure bancaire plutôt que de vendre des produits autonomes. Par exemple, Anthropic a lancé cette année 10 agents d’IA pour les services financiers, conçus pour s’intégrer dans les systèmes de risque et de conformité existants. Experian a également développé un Agent Operating System au sein de sa plateforme Ascend, offrant aux prêteurs une traçabilité et des contrôles de supervision humaine à chaque étape du processus de décision de prêt.

Les hôpitaux suivent le même chemin

Les hôpitaux font face à des contraintes similaires. Un modèle d’IA générique reflète la littérature médicale générale, mais pas les protocoles de traitement spécifiques à chaque établissement. En mai dernier, Cedars-Sinai a annoncé un partenariat avec OpenEvidence, une plateforme d’IA clinique. L’objectif est d’intégrer les propres parcours de soins et bonnes pratiques de Cedars-Sinai dans la plateforme, permettant aux cliniciens d’accéder à la littérature médicale ainsi qu’aux directives spécifiques de l’hôpital.

« La médecine ne s’exerce pas dans l’abstrait. Elle s’exerce sur des patients individuels avec des histoires et des complexités uniques », a déclaré Daniel Nadler, PDG d’OpenEvidence. Deux mois plus tôt, Mount Sinai avait adopté la même approche en devenant le premier système de santé à utiliser OpenEvidence. Le réseau de sept hôpitaux a donné accès à une plateforme tirant parti des lignes directrices cliniques et de la littérature évaluée par des pairs. « Nous équipons chaque membre de l’équipe de soins d’un accès en temps réel à des informations rigoureusement sourcées et fondées sur des preuves », a déclaré Girish Nadkarni, chef de l’IA à Mount Sinai.

L’IA devient une infrastructure commodité

Le modèle sous-jacent devient une infrastructure standard, tandis que les règles propriétaires superposées deviennent le véritable différenciateur. Cedars-Sinai, Mount Sinai et maintenant Sheba parient que des modèles entraînés sur leurs propres protocoles surpasseront des modèles plus performants mais non adaptés à leurs spécificités.