L’intelligence artificielle et les soins préhospitaliers d’urgence

Quelle est la situation?

Les systèmes de santé au Canada, et notamment les services de soins préhospitaliers d'urgence, sont aux prises avec une pénurie de main-d'œuvre et une augmentation du volume de patients, et sont à la recherche de solutions créatives pour pouvoir offrir des soins de qualité.

De quelle technologie est-il question?

L'intelligence artificielle (IA) combine l'informatique et les données afin d'imiter les processus de réflexion, la résolution de problème et les réponses humains.

L'IA repose sur des modèles statistiques, des algorithmes, l'analyse de données et l'apprentissage automatique pour faire des prédictions en s'appuyant sur des comportements ou des résultats antérieurs (IA prédictive) ou pour apprendre de données existantes afin de produire du nouveau contenu (IA générative). Les agents conversationnels, comme ChatGPT, sont un exemple d'IA générative.

Quelles pourraient être les conséquences de l'utilisation de l'IA?

Dans les milieux de soins de santé, l'IA pourrait être utilisée pour automatiser certains processus cliniques et administratifs afin de gagner en efficience et de réduire la charge pour les fournisseurs de soins et les administrateurs de la santé.

Dans le contexte des soins préhospitaliers, on pourrait par exemple utiliser l'IA à la répartition (p. ex. analyse de la conversation et proposition de questions supplémentaires, ou traduction afin d'aider la répartition à comprendre la personne qui appelle en temps réel), ou encore dans l'ambulance (p. ex. analyse de la circulation ou production d'information pour appuyer une prise en charge optimale).

Que faut-il savoir d'autre?

L'utilisation de l'IA dans les soins préhospitaliers d'urgence en est encore à ses débuts, sur le plan tant de la planification que de la mise en œuvre. Certains pays commencent à mettre en application des programmes d'IA, comme ceux visant à détecter les incidents cardiaques en milieu extrahospitalier et ceux visant à faire le triage des appels d'urgence durant les heures de pointe.

D'autres essais cliniques en contexte réel et recherches seront nécessaires avant qu'on puisse mettre en œuvre l'IA de façon généralisée.