Taille et part du marché de l’IA dans l’engagement des patients, par type (communication améliorée, chatbots alimentés par l’IA, assistants de santé virtuels, outils d’analyse prédictive et solutions de portail pour les patients) ; Mode de déploiement ; Application; et utilisation finale - Analyse SWOT, perspectives stratégiques concurrentielles, tendances régionales 2025-2037

L’IA dans le secteur de l’engagement des patients : moteurs de croissance et défis

Moteurs de croissance

• Adoption croissante de la télémédecine et des outils de santé numériques : la télémédecine permet aux patients d'accéder aux services de santé à distance, ce qui est particulièrement important dans les zones rurales ou mal desservies. Les outils d'engagement des patients basés sur l'IA, tels que les assistants virtuels, les chatbots et les rappels automatisés, améliorent l'expérience de télémédecine en fournissant une assistance toute la journée et en améliorant les interactions des patients en dehors des visites cliniques. Selon une enquête réalisée en 2022 par RockHealth Inc., la télémédecine a gagné 80 % d'acceptation globale, ce qui en fait la principale voie de traitement sur ordonnance et de maladies bénignes.
  
  Les systèmes de télémédecine basés sur l'IA peuvent surveiller les patients. les signes vitaux à distance et fournissent des alertes précoces sur les problèmes de santé potentiels, garantissant ainsi un engagement continu entre les patients et leurs prestataires. De plus, les systèmes d'IA analysent de vastes ensembles de données provenant des interactions de télémédecine, générant ainsi des informations qui aident les prestataires de soins de santé à optimiser les stratégies d'engagement des patients et à améliorer les résultats globaux.
• Prévalence croissante des maladies chroniques : les maladies chroniques telles que le diabète, les maladies cardiovasculaires, l'asthme et l'hypertension nécessitent une surveillance continue, une communication régulière avec les prestataires de soins de santé et une gestion proactive, qui peuvent toutes être facilitées par les technologies d'IA. Par exemple, selon l’Atlas du diabète de la Fédération internationale du diabète (FID), en 2021, 537 millions d’adultes (20-79 ans) vivent avec le diabète, et ce nombre devrait atteindre 643 millions d’ici 2030 et 783 millions d’ici 2045. L’IA aide les systèmes de santé à mettre en œuvre des programmes complets de gestion des soins chroniques (CCM). Ces programmes exploitent l’IA pour identifier les patients à risque, proposer des interventions de santé personnalisées et garantir un engagement continu grâce à des outils et des alertes automatisés. L'IA contribue également à rationaliser la collecte de données et la création de rapports, rendant ainsi les programmes CCM plus efficaces.
• Progrès en matière de traitement du langage naturel (NLP) et d'apprentissage automatique (ML)  : la PNL et l'IM jouent un rôle essentiel dans la croissance de l'IA dans l'engagement des patients. Ces technologies transforment la manière dont les patients interagissent avec les systèmes de santé, améliorant ainsi l’expérience et l’efficacité de la prestation des soins. La PNL permet aux chatbots et aux assistants virtuels basés sur l'IA de comprendre et de répondre aux requêtes des patients de manière conversationnelle. Ces outils peuvent traiter les demandes de renseignements de routine, fournir une éducation sanitaire, planifier des rendez-vous et répondre aux questions sur les médicaments ou les traitements.
  
  Les progrès récents en PNL, en particulier dans la compréhension du contexte, des sentiments et de la terminologie médicale, permettent des interactions plus sophistiquées, plus proches de celles des humains, permettant aux patients de se sentir plus soutenus et engagés. Apollo Hospitals a élargi son partenariat avec Google Cloud pour mettre les soins de santé entre les mains de chaque Indien via la plateforme numérique d'Apollo, Apollo 24|7. Les équipes Apollo 24|7 ont collaboré avec Google Cloud pour développer un moteur d'intelligence clinique (CIE) utilisant Vertex AI et des modèles d'IA générative (gen AI). Les hôpitaux Apollo étudient également l'utilisation de Med-PaLM 2, un LLM développé par Google qui peut répondre aux questions médicales et fournir des résumés de textes cliniques.
  
  Les algorithmes de ML, combinés à la PNL, peuvent analyser l'historique de santé, les préférences et les données en temps réel d'un patient pour offrir des conseils et des rappels personnalisés. Les modèles ML peuvent recommander des dosages de médicaments et des changements de mode de vie, ou alerter les patients des risques potentiels en fonction de leur profil de santé unique. Ce niveau de personnalisation est crucial pour maintenir l'engagement, en particulier pour les patients souffrant de maladies chroniques.

Défis

• Coûts d'implantation et d'intégration élevés : la mise en œuvre de systèmes d'engagement des patients basés sur l'IA nécessite souvent des investissements importants dans l'infrastructure technologique, notamment l'intégration des données, le développement de logiciels et la formation de modèles d'IA. Pour de nombreux prestataires de soins de santé, en particulier dans les contextes aux ressources limitées, le coût de l’adoption de ces systèmes avancés peut être prohibitif. De plus, l'intégration de solutions d'IA aux systèmes de dossiers de santé électroniques (DSE) existants ou à d'autres plates-formes de soins de santé peut s'avérer techniquement difficile et coûteuse.
• Manque de standardisation : le manque de standardisation des algorithmes d'IA, des formats de données et de l'interopérabilité des soins de santé peut entraver l'utilisation généralisée de l'IA dans l'engagement des patients. Différents prestataires de soins de santé utilisent des systèmes différents, et l'intégration d'outils d'IA sur différentes plates-formes sans normes communes peut entraîner des inefficacités, un mauvais partage des données et une efficacité réduite des solutions d'IA.