L'intelligence artificielle (IA) occupe désormais une place importante dans notre quotidien. Elle est présente dans les procédés industriels de conception des biens que nous consommons, dans les applications en ligne que nous utilisons, dans les smartphones avec lesquels nous interagissons quotidiennement, et même dans nos habitations grâce aux systèmes de pilotage domotique commandés par la voix. En effet, les modèles d'IA sont de plus en plus utiles dans presque tous les secteurs, en raison de leur capacité à résoudre simultanément diverses tâches ou à traiter d'immenses quantités de données avec une grande précision pour des coûts minimaux.
Aujourd'hui, l'IA joue un rôle de plus en plus important dans le domaine de la santé. L'intégration de l'IA dans l'écosystème des soins de santé offre de nombreux avantages, tels que l'automatisation des tâches et l'analyse de vastes ensembles de données sur les patients. Ceci permet de fournir des soins de santé de meilleure qualité, plus rapidement et à moindre coût, mais aussi d'améliorer les systèmes de gestion des opérations de soin.
Concrètement, qu'est-ce que l'IA et comment fonctionne-t-elle ?
Très simplement, un modèle d'IA est un outil ou un algorithme qui, grâce à un ensemble de données fournies en amont, peut traiter une nouvelle donnée et parvenir à une décision sans nécessiter d'intervention humaine dans le processus de prise de décision. Pour entrer dans plus de détails, l'intelligence artificielle est une constellation de différentes technologies qui travaillent ensemble pour permettre aux machines de percevoir, comprendre, agir et apprendre à des niveaux d'intelligence comparables à ceux des humains. Cela explique probablement pourquoi il y a autant de définitions de l'intelligence artificielle : l'IA ne se limite pas à une seule technologie.
L'intelligence artificielle est un programme ou un algorithme qui exploite un ensemble de données pour reconnaître certains modèles. Cela lui permet de tirer des conclusions ou de faire des prédictions lorsqu'il dispose d'informations suffisantes. Elle se compose de différents sous-ensembles qui peuvent fonctionner ensemble selon l'usage attendu.
Dans le domaine de la santé, l'utilisation la plus répandue de l'IA est le "Machine Learning" en raison de sa précision. Pouvoir prédire quelles procédures de traitement sont susceptibles de réussir chez les patients, en fonction de leur constitution et du cadre de traitement, représente un énorme progrès pour de nombreuses organisations de soins de santé.
Les types d’intelligence artificielle
Traitement du langage naturel (Natural language programming)
La plupart des systèmes NLP (traitement du langage naturel) sont des formes de reconnaissance vocale, d'analyse de texte ou de traduction. Donner un sens au langage humain est l'un des objectifs de l'intelligence artificielle et des technologies de santé depuis plus de 50 ans. L'une des utilisations courantes de l'intelligence artificielle dans les soins de santé implique des applications NLP qui peuvent comprendre et classer la documentation clinique. Les systèmes NLP peuvent également analyser les notes cliniques non structurées des patients. Cela offre un aperçu précieux pour la compréhension de la qualité, l'amélioration des méthodes et, surtout, de meilleurs résultats pour les patients.
Systèmes experts basés sur des règles
Les systèmes experts basés sur des variations de règles "si-alors" étaient la technologie prédominante de l'IA dans le domaine des soins de santé durant les années 80 et au-delà. Dans les soins de santé, cette méthode est encore aujourd'hui largement utilisée pour l'aide à la décision clinique. De nombreux systèmes de dossiers médicaux électroniques (DME) proposent actuellement un ensemble de règles avec leurs offres logicielles.
Les systèmes experts font généralement appel à des experts et des ingénieurs humains pour construire une série étendue de règles dans un certain domaine de connaissances. Ils fonctionnent bien jusqu'à un certain point et sont faciles à suivre et à traiter. Cependant, lorsque le nombre de règles devient trop important, dépassant généralement plusieurs milliers, les règles peuvent entrer en conflit les unes avec les autres et provoquer un effondrement du système. De plus, si le domaine de connaissances change de manière significative, la modification des règles peut s'avérer lourde et laborieuse.
Computer vision
La vision par ordinateur concerne la reconnaissance d'éléments visuels. Pour apprendre à un ordinateur à comprendre des données visuelles, il faut lui fournir un très grand nombre d'images étiquetées, puis les soumettre à diverses techniques logicielles ou algorithmes. Cela permet à l'ordinateur de rechercher des modèles et de les reconnaître dans tous les éléments liés à ces étiquettes.
Parmi les innovations les plus connues, on peut citer la reconnaissance faciale sur nos téléphones. On peut également mentionner les voitures autonomes. La vision par ordinateur leur permet de comprendre leur environnement en temps réel afin d'identifier les bords des routes, lire les panneaux de signalisation, détecter les autres véhicules, les objets et les piétons.
Dans le domaine de la santé, la vision par ordinateur est souvent utilisée pour rechercher des symptômes sur des radiographies et des IRM.
Audio processing
Le traitement audio consiste à prendre des signaux du monde réel, tels que la voix, l'audio, la vidéo, la température, la pression ou la position qui ont été numérisés, à les manipuler mathématiquement afin de les analyser et de conduire à une action ou une décision. Siri d'Apple, Alexa d'Amazon et Google Assistant sont les exemples les plus populaires d'IA actuellement utilisés par le grand public.
En somme, l'IA générale est plus proche des films de science-fiction, dans lesquels des machines sensibles imitent l'intelligence humaine. Elles sont capables de réflexion stratégique, abstraite et créative, tout en gérant un grand nombre de tâches complexes. Bien que les machines puissent prendre en charge certaines tâches plus efficacement que les humains (comme le traitement des données), cette vision d'une IA générale totalement accomplie n'est encore qu'une fiction. C'est pourquoi la collaboration Homme + Algorithme est essentielle. Dans le monde tel que nous le connaissons aujourd'hui, l'intelligence artificielle demeure une extension des capacités humaines. Elle ne les remplace pas.
Applications d’intelligence artificielle dans la santé
Les technologies de l'intelligence artificielle (IA), de plus en plus présentes dans les entreprises modernes et la vie quotidienne, sont également constamment appliquées aux soins de santé. L'intégration de l'IA dans l'écosystème des soins de santé offre une multitude d'avantages, notamment l'automatisation des tâches et l'analyse de grands ensembles de données sur les patients pour fournir de meilleurs soins de santé plus rapidement et à moindre coût. Selon Insider Intelligence, 30 % des coûts des soins de santé sont liés aux tâches administratives. L'IA peut automatiser certaines de ces tâches, comme l'autorisation préalable de l'assurance, le suivi des factures impayées et la tenue des dossiers, afin d'alléger la charge de travail des professionnels de la santé et, en fin de compte, réaliser des économies.
L'IA offre également la possibilité d'optimiser les voies de diagnostic et de pronostic, et de développer des stratégies personnalisées de traitement grâce à l'utilisation de grands ensembles de données. L'IA a la capacité d'analyser de grands ensembles de données, de rassembler les informations sur les patients et de mener des analyses prédictives. L'obtention rapide d'informations sur les patients aide l'écosystème des soins de santé à découvrir les domaines clés des soins aux patients qui doivent être améliorés.
La technologie des soins de santé portables utilise également l'IA pour mieux servir les patients. Les logiciels qui utilisent l'IA, comme les FitBits et les smartwatches, peuvent analyser les données pour alerter les utilisateurs et leurs professionnels de santé sur les problèmes et les risques potentiels pour la santé. Le fait de pouvoir évaluer sa propre santé grâce à la technologie allège la charge de travail des professionnels et évite les visites inutiles à l'hôpital ou les réadmissions.
La plupart des technologies d'IA et de soins de santé ont une forte pertinence pour le domaine de la santé, mais les tactiques qu'elles soutiennent peuvent varier considérablement entre les hôpitaux et les autres organisations de soins de santé. Et si certains articles sur l'intelligence artificielle dans les soins de santé suggèrent que l'utilisation de l'intelligence artificielle dans les soins de santé peut être aussi performante, voire meilleure, que les humains pour certaines procédures, comme le diagnostic des maladies, il faudra attendre encore de nombreuses années avant que l'IA dans les soins de santé ne remplace les humains pour un large éventail de tâches médicales.
Jetons un coup d'œil à quelques cas d'utilisation de l'intelligence artificielle et aux avantages que le secteur des soins de santé peut tirer de leur utilisation.
L’IA pour la détection précoce du cancer de la peau
Le mélanome est le cancer de la peau dont le pronostic est le plus sombre. S'il est diagnostiqué à un stade précoce, il peut être traité avec succès par des procédures chirurgicales. Cependant, une fois atteint le stade métastatique, les taux de survie sont significativement réduits. L'inspection visuelle peut ne pas être suffisante pour différencier les lésions bénignes des lésions tumorales. Le diagnostic du mélanome dépend de l'examen clinique et des résultats classiques de la biopsie de la lésion. La nature invasive de la procédure, la douleur associée et la nécessité de répéter les prélèvements dans le cas de lésions suspectes aux présentations variées sont quelques-unes des limites de la biopsie cutanée.
Les spécialistes peuvent diagnostiquer le cancer avec précision, cependant, compte tenu de leur nombre limité, il est nécessaire de développer des systèmes automatisés. L'IA peut contribuer à la détection précoce du cancer de la peau, réduisant ainsi la charge de morbidité et de mortalité associée à cette maladie. En plus de réduire la charge de travail, les systèmes basés sur l'IA peuvent également contribuer à améliorer le diagnostic des lésions cutanées.
L'International Skin Imaging Collaboration (ISIC) : Melanoma Project est un partenariat international entre le monde universitaire et industriel visant à développer et à promouvoir des normes pour l'imagerie cutanée numérique afin de contribuer à réduire la mortalité due au mélanome. Dans ce but, l’ISIC propose une collaboration qui met à disposition des images de dermoscopie en “open source” (+100.000 à l'heure actuelle) et propose des compétitions sur l'intelligence artificielle appliquée à la dermatologie (détection de cancers, etc.).
En 2016, Codella et al. ont utilisé le jeu de données International Skin Imaging Collaboration pour comparer le modèle aux performances de huit dermatologues pour appréhender 100 lésions cutanées comme bénignes ou malignes. Leurs modèles d’IA ont surpassé les dermatologues, avec une précision de 76 % et une spécificité de 62 %, contre une précision de 70,5 % et une spécificité de 59 % pour les dermatologues.
L’IA pour la détection précoce de la maladie d’Alzheimer
Il n'est pas toujours évident de savoir quand une personne se trouve dans les premiers stades de la maladie d'Alzheimer. Au fil du temps, en arrière-plan, le cerveau subit des modifications qui peuvent déclencher des changements subtils dans le comportement et les habitudes de sommeil, bien des années avant que les personnes ne présentent les signes évidents de la démence, comme la confusion et la perte de mémoire. Les chercheurs pensent que l'intelligence artificielle est capable de reconnaître ces changements à un stade précoce et d'identifier les patients susceptibles de développer les pires formes de la maladie.
Une étude récente a montré que l'intelligence artificielle (IA) peut détecter la maladie d'Alzheimer six ans plus tôt que les médecins. Il s'agit d'une avancée considérable dans la lutte contre cette maladie qui touche 5,7 millions d’adultes. Ce nouvel algorithme d'IA, mis au point par les chercheurs, est capable de détecter des signes de déclin cognitif dans les IRM cérébrales, la génétique et les données cliniques. Ces preuves peuvent être utilisées pour prédire si les résultats aboutiront à la maladie d'Alzheimer plusieurs années avant l'apparition des symptômes.
Une équipe de recherche pluridisciplinaire associant plusieurs groupements de chercheurs (projet Aramis, Inserm & Cegedim) a publié, en avril 2022, les résultats de recherche à partir d’une grande base de données pour identifier les facteurs de risque de démence due à la maladie d'Alzheimer. Cette étude s'appuie sur l'analyse des dossiers médicaux de près de 80 000 patients consultent chez des médecins généralistes, en France et au Royaume-Uni et sur 123 associations de données possibles. Ces grands ensembles de données sont analysés tant d’un point de vue mathématique et statistique que médical et épidémiologique.
Cette analyse ressort une liste de 10 pathologies fréquemment rencontrées dans les 15 ans avant la déclaration d’Alzheimer. Parmi ces 10 pathologies, figurent la dépression, l’anxiété, l’exposition à un stress important ou encore la perte d’audition. La détection précoce par des systèmes d’intelligence artificielle permet d’adresser la maladie de manière précoce voire même de la retarder.
L’étude va se poursuivre avec l'ajout de plus de 26 millions de données d’historiques médicaux provenant de Suède et d'Australie. Le spectre d’étude pourra par la suite être élargi à d'autres maladies dégénératives (Parkinson, maladie de Charcot, sclérose en plaque...).
L’IA pour la détection précoce du cancer du sein
Tout comme pour le mélanome, le cancer du sein peut être traité avec succès s'il est diagnostiqué à un stade précoce. L'objectif de l'IA dans ce domaine est de détecter les lésions précocement et de prédire qui pourrait en être atteint à l'avenir. L'IA a démontré une précision et une sensibilité impressionnantes dans l'identification des anomalies d'imagerie, promettant d'améliorer la détection et la caractérisation des tissus. Par exemple, une analyse des mammographies de dépistage a montré que les réseaux de neurones artificiels ne sont pas plus précis que les radiologues pour détecter le cancer, mais qu'ils présentent une sensibilité systématiquement plus élevée pour les résultats pathologiques, en particulier pour les lésions subtiles.
Il y a deux ans, une équipe de scientifiques du Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) du MIT et de la Jameel Clinic a présenté un système d'apprentissage profond permettant de prédire le risque de cancer à partir d'une seule mammographie d'une patiente. Le modèle s'est avéré prometteur, mais les algorithmes pouvaient être encore améliorés. Pour ce faire, ils ont adapté leur nouvel algorithme "Mirai" aux exigences spécifiques de la modélisation du risque. Mirai modélise conjointement le risque d'un patient à plusieurs moments dans le temps et peut potentiellement tirer parti de facteurs de risque cliniques tels que l'âge ou les antécédents familiaux, s'ils sont disponibles. L'algorithme est également conçu pour produire des prédictions cohérentes malgré des variations mineures dans les environnements cliniques, comme le choix de l'appareil de mammographie.
L’IA pour améliorer les tâches administratives
Il existe un certain nombre d'applications administratives de l'intelligence artificielle dans le domaine de la santé. L'utilisation de l'IA en milieu hospitalier pourrait être moins révolutionnaire dans les aspects administratifs que dans les soins aux patients. Néanmoins, l'intelligence artificielle appliquée à la gestion administrative des hôpitaux peut entraîner des améliorations significatives en termes d'efficacité.
L’IA pour réduire les « no-shows »
En moyenne, un hôpital enregistre quotidiennement 12 % de no-shows. Sur 300 patients attendus, cela signifie que 36 personnes ne se présentent pas, et que le personnel travaille à 88 % de sa capacité. À ce rythme, un hôpital perd environ 5 400 dollars par jour, soit 1,36 million de dollars par an, sans compter les coûts salariaux et d'infrastructure. L'IA serait capable d'évaluer la probabilité de non-présentation d'un patient grâce à un système de notation et d'appliquer une méthodologie d'analyse prédictive pour déterminer les défections en temps réel en croisant diverses données. Ainsi, il serait possible de relancer les patients concernés et de proposer d'autres créneaux disponibles.
L’IA au service de la cybersécurité
Bien que la cybersécurité ne relève pas strictement du domaine des opérations, elle demeure l'une des principales applications de l'IA dans les soins de santé. Les solutions basées sur l'IA peuvent aider les systèmes de santé à réduire les risques en identifiant des comportements indésirables. Elles fonctionnent constamment en arrière-plan pour surveiller l'activité et peuvent même ajouter automatiquement des couches de sécurité supplémentaires lorsqu'une menace potentielle est détectée.
L’IA au service de la gestion
L'IA dans le domaine de la santé peut combiner les données historiques de l'hôpital, les informations sur les patients, l'état actuel des ressources internes, les facteurs externes tels que la météo ou les épidémies, et même la science du comportement pour optimiser le flux de patients et les ressources en personnel. Grâce à l'aide de l'IA, ces modèles plus précis de la demande des patients et de l'utilisation des lits, alimentés par l'IA, peuvent réduire la durée moyenne des séjours, répartir plus efficacement les ambulances, prévenir les retards de sortie et diminuer les temps d'attente des patients.
L’IA pour la gestion de la chaîne d’approvisionnement
L'opportunité de réduction annuelle moyenne des dépenses d'approvisionnement pour les hôpitaux individuels était de 12,1 millions de dollars en 2019. L'IA peut analyser des millions de points de données sur les stocks actuels, les tendances d'utilisation passées et l'utilisation future prévue, afin de fournir des indications et des recommandations pour réduire les coûts d'approvisionnement. Ces solutions peuvent optimiser les niveaux d'inventaire, accroître la normalisation, améliorer l'efficacité du flux de travail et le débit d'approvisionnement. L'IA peut même alerter le personnel sur les fournitures périmées et rappelées. Aujourd'hui, l'intelligence artificielle peut apporter de nombreux atouts dans le secteur de la santé, que son application soit médicale ou opérationnelle. Le plus grand défi de l'IA dans les soins de santé n'est pas de savoir si les technologies seront suffisamment performantes pour être utiles, mais plutôt de garantir leur adoption dans la pratique clinique quotidienne. Avec le temps, les cliniciens pourraient migrer vers des tâches qui exigent des compétences humaines uniques, des tâches qui requièrent le plus haut niveau de fonction cognitive. Les seuls prestataires de soins de santé qui pourraient perdre tout le potentiel de l'IA dans les soins de santé seront peut-être ceux qui refuseront de travailler à ses côtés.
Qu’en est-il de l’IA dans la pratique dentaire ?
Au même titre que dans la santé généraliste, l'intelligence artificielle en dentisterie propose plusieurs axes :
- Une aide clinique à travers l'aide au diagnostic personnalisée, préventive et prédictive grâce à sa capacité à comparer des milliers d'images en parallèle et à analyser des cas d'évolution.
- Un support de communication qui contribue à l’éducation patient et à la prévention bucco-dentaire.
- Une aide opérationnelle et administrative grâce à sa capacité à automatiser un certain nombre de tâches chronophages auxquelles le chirurgien-dentiste n'apporte pas de réelle valeur ajoutée.
Découvrons maintenant les différents cas typiques de l'IA en dentisterie.
Améliorer la détection des lésions carieuses
Les dentistes ont toujours détecté des caries, mais l'unanimité de lecture d'une radio est loin d'atteindre les 100 %. Une étude a proposé à trois dentistes humains d'examiner et de mettre en évidence des lésions carieuses sur plus de 8000 radios, dans le but de voir à quelle fréquence les dentistes s'accordent sur la présence ou l'absence de caries. Les dentistes étaient unanimes sur l'absence de caries dans 79 % des cas. En revanche, ils ont été unanimes sur la présence de caries dans seulement 4,2 % des cas.
Les systèmes de vision par ordinateur (computer vision) peuvent détecter les caries dentaires en utilisant des techniques telles que la détection d'objets et l’instance segmentation. L'une des méthodes consiste à entraîner les modèles d'IA sur de vastes ensembles d'images comportant des lésions carieuses étiquetées. Une fois que la formation du modèle est terminée, les algorithmes sont prêts à recevoir des données brutes pour identifier ces lésions par eux-mêmes.
Dans le cas d'utilisation présent, l'IA intervient pour donner une deuxième opinion. Elle ne remplace pas l'expertise des dentistes ni l'examen clinique qui est incontournable, mais les aide au contraire à identifier les problèmes et les traitements potentiels avec encore plus de rapidité et de précision. Cela permet de gagner du temps pour le dentiste, d'augmenter la précision du diagnostic et de laisser plus de ressources disponibles pour les soins aux patients.
Faciliter le traitement des maladies parodontales
Les maladies parodontales sont les maladies les plus répandues en dentisterie en raison d'une mauvaise hygiène bucco-dentaire. Les dentistes sont donc capables de détecter ces maladies, notamment le recul de la ligne parodontale et la perte osseuse qui peut conduire à la perte des dents. Ils sont tous formés pour déterminer le degré d'avancement de la maladie grâce au sondage en profondeur. Cependant, il peut être difficile d'obtenir des antécédents précis d'un patient ainsi que des mesures précises du niveau osseux.
Les systèmes d'intelligence artificielle peuvent rapidement analyser le niveau de la ligne parodontale et mettre en évidence les zones où le patient présente une perte de niveau osseux à partir d'une radiographie. Cela permet d'avoir une vue plus complète des antécédents médicaux du patient. De plus, cette technologie est capable de prendre des mesures précises au millimètre près, permettant ainsi au praticien d'identifier rapidement le traitement à mettre en place.
Faciliter le travail préparatoire d’un traitement endodontique
Les endodontistes utilisent généralement des images radiographiques pour examiner, mesurer et évaluer l'état de la dent dans la gencive jusqu'à la racine. Si la détection des lésions dans les tissus entourant la racine est importante, la détermination de la longueur de la racine dans la gencive est également cruciale pour le traitement endodontique.
Les modèles d'intelligence artificielle peuvent également examiner ces images et déterminer la structure, les mesures, la viabilité des tissus et même le potentiel de succès du traitement pour les parties de la dent qui ne sont pas visibles. Il existe plusieurs méthodes pour y parvenir, notamment en palpant simplement le tissu gingival, mais la lecture de radiographies dentaires est la plus courante. Les algorithmes d'apprentissage profond peuvent alors détecter, localiser et classifier les différents aspects de l'anatomie de la racine dentaire ainsi que les éventuelles pathologies. Cela est utile pour localiser des structures dentaires spécifiques ou identifier des types particuliers de lésions dans ou autour de la dent.
Faciliter l’identification et la pose des implants dentaires
Restaurer un implant est une tâche courante qui peut se révéler être un vrai casse-tête lorsque nous n'avons pas posé l'implant nous-mêmes et que nous ne connaissons pas sa référence. Dans ce cas, le praticien peut être amené à faire des recherches fastidieuses pour trouver l'accastillage et passer commande.
Cependant, les technologies de vision par ordinateur peuvent permettre de reconnaître les implants et d'obtenir rapidement leurs références ainsi que la taille de la connectique en comparant des milliers d'images.
Assister la planification des traitements orthodontiques
L'orthodontie nécessite une planification importante afin de déterminer le bon placement de chaque dent, les dents à extraire et le meilleur chemin pour que les dents se déplacent. Que ce soit pour corriger une légère malocclusion ou soulager une mâchoire arthritique, l'intelligence artificielle s'avère être une précieuse alliée pour les dentistes et les orthodontistes.
Dans ce cas, l'IA peut être utilisée pour optimiser les analyses permettant de prédire des éléments tels que la taille des dents qui ne sont pas encore sorties ou le besoin potentiel d'extraction. Les algorithmes d'IA peuvent également prendre un point de départ et un point d'arrivée cibles, puis calculer la meilleure façon pour une dent ou un groupe de dents d'atteindre leur destination optimale.
Faciliter la compréhension des patients pour les engager davantage dans leur santé bucco-dentaire
Les quelques chiffres marquant de notre étude sur la communication et la satisfaction des patients en cabinet dentaire :
- 67% des répondants ont du mal à localiser leurs pathologies sur leurs radiographies dentaires
- 63% des répondants estiment que leur patricien fournit pas ou peu d'explications concernant leur radiographie dentaire
- 34% des répondants pensent qu'un code couleur sur la radio dentaire pourrait les aider à identifier les pathologies plus facilement
Si la France n’est pas encore prête à intégrer Yomi, le robot chinois capable d’ajuster deux implants sur un patient en tout juste une heure, des outils de plus en plus performants rendent d’ores et déjà bien des services aux professionnels. Des caméras intra-orales aux logiciels d'empreintes 3D, les outils numériques révolutionnent globalement la prise en charge des patients : ils améliorent leur expérience et optimisent la réalisation de certains soins curatifs, tels que les couronnes ou les inlay-onlay. Si les radios panoramiques permettent depuis des années déjà de rassurer le patient en lui montrant ce qui se passe concrètement dans sa bouche, ce support visuel en noir et blanc est, pour le profane, essentiellement constitué de zones d'ombres difficiles à interpréter. Et, parfois, les explications du chirurgien-dentiste peuvent paraître assez floues et techniques. Ici, l'intelligence artificielle peut vous aider à rendre plus accessible vos explications.
Cette lecture des radios panoramiques, moment clé de la consultation et de l'expérience du patient, est désormais largement facilitée par les outils numériques les plus en pointe tels qu'Allisone. L'intelligence artificielle d'Allisone permet au praticien de mettre en évidence les éléments sur la radio grâce à un code-couleur. Le logiciel facilite la compréhension des patients et simplifie la pédagogie au fauteuil. Grâce à cette vision claire de l'état de sa bouche sur une interface digitale familière (l'écran), le patient est rassuré et, surtout, informé de manière complète, adaptée, transparente et ludique.
La communication post-consultation pour fidéliser les patients
Grâce aux nouvelles technologies, l'influence et l'expérience avec son dentiste ne se cantonne plus seulement au moment de la consultation en cabinet. L'envoi d'e-mails récapitulant le diagnostic et le plan de traitement présente plusieurs avantages : il permet de consolider la relation praticien-patient, de fidéliser celui-ci et favorise ainsi un bon suivi bucco-dentaire à court, moyen et long termes.
Bien sûr, tout ce travail supplémentaire apporté par les nouvelles technologies est chronophage : praticiens et assistantes disposent rarement, entre deux consultations ou à la fin de la journée, du temps nécessaire pour envoyer ce type de messages. C'est là que les technologies les plus en pointe interviennent : le logiciel en SaaS d'Allisone (accessible à tout moment depuis n'importe quel terminal connecté à Internet) permet d'automatiser cette tâche aussi cruciale que chronophage. Il vous suffit de créer, en quelques clics, votre plan de traitement dans Allisone et la solution se charge de communiquer à votre patient tous les éléments dont il a besoin pour prendre la décision qui lui semble la plus adaptée: fiches pédagogiques, compte rendu, illustrations de soin, ...
Globalement, et même si cela peut paraître paradoxal aux yeux des praticiens les plus réfractaires aux outils numériques, les nouvelles technologies rendent la pratique dentaire plus humaine. Elles permettent une meilleure communication entre les patients et les professionnels de santé, facilitent la compréhension des traitements et participent à l'amélioration de l'expérience globale du patient. En conséquence, les patients sont plus enclins à se préoccuper de leur santé bucco-dentaire et à adhérer aux traitements proposés. Ainsi, les outils numériques et l'intelligence artificielle contribuent non seulement à l'efficacité et à la précision des traitements, mais aussi au renforcement des relations entre les patients et les praticiens.
Simplifier les processus opérationnels
Outre le travail au fauteuil, le dentiste doit réaliser une multitude de tâches telles que la création des plans de traitement, l'établissement des devis, le suivi des patients et, bien entendu, répondre à l'obligation réglementaire de fournir un compte rendu à ses patients. L'informatique, et plus particulièrement les technologies d'automatisation et d'intelligence artificielle, peuvent apporter à chaque praticien plus de confort dans l'exécution de ces tâches et permettre de gagner du temps.
Ici, l'IA peut être en mesure d'identifier les lésions, de proposer des plans de traitement adaptés et d'automatiser la production des comptes rendus. La technologie peut également centraliser les tâches opérationnelles au sein du cabinet, telles que le suivi des plans de traitement, les relances, les prises de rendez-vous, etc.
Outre le travail au fauteuil, le dentiste réalise une multitude de tâches comme la création des plans de traitement, l’établissement des devis, le suivi des patients et il doit bien entendu répondre à l’obligation réglementaire de fournir un compte rendu à ses patients. L’informatique et d’autant plus les technologies d’automatisation et d’intelligence artificielle peuvent apporter à chaque praticien un peu plus de confort dans ces tâches et mobiliser moins de temps.
