Comment l'IA contribuera à résoudre les problèmes de productivité du secteur médical

Dans de nombreux secteurs fortement marqués par la technologie — production industrielle, logistique, voire finance —, la productivité a augmenté chaque année au fil des décennies. Pourtant, lorsqu'il s'agit de mesurer la productivité des soins de santé, la courbe progresse plus lentement. Dans certaines analyses, elle passe même en territoire négatif                 

Le paradoxe tient à la manière dont les mesures de productivité quantifient la production. Si on la comptabilise en termes de consultations ou d'interventions réalisées plutôt qu'en termes de résultats de santé, les gains de productivité semblent lents.

Un cardiologue peut aujourd'hui réaliser une intervention plus efficace grâce à des stents plus performants, mais le nombre de cathétérismes effectués pourrait être identique à celui d'il y a 20 ans.

Cela ne signifie pas pour autant que la médecine n'a pas progressé : de nouveaux outils permettent aux médecins de diagnostiquer les patients plus tôt, d'opérer plus sûrement et d'obtenir de meilleurs résultats. Cependant, si l'on s'en tient à une simple évaluation de la production par heure de travail, les médecins sont à la traîne par rapport aux professionnels de domaines où la technologie décuple ce qu'une personne peut accomplir par unité de temps. La productivité des médecins , mesurée selon ces critères, ayant progressé plus lentement que celle des autres professions, leur rémunération a également stagné. 

L’économiste William Baumol a expliqué ce paradoxe en forgeant l’expression « maladie des coûts ».

Certaines professions, comme la médecine, l’éducation et les arts du spectacle, reposent sur ce qu’il appelait un élément artisanal. Elles impliquent des performances humaines et des compétences d’évaluation difficilement automatisables. Du fait de leur résistance à la mécanisation, les coûts de ces services augmentent plus vite que l’inflation. Selon Baumol, tant que la guérison dépend de la présence humaine, les résultats médicaux peuvent s’améliorer, mais les gains de productivité resteront inférieurs à ceux des autres secteurs économiques.

Bien conçue, l'intelligence artificielle (IA) pourrait améliorer non seulement les compétences et la précision des cliniciens, leur capacité de diagnostic et leur prise de décision, mais aussi leur productivité : le nombre de patients traités efficacement par heure de travail humain.

Une utilisation appropriée de l'IA pourrait entraîner une baisse du coût total des soins, même avec une amélioration des résultats, et les médecins pourraient enfin voir leur rémunération augmenter proportionnellement à la valeur qu'ils créent et au temps qu'ils consacrent aux soins des patients.

La radiologie a été parmi les premières spécialités à reconnaître ce lien entre l'IA, les gains de productivité et les implications pour atténuer la « maladie des coûts » 

Toutefois, pour concrétiser ces gains de productivité, l'IA doit dépasser la simple amélioration du jugement humain.

Le prochain grand pas en avant réside dans des outils dont l'efficacité et la sécurité ont été prouvées pour se substituer à l'expertise médicale dans certaines situations bien définies, comme l'exécution de tâches cognitives ou procédurales spécifiques et l'élargissement du champ d'intervention d'un médecin.

Autrement dit, la promesse de l'IA médicale n'est pas seulement d'améliorer les capacités cognitives des médecins, mais aussi de permettre aux machines de prendre en charge une partie de l'activité mentale et physique qui occupe actuellement leur temps. De tels systèmes permettraient aux médecins de se concentrer sur les aspects des soins relevant exclusivement de l'humain.

Des changements seront nécessaires en matière de réglementation et de remboursement, ainsi qu'une évolution du regard que portent les médecins sur ces outils. La FDA (Food and Drug Administration) doit moderniser son évaluation des systèmes d'IA capables de suppléer certaines tâches des médecins, et non de simplement compléter leurs décisions.

Le cadre réglementaire de la FDA a été conçu pour des technologies fixes, telles que les implants, les instruments et les machines, qui restent globalement statiques une fois approuvées. Or, les systèmes d'IA apprennent et évoluent au fur et à mesure qu'ils traitent de nouvelles données et requièrent une approche réglementaire qui prenne en compte cette réalité itérative. Cette approche doit maintenir des normes rigoureuses de sécurité et d'efficacité tout en permettant aux algorithmes de s'améliorer au fil du temps. Dès lors qu'un dispositif d'IA démontre des performances fiables, comparables à celles d'un médecin pour un diagnostic simple, son développeur devrait pouvoir étendre ou affiner ses affirmations à mesure que de nouvelles fonctionnalités émergent, sans avoir à soumettre une nouvelle demande d'approbation à chaque fois. La FDA peut définir le seuil de dérive admissible d'un algorithme d'IA par rapport à ses performances initiales avant qu'une réévaluation ne soit justifiée. Ces seuils prédéfinis serviraient de garde-fous aux développeurs soigneusement sélectionnés qui ont démontré leur capacité à mesurer de manière sûre et fiable les performances de ces outils. Si les données cliniques d'un développeur révélaient un écart significatif par rapport aux normes établies, le modèle sous-jacent devrait être soumis à un nouvel examen. ^Actuellement , en raison de l'incertitude réglementaire, de nombreux développeurs d'IA contournent la FDA en classant leurs outils comme étant destinés à la recherche uniquement, ce qui limite considérablement leur utilisation.        

Un défi encore plus important réside dans le mode de remboursement de ces outils par les Centers for Medicare and Medicaid Services (CMS). Actuellement, le CMS ne verse généralement pas de paiements directs aux fournisseurs de services cloud ou de logiciels. La loi exige qu'un bien ou un service relève d'une catégorie de prestations définies, et les paiements ne peuvent être effectués qu'aux entités reconnues comme prestataires ou fournisseurs agréés par le CMS. Or, la plupart des développeurs d'IA ne le sont pas, même si les outils et services d'IA peuvent fournir des informations précieuses sur l'état d'un patient, produire des données pronostiques ou diagnostiques précises et recommander un parcours de soins optimal. Pour contourner la réglementation en vigueur, les services basés sur l'IA sont rémunérés indirectement via le barème des honoraires des médecins (PFS) ou le système de paiement prospectif pour les soins ambulatoires (OPPS). Dans ce cas, le remboursement est versé aux hôpitaux et aux cliniciens plutôt qu'aux entreprises qui conçoivent les systèmes d'IA. Concrètement, les médecins doivent financer ces outils et services sur leurs propres fonds de remboursement, choisissant ainsi de consacrer une partie de leur remboursement Medicare à des technologies susceptibles d'améliorer leur productivité ou leurs résultats. De plus, les coûts liés à l'IA sont rarement remboursés par Medicare, et lorsqu'ils le sont, le taux est souvent si faible qu'il ne permet pas aux médecins de bénéficier d'une compensation significative pour les gains de productivité que ces outils contribuent à réaliser.

Les problèmes découlent du mode de paiement appliqué par ces deux barèmes d'honoraires. Actuellement, le PFS (Patient Financial Services) évalue les services principalement en fonction du travail et des frais de cabinet des médecins. Les services basés sur l'IA, qui réduisent la charge de travail, peuvent involontairement diminuer les unités de valeur relative (UVR), les coefficients numériques attribués par le CMS (Centers for Medicare & Medicaid Services) à chaque service médical. Ces coefficients traduisent le temps, les compétences et les ressources investis par un médecin en une mesure standardisée qui convertit l'effort humain en dollars. De plus, l'ajout de nouveaux services remboursables, tels que le paiement de l'IA, peut entraîner des coupes budgétaires généralisées au titre de l'exigence de neutralité budgétaire de Medicare . Cela signifie que chaque nouveau service pris en charge par Medicare doit être compensé par des réductions ailleurs, de sorte que les dépenses totales des médecins restent fixes même si l'offre de soins remboursables s'élargit. Cette contrainte sur le remboursement des médecins est une source légitime d'inquiétude pour ces derniers. Si les services basés sur l'IA ne peuvent être remboursés correctement lorsqu'ils améliorent la qualité ou la productivité, les incitations à développer et à adopter de tels outils resteront faibles, et leur nombre sur le marché sera limité.

Il existe des propositions visant à résoudre certains problèmes de remboursement liés à l'IA . En milieu ambulatoire et hospitalier, les services utilisant l'IA peuvent être intégrés à un forfait de paiement plus large, remboursés séparément ou financés par l'élargissement des dispositifs de remboursement existants pour les technologies de rupture qui améliorent la productivité et les résultats cliniques. Le Congrès peut également créer une nouvelle catégorie de prestations pour permettre à la CMS de rémunérer directement les développeurs de logiciels d'IA. La loi sur l'investissement dans les technologies de la santé de 2025 (S.1399, 119e Congrès) enjoindrait la CMS (dans le cadre du système de paiement prospectif pour les services de santé) à considérer les services de santé basés sur des algorithmes comme relevant d'une nouvelle catégorie de paiement ambulatoire pour les technologies – un regroupement de services hospitaliers ambulatoires cliniquement similaires consommant des ressources comparables. Elle permettrait de fixer les paiements pour les outils d'IA à partir des données de coûts fournies par les fabricants et de les maintenir dans cette catégorie jusqu'à l'obtention de données de facturation suffisantes. Dans ce cadre, Medicare continuerait de rémunérer l'hôpital ou le médecin, et non directement le développeur de l'IA.

Au cours du siècle dernier, les progrès technologiques et cliniques ont permis d'améliorer considérablement la prise en charge des patients. Pourtant, malgré l'amélioration de l'efficacité de la médecine, les dépenses de santé ont continué d'absorber une part croissante du produit intérieur brut national, tandis que la rémunération des médecins n'a pas suivi le rythme des augmentations observées chez les autres professions.

Le défi consiste à concrétiser des gains de productivité. Dans la plupart des professions, les nouveaux outils permettent d'accomplir davantage en moins de temps, ce qui entraîne une hausse des rémunérations tout en maîtrisant les dépenses totales. Si une solution existe au problème des coûts exorbitants décrit par Baumol dans le secteur de la santé, elle réside dans l'adoption d'une approche similaire par la pratique médicale : une approche où l'IA, et l'automatisation qu'elle permet, peuvent générer des gains de productivité comparables, permettant ainsi aux médecins de traiter plus de patients avec une plus grande précision et en moins de temps.

Commentaire

J'ai choisi cet article made in USA qui va à l'encontre de notre système de santé et de notre éthique. Le mot productivité pour l'exercice de la médecine est une injure à la médecine. Le métier de médecin n'est pas fait pour faire de l'abattage de patients. L'IA doit nous aider pour certains actes mais elle n'est pas là pour augmenter le débit de patients et pour faire du "fric". La médecine prend en charge les patients pour les traiter et non pas pour  faire de la productivité. Tout cela va à l'encontre de la déontologie médicale. Nous ne sommes pas aux USA, nous sommes en Europe, là où la médecine reste un art. L'IA est un outil et non une machine à cash en médecine. La machine à cash c'est pour les ingénieurs, les inventeurs, les start-up, pas pour les médecins. Les médecins vont utiliser l'IA et ce à un coût incertain : qui va payer ? Le médecin, le patient, l'État, les mutuelles ? À l'heure où il manque de médecins, la tentation IA est grande, mais il faut rester mesuré  et garder le contrôle. Halte à la notion de productivité, incompatible avec l'exercice de la médecine. L'IA représente un outil de plus dans l'exercice de la médecine et non une machine infernale pour multiplier les actes ! 



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Coût de l’intelligence artificielle dans les soins de santé : comprendre les implications financières de l’IA en médecine

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Médecins libéraux et outils numériques : un poste de dépenses en pleine expansion
 Il est certain que les investissements dans le numérique ne vont pas s’arrêter là et que les médecins ont intérêt à suivre les évolutions digitales du secteur. Contrairement aux idées reçues elles ne sont pas toutes sources d’économie et il faut donc que le médecin dispose des moyens pour financer son équipement numérique qui selon nos estimations se situe aujourd’hui entre 15 et 20 % de ses frais de fonctionnement » Dr Philippe Parranque – Coordonnateur de la Commission E-Santé de l’URPS médecins.
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