Note de l'éditeur : Cette version narrative d'un récent Perspectives optimistes épisode de podcast, »IA Soins de santé et fabrication : Pourquoi l'adoption est le vrai problème» —une conversation entre Brittany Ng, vice-présidente, Siemens Digital Industries Software et Demetri Giannikopoulos, Chief Innovation Officer chez Rad AI, décrit le potentiel de l'IA dans deux domaines cruciaux, les soins de santé et la fabrication, lorsqu'elle dispose des données dont elle a besoin.
L'intelligence artificielle va de manière décisive au-delà de l'expérimentation et dans le monde réel, remodelant la façon dont le travail essentiel est effectué à la fois dans les hôpitaux et les environnements industriels. Des suites de radiologie aux chantiers navals, la conversation ne porte plus sur ce que l'IA pourrait faire, mais sur la façon dont elle augmente déjà l'expertise humaine pour avoir un impact mesurable.
Dans une récente interview en podcast Optimistic Outlook entre Brittany Ng de Siemens Digital Industries Software et Demetri Giannikopoulos, directeur de l'innovation chez Rad AI, un thème commun est apparu : l'avenir de l'IA industrielle dans les soins de santé et l'innovation manufacturière ne dépend pas du remplacement des personnes, mais de leur donner les moyens de prendre de meilleures décisions dans des environnements à enjeux élevés.
Fournir les bonnes données de soins de santé pour les patients
Dans tous les secteurs, l'IA s'avère la plus précieuse lorsqu'elle améliore — et non remplace — le jugement humain. Nulle part cela n'est plus clair que dans les soins de santé, où le volume de données peut submerger même les cliniciens les plus expérimentés.
Les soins de santé « sont un domaine où la quantité d'informations qui sort est tout simplement écrasante », a déclaré Giannikopoulos sur le podcast. « Être capable de réduire ce bruit peut être incroyablement difficile. »
En agrégeant et en interprétant les données à grande échelle, l'IA dans les soins de santé aide les cliniciens à relier les points plus rapidement, réduisant les diagnostics manqués ou retardés et guidant des parcours de soins plus précis. Sur le podcast, Giannikopoulos a souligné la capacité de l'IA à rassembler des informations fragmentées entre les systèmes et les spécialités, offrant ainsi une image plus claire et plus complète de la santé des patients.
« À la base, l'IA.. [peut] prendre les quantités incroyables de données dont nous disposons.. et finalement aider à connecter ce patient avec les meilleures informations et le meilleur chemin disponible pour lui », a-t-il dit.
Innover avec la « colonne vertébrale numérique » de l'industrie
Bien que les enjeux puissent différer, les défis systémiques sous-jacents dans la fabrication et la construction navale sont très similaires à ceux des soins de santé : systèmes complexes, exigences de sécurité élevées et besoin de précision à chaque étape.
Le tournant, comme Brittany Ng l'a noté sur le podcast, a été l'émergence d'une base numérique robuste, y compris des environnements de fabrication jumeaux numériques et des systèmes de production connectés.
« Nous avons enfin ce que j'appelle la colonne vertébrale numérique », a déclaré Ng. « L'IA a maintenant ces données contextuelles structurées avec lesquelles travailler, pas seulement des feuilles de calcul fragmentées. »
Cette colonne vertébrale numérique permet à l'IA d'aller au-delà des idées théoriques pour se tourner vers des recommandations exploitables — en optimisant la planification, en améliorant la qualité et en renforçant la capacité de production dans les industries qui sont essentielles à la défense nationale et à la résilience économique.