Taille et prévisions du marché de l'IA dans l'engagement des patients, par type (communication améliorée, chatbots basés sur l'IA, assistants de santé virtuels, outils d'analyse prédictive et solutions de portail patient) ; mode de déploiement ; application ; utilisation finale - Tendances de croissance, acteurs clés, analyse régionale 2026-2035

Moteurs de croissance et défis du marché de l'IA dans l'engagement des patients :

Moteurs de croissance

• Adoption croissante de la télémédecine et des outils de santé numériques : la télémédecine permet aux patients d'accéder à des 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 offrant une assistance continue et en améliorant les interactions avec les patients en dehors des consultations cliniques. Selon une enquête menée en 2022 par RockHealth Inc., la télémédecine a gagné 80 % d'acceptation globale, ce qui en fait la principale voie d'accès aux traitements sur ordonnance et aux maladies bénignes.
  
  Les systèmes de télémédecine basés sur l'IA peuvent surveiller les signes vitaux des patients à distance et fournir des alertes précoces sur d'éventuels problèmes de santé, garantissant ainsi un engagement continu entre les patients et leurs prestataires de soins. De plus, les systèmes d'IA analysent de vastes ensembles de données issues des interactions de télémédecine, générant des informations qui aident les professionnels de santé à optimiser leurs 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 professionnels de santé et une gestion proactive, autant de facteurs que les technologies d'IA peuvent faciliter. Par exemple, selon l'Atlas du diabète de la Fédération internationale du diabète (FID), en 2021, 537 millions d'adultes (20-79 ans) vivaient 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 (GSC). Ces programmes s'appuient sur 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 et la communication de données, améliorant ainsi l'efficacité des programmes de gestion de la communication en contexte clinique.
• Progrès en matière de traitement du langage naturel (TALN) et d'apprentissage automatique (AA) : Le TALN et l'IA jouent un rôle essentiel dans la croissance de l'IA dans l'engagement des patients. Ces technologies transforment la façon dont les patients interagissent avec les systèmes de santé, améliorant ainsi l'expérience et l'efficacité des soins. Le TALN permet aux chatbots et aux assistants virtuels pilotés par l'IA de comprendre et de répondre aux questions des patients de manière conversationnelle. Ces outils peuvent traiter les demandes de renseignements de routine, fournir des informations sur la santé, planifier des rendez-vous et répondre aux questions sur les médicaments ou les traitements.
  
  Les récentes avancées en TALN, notamment dans la compréhension du contexte, des sentiments et de la terminologie médicale, permettent des interactions plus sophistiquées et plus humaines, renforçant le sentiment d'accompagnement et d'engagement des patients. Apollo Hospitals a élargi son partenariat avec Google Cloud pour mettre les soins de santé à la portée de tous les Indiens grâce à la plateforme numérique Apollo, Apollo 24|7. Les équipes d'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 capable de répondre aux questions médicales et de fournir des résumés cliniques. Les algorithmes de machine learning, combinés au traitement du langage naturel (TALN), peuvent analyser l'historique médical, les préférences et les données en temps réel d'un patient afin de lui proposer des conseils et des rappels personnalisés. Les modèles de machine learning 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 atteints 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 logiciel et la formation des modèles d'IA. Pour de nombreux prestataires de soins de santé, en particulier dans les contextes à ressources limitées, le coût d'adoption de ces systèmes avancés peut s'avérer prohibitif. De plus, l'intégration de solutions d'IA aux systèmes de dossiers médicaux électroniques (DME) existants ou à d'autres plateformes de soins de santé peut s'avérer techniquement complexe et coûteuse.
• Manque de normalisation : Le manque de normalisation des algorithmes d'IA, des formats de données et de l'interopérabilité des soins de santé peut freiner l'utilisation généralisée de l'IA dans l'engagement des patients. Les différents prestataires de soins de santé utilisent des systèmes différents, et l'intégration d'outils d'IA sur diverses plateformes sans normes communes peut entraîner des inefficacités, un mauvais partage des données et une efficacité réduite des solutions d'IA.