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LA RÉVOLUTION DE L'IA GÉNÉRATIVE DANS LA MÉDECINE : PERSPECTIVES 2030

Quelles conséquences et opportunités des IA pour les professionnels de santé et les assureurs ? Quelles perspectives par spécialité ?

LES POINTS FORTS DE L'ÉTUDE :

  • Un scénario prospectif sur le potentiel de l'intelligence artificielle dans la médecine à 2030
  • De nombreux exemples et études pour comprendre l'impact de l'IA générative et non générative sur la médecine et les défis posés
  • Un état des lieux complet du déploiement de l'IA dans la filière de soins
  • Le décryptage des stratégies de croissance des fournisseurs de solutions IA
  • 40 start-up de l'IA dans la médecine passées au crible
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Date de parution : 07/08/2023

Prix : 2 200 €HT

Nombre de pages : 111 pages

Langue : Français

Format : PDF (disponibilité immédiate) ou papier

Collection : Xerfi Precepta

Référence : 23SME104

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PRÉSENTATION ET CHIFFRES CLÉS


Les technologies d’intelligence artificielle trouvent de nombreuses applications dans l’univers de la santé : aide au diagnostic, suivi des patients, prédiction de l’évolution d’une maladie, etc. L’imagerie médicale est l’un des segments où les solutions basées sur l’IA sont les plus abouties, à la fois pour la réalisation d’examens d’imagerie et les traitements radiothérapeutiques.


De plus en plus de praticiens (radiologues, chirurgiens, médecins généralistes, ophtalmologues, etc.) et établissements de soins utilisent quotidiennement des applications basées sur l’IA. Cette démocratisation de l’IA, y compris l’IA générative, est encouragée par le foisonnement de l’offre des start-up telles que Milvue, Incepto Medical, Intrasense, Kaduceo, Posos ou encore Owkin. Le développement de l’intelligence artificielle dans la médecine est aussi étroitement lié à la démultiplication des données de santé.

TENDANCES ET ENJEUX


L'IA générative sera-t-elle une technologie de rupture capable de perturber les structures de marché existantes et les rapports de force au sein de la filière des soins ? Quelles seront ses implications sur l'offre de santé ? D'ores et déjà son potentiel apparaît considérable : super-assistants pour les praticiens, agents virtuels dans l'assurance, conseiller personnel pour les patients. Cette étude inédite de Xerfi identifie pour vous les grands défis à l'intégration « des IA » dans le domaine médical et propose un scénario prévisionnel pour 2030.

Mais, en dépit d'avancées indéniables, les MedTech de l'IA rencontrent toujours des difficultés pour obtenir des bases de données volumiques et de qualité afin d'entraîner leurs modèles. De surcroît, l'évolution de la réglementation européenne, avec le projet d'IA Act, pose question dans la mesure où il pourrait menacer l'innovation. Alors que les IA d'ancienne génération se banalisent dans le diagnostic ou le dépistage, quelles sont les réelles perspectives d'adoption de l'IA générative dans la médecine ? Comment les IA vont-elles impacter les équilibres au sein de l'écosystème de la santé ? Les rapports de force entre assureurs et professionnels de santé peuvent-ils évoluer ?

UNE ÉTUDE POUR :


Comprendre les défis posés par l'IA au monde de la médecine

L'étude fournit toutes les clés afin d'appréhender aux mieux les applications de l'IA générative et « non générative » dans la médecine. Le rapport livre aussi un scénario prévisionnel sur la diffusion « des IA » dans la médecine d'ici 2030. Médecine de ville ou secteur hospitalier : quels sont les segments au plus fort potentiel ? Quelles sont les attentes et craintes des médecins vis-à-vis de l'IA ? Quels sont les grands défis posés par l'IA à ce secteur ?

Anticiper les implications de l'IA sur l'offre de santé

Le rapport propose une analyse prospective des implications de l'IA sur l'écosystème de la santé : patients, médecins, établissements de santé, assureurs... Dans quelle mesure l'IA rebat-elle les cartes du jeu concurrentiel ? Quel sera son impact sur la relation patient-médecin ? Et comment évolueront les rapports de force entre les assureurs et les professionnels de santé avec les nouveaux outils de lutte contre la fraude ?

Décrypter la concurrence et les stratégies des acteurs clés

À travers des tableaux de classements et des études de cas, cette étude passe au crible les différents profils d'acteurs ayant pris position dans l'IA destinée à l'univers de la médecine ainsi que les applications de l'IA par grand métier. Quels sont les facteurs clés de succès et les stratégies de croissance des fournisseurs de solutions ? Quels sont les freins à lever pour accélérer le déploiement de l'intelligence artificielle au sein de la filière de la santé ?

PLAN DE L'ÉTUDE

1. LE RÉSUMÉ EXÉCUTIF : L'ESSENTIEL DE L'ÉTUDE

En quelques pages, le résumé exécutif vous donne accès aux conclusions de l'étude à travers :

Une synthèse opérationnelle pour comprendre les perspectives de l'IA dans la médecine à l'horizon 2030, sa diffusion dans la filière de soins et son impact sur les relations entre assureurs, patients et médecins

Des chiffres et pages clés pour accéder rapidement à l'essentiel de l'étude

2. COMPRENDRE L'IMPACT DE L'IA SUR LA MÉDECINE : QUEL POTENTIEL D'ICI 2030 ?

Les opportunités et défis de l'IA dans la médecine

  • Les fondamentaux autour de l'IA : définitions, concepts connexes, acteurs clés, usages, freins à son essor…

  • La révolution de l'IA générative dans la médecine : quelles opportunités pour les professionnels de santé ?

  • Les parties prenantes du monde de la médecine face à l'IA : pouvoirs publics, médecins, patients, équipementiers, etc.

  • Les concepts technologiques et médicaux à la croisée de l'IA dans la médecine : Health Data Hub, Big data, IoT, etc.

  • L'intérêt de l'IA pour les acteurs de la médecine : aide au diagnostic, organisation de l'offre de soins, suivi des patients, médecine prédictive et préventive, etc.

  • Le degré de maturité des applications de l'IA dans la médecine : radiologie, oncologie, obstétrique, pharmacie, psychiatrie, médecine générale, gestion établissements de santé

  • Les défis posés par l'usage de l'IA en médecine : sécurité des data, biais algorithmiques, responsabilité, formation, équité dans l'accès aux soins, fiabilité et précision des résultats, dépendance technologique…

Les médecins face à l'IA

  • Le panorama des 21 spécialités médicales les plus avancés en matière d'IA

  • Les objectifs assignés aux solutions d'IA selon le profil des médecins

  • Le mode de déploiement des solutions d'IA par les médecins / Étude de cas : l'intégration de l'IA au sein du réseau Vidi

Notre scénario prospectif à l'horizon 2030

  • Les principaux drivers du recours à l'IA par les professionnels et établissements de santé

  • Le potentiel de croissance par segment : médecine de ville et secteur hospitalier

  • Les modes de développement privilégiés : R&D en interne, partenariats, open innovation, etc.

  • Les tendances du marché de la santé : facteurs sociodémographiques, consommation de soins et biens médicaux, renoncement et difficultés d'accès aux soins, évolution de la population de praticiens, déserts médicaux…

3. IDENTIFIER LES USAGES DE L'IA MÉTIER PAR MÉTIER

Les applications de l'IA dans la radiologie : comment l'IA est utilisée à chaque étape du flux de travail des radiologues

Études de cas de start-up : Hera-Mi, Milvue, Spimed-AI et Incepto

Les applications de l'IA dans l'oncologie : des outils pour améliorer les choix thérapeutiques et les traitements

Études de cas de start-up : Owkin et Therapanacea

Les applications de l'IA dans l'obstétrique : du traitement de l'infertilité au suivi de la grossesse

Études de cas de start-up : ImVitro et SUOG

Les applications de l'IA dans la pharmacie : comment les pharmaciens utilisent l'IA pour contrôler le risque iatrogénique

Études de cas de programme de recherche et de start-up : PharmIA et Posos

Les applications de l'IA dans la psychiatrie : de nouvelles opportunités grâce à l'IA et aux objets connectés

Études de cas de programme de recherche et de start-up : PsyCARE et Emobot

Les applications de l'IA dans la médecine générale : l'IA pour assister les praticiens face à l'intensification de leur activité

Étude de cas de start-up : Nabla

Les applications de l'IA dans la gestion des établissements de santé : des algorithmes pour une gestion optimisée

Études de cas de start-up : Kaduceo et SanCare

4. ANTICIPER LES CONSÉQUENCES DE LA DIFFUSION DE L'IA SUR L'OFFRE DE SANTÉ

L'essor des offreurs de solutions IA dans la médecine

  • L'offre de solutions IA par les start-up : domaine d'application, caractéristiques de l'offre et usages

  • Les solutions IA des acteurs du numérique et des équipementiers : panorama des solutions IA dans la médecine

  • Les forces, faiblesses et options stratégiques des start-up, des acteurs du numérique et des équipementiers

  • Les facteurs clés de succès des fournisseurs de solutions IA : l'innovation, l'interopérabilité, la labellisation des solutions

L'impact de l'IA sur l'offre de santé et l'écosystème de la santé

  • L'impact de l'IA sur l'écosystème de la santé : vue d'ensemble

  • Les conséquences de la diffusion de l'IA sur les relations entre les patients et les médecins

  • Les conséquences de la diffusion de l'IA sur sur les patients et les assureurs

  • Les conséquences de la diffusion de l'IA sur les assureurs et les prestataires de soins

  • L'évolution du rôle des assureurs avec l'IA

  • Les perspectives de progression de l'IA en officine

  • L'empowerment des patients grâce à l'IA

5. LES INITIATIVES ET STRATÉGIES DE 25 ACTEURS CLÉS DE L'IA AU SERVICE DE LA MEDECINE

LES START-UP DE L'IA DANS LA MÉDECINE

  • BIMEDOC

  • EMOBOT

  • EXACTCURE

  • HERA-MI

  • IMVITRO

  • INCEPTO MEDICAL

  • KADUCEO

  • LIFEN

  • MILVUE

  • NABLA

  • OWKIN

  • PHARMIA

  • POSOS

  • SANCARE

  • SKINANALYSIA

  • SPIMED-AI

  • THERAPANACEA

LES ACTEURS DU NUMÉRIQUE ET LES ÉQUIPEMENTIERS

  • ALPHABET

  • MICROSOFT

  • DOCAPOSTE

  • GE HEALTHCARE

LES AUTRES ACTEURS ET PROJETS DE R&D D'IA DANS LA MÉDECINE

  • PROGRAMME PSYCARE

  • PROJET SUOG

  • GROUPE VIDI

  • SANTÉCLAIR

SOCIÉTÉS ANALYSÉES

LES PRINCIPAUX ACTEURS CITÉS OU ANALYSÉS DANS L'ETUDE (liste non exhaustive)

ABYS MEDICAL

ACTIL

AD SCIENTIAM

ADA HEALTH

ALLIANZ

ALLISONE

ALPHABET

AMAZON

AP-HM

AP-HP

APODIS

APPLE

ARKUR8

AVICENNA.AI

AXA

BIMEDOC

CARDIOLOGS

CARL ZEISS

COLLECTIVE THINKING

DAMAE MEDICAL

DASSAULT SYSTEMES

DATATOPIA

DEDALUS

DIABELOOP

DOCAPOSTE

ECHOLIV

EMOBOT

EPIC

EUREKAM

EXACTCURE

GE HEALTHCARE

GEODAISICS

GLASS HEALTH

GLEAMER

GROUPE POINT VISION

GROUPE VIDI

GUERBET

HERA-MI

HOPIA

IBEX

IBM

IMPACT HEALTHCARE

IMPLICITY

IMVITRO

INCEPTO MEDICAL

INHEART

INTEL

INTRASENSE

ISLIT

I-VIRTUAL

KADUCEO

KIRO

LA POSTE

LIFEN

MAINCARE

MAYO CLINIC

MESOIGNER

META

MICROSOFT

MILVUE

NABLA

OPENAI

ORANGE

OWKIN

PAIGE

PHARMACLASS

PHARMIA

PHILIPS

POSOS

PREVIA MEDICAL

PRIMAA

PSYCARE

QANTEV

QITI

QUINTEN

SAMSUNG

SANCARE

SANTÉCLAIR

SATELIA

SEGULA TECHNOLOGIES

SEMEIA

SHIFT TECHNOLOGIE

SIEMENS HEALTHINEERS

SIVIEW

SKINANALYSIA

SONIO

SPIMED-AI

SPOTIMPLANT

STABILITY AI

SURGE

THERAPANACEA

THERAPIXEL

VEESION

VOLTA MEDICAL

ZELROS

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