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 ?
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
2200 € HT
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 détaillé
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.
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
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…
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 InceptoLes 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 TherapanaceaLes 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 SUOGLes 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 PososLes 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 EmobotLes 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 : NablaLes 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 SanCareL'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
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 étudiées
Expert
Au-delà de nos études, XERFI met à votre disposition son expertise sous forme d'échanges téléphoniques préparés, immédiatement actionnables et centrés sur les secteurs qui vous intéressent.
Alexandre Boulègue
Directeur des Opérations
Directeur du bureau d’études, Alexandre Boulegue pilote depuis plus de quinze ans la production économique et sectorielle du groupe.
Études connexes
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