Mise au défi de réaliser le plein potentiel de ses données, une importante entreprise de soins de santé aux États-Unis s’est associée à CGI pour explorer et élaborer des solutions qui tirent parti de l’IA et de l’IA générative afin d’obtenir de meilleurs résultats et de réduire les coûts pour les patients, les fournisseurs et les régimes d’assurance maladie.
Le défi
Une entreprise de soins de santé basée aux États-Unis qui gère des prestations d’assurance maladie a dû relever d’importants défis pour accomplir sa mission de prendre des décisions fondées sur des données probantes en matière de soins. Limitée par la stabilité et la qualité de ses données, des centaines de points de données et des processus manuels, l’entreprise devait améliorer son efficacité opérationnelle et permettre une prise de décision plus rapide et plus éclairée.
Pour relever ce défi, l’entreprise s’est tournée vers CGI pour obtenir des conseils afin de maximiser le plein potentiel de ses données. Ce partenariat a aidé l’équipe à augmenter la disponibilité des données et à fournir les outils nécessaires à la création et au déploiement de modèles d’apprentissage machine alimentés par l’IA générative pour de multiples cas d’utilisation afin d’améliorer les services de santé.
Tout commence par les données
CGI a commencé par migrer le lac de données de l’entreprise de soins de santé vers la plateforme infonuagique Databricks sur Azure. En remaniant les données et en les transférant vers le nuage, la qualité et la stabilité globales des pipelines de données ont immédiatement fait un bond.
IA LaunchPad de CGI pour accélérer la valeur de l’IA
Afin de définir sa stratégie d’IA, CGI a ensuite soutenu l’entreprise avec son cadre de gestion exclusif de capacités d’IA de bout en bout pour atténuer les risques et tirer parti de l’IA générative de façon responsable. Ce cadre de gestion comprend quatre impératifs, optimisés par « IA LaunchPad », la plateforme tremplin d’IA de CGI, qui accélère les projets d’IA et permet des déploiements d’IA plus rapides, efficaces et responsables afin de générer de la valeur pour l’entreprise.
Impératifs
- Envisager: Définir votre vision de l’IA
- Explorer: Cerner les cas d’utilisation à incidence élevée axés sur le RCI
- Concevoir: Bâtir une infrastructure d’IA évolutive et adaptable
- Développer: Accélérer la valeur et mener des activités responsables
D’abord, il a fallu envisager le parcours pendant la première phase. Les équipes ont travaillé ensemble pour cerner, évaluer et prioriser les cas d’utilisation de l’IA. Elles ont également exploré les défis et les occasions de façonner la vision de l’entreprise en matière d’IA.
À la phase d’exploration, des experts et des scientifiques des données ont collaboré pour évaluer et élaborer des solutions de validation de concept, comme la prévision des coûts des traitements oncologiques, démontrant comment l’IA peut traiter et synthétiser de vastes quantités de données.
À mesure que l’entreprise gagnait en maturité dans son processus d’implantation de l’IA, elle est passée aux phases de conception et de développement, axées sur l’amélioration des soins aux patients en reliant les patients, les prestataires et les régimes d’assurance maladie. En tirant parti de l’IA générative, l’équipe a cerné et élaboré des cas d’utilisation efficaces pour optimiser les résultats en matière de soins de santé. Afin de rationaliser les processus et d’optimiser les économies de coûts, l’équipe de CGI a toujours formulé des recommandations que l’organisation technologique a examinées et adoptées dans plusieurs flux de travaux. L’étroite collaboration entre CGI et les ingénieurs a été essentielle à la réussite de la mise en œuvre dans tous les cas d’utilisation.
CGI a permis à l’entreprise de soins de santé d’explorer les façons de tirer parti de l’IA et de la technologie d’IA générative en élaborant des modèles et des solutions qui évaluent l’exactitude des réponses de l’IA au fil du temps et offrent des perspectives commerciales essentielles.
Créer de la valeur pour l’entreprise grâce à trois cas d’utilisation
Prévision des coûts d’oncologie selon l’IA et reclassification des traitements
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Pour améliorer les soins aux patients atteints d’un cancer, l’entreprise avait besoin d’un meilleur moyen de prédire les coûts des traitements oncologiques et de repérer les traitements mal identifiés dans les demandes de remboursement des patients. Des prévisions exactes amélioreraient la budgétisation des dépenses approuvées, simplifieraient les flux de travaux et optimiseraient les coûts, ce qui augmenterait l’efficacité et permettrait de gagner du temps. |
CGI a contribué à l’élaboration et à la mise en œuvre d’un modèle de prévision des coûts fondé sur l’intelligence artificielle et les cas d’oncologie historiques. En cernant les tendances cachées, il a pu projeter avec précision les coûts des cas actuels. De plus, l’équipe a mis en œuvre un modèle de reclassification des traitements du cancer qui analysait les autorisations antérieures pour détecter et corriger les traitements mal identifiés, assurant ainsi l’harmonisation avec les classifications types. |
Grâce à ces modèles fondés sur l’IA, l’entreprise peut maintenant établir un budget et planifier plus efficacement. La capacité accrue à réduire les coûts d’oncologie prévisibles tout en assurant une classification précise des données cliniques donne une précision de classification de 85 %. |
L’agent conversationnel clinique d’IA générative épargne les processus manuels aux cliniciens et permet des économies de 2,5 M$ US par année
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| L’entreprise de soins de santé devait rationaliser son processus fastidieux d’examen des demandes de règlement, qui demandait aux infirmières et aux médecins de consulter manuellement un grand nombre de documents télécopiés. Ce processus long et fastidieux empêchait les cliniciens de se concentrer sur la prestation des soins aux patients. | CGI a mis au point un agent conversationnel alimenté par l’intelligence artificielle pour aider les cliniciens à extraire les renseignements clés des documents, ce qui accélère la prise de décisions relatives aux cas. Au lieu de chercher manuellement dans les documents, les cliniciens pourraient poser des questions propres au domaine, comme « Quels sont les médicaments? » ou « Quels sont les résultats de laboratoire du patient? » et recevoir des réponses instantanément, éliminant ainsi le temps de recherche et de consultation. | L’agent conversationnel interactif réduit les efforts manuels des cliniciens et fournit des renseignements concis et exacts issus de documents volumineux pour accélérer la prise de décisions fondées sur les données. Cela s’est traduit par une plus grande précision dans l’approbation ou le refus des demandes de règlement, une réduction des appels au service à la clientèle et des économies annuelles de 2,5 millions de dollars américains. |
Prédiction des appels des médecins à l’aide de modèles d’appel en direct
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| Chaque fois qu’un médecin appelle l’entreprise de gestion des avantages de soins de santé au sujet d’un cas, les coûts de soutien associés augmentent. En voyant les dépenses par cas augmenter, l’entreprise a voulu réduire les appels inutiles à son centre d’appels. | CGI a mis au point des modèles prédictifs fondés sur l’IA pour évaluer la probabilité que des médecins appellent à diverses étapes de la demande de règlement pour des soins de santé. L’entreprise a cerné les principales raisons derrière 80 % des appels à l’aide de modèles de prédiction des appels en direct et de tableaux de bord analytiques alimentés par l’IA. Cela leur a permis de fournir des renseignements de façon proactive, ce qui a réduit le nombre de demandes de renseignements par les médecins. | Les modèles prédictifs ont permis de réaliser d’importantes économies de temps et de coûts par cas, tout en optimisant les opérations du centre d’appels. En prédisant et en éliminant le besoin d’appels multiples, les médecins peuvent se concentrer sur des tâches de plus grande valeur qui améliorent les soins aux patients. |
Solides résultats d’affaires
En tirant parti de l’intelligence artificielle et des solutions alimentées par l’IA générative, l’entreprise peut maintenant analyser rapidement et précisément de vastes ensembles de données complexes, ce qui permet de prendre des décisions fondées sur les données dans des domaines clés comme la prévision des coûts, les recommandations relatives au traitement et l’examen des demandes de règlement. Ces solutions avancées d’IA ont apporté d’importants avantages :
- Optimisation des coûts – Analyse prédictive pour prévoir et réduire les dépenses.
- Efficacité accrue – Des flux de travaux automatisés et des renseignements fondés sur l’IA pour simplifier les activités.
- Amélioration du processus décisionnel – Exactitude accrue des données et processus décisionnels fondés sur l’IA dans l’ensemble de l’organisation.
- Amélioration des services – Modèles complets intégrant des données cliniques, sociales et géographiques pour obtenir des résultats fondés sur des données probantes.
Collaboration avec un partenaire de confiance pour assurer un succès continu
CGI étant son partenaire de confiance, sa perspective pour améliorer la gestion des avantages médicaux grâce à des capacités novatrices de service à valeur ajoutée est prometteuse. L’entreprise de soins de santé a continué de développer d’autres cas d’utilisation, alimentés par des solutions robustes d’IA générative, qui permettent d’obtenir des renseignements opérationnels clés qui génèrent des résultats d’affaires sans précédent.
En plus de favoriser la gestion des avantages médicaux, l’IA LaunchPad de CGI aide les organisations à cerner, concevoir, valider et déployer rapidement des solutions d’IA. D’autres secteurs d’activité (gestion de parc de véhicules, gestion de patrimoine, retraite et assurance-vie, services publics, construction de maisons et télécommunications) tirent parti avec succès de l’IA LaunchPad pour mettre en place des modèles d’affaires fondés sur l’IA.
Pour en savoir plus, visitez https://www.cgi.com/fr/intelligence-artificielle
