L’IA et le système de santé québécois : où on en est

T’as attendu 4 heures à l’urgence. T’as oublié une prescription. T’as reçu une mauvaise dose parce que c’était un erreur administrative. Bienvenue au système de santé québécois. Et oui, l’IA pourrait aider. Mais c’est compliqué.

Où est-ce que l’IA peut aider? Partout.

Les temps d’attente? Une IA peut prédire le flux de patients et optimiser les horaires.
Les diagnostiques? Une IA peut analyser des images médicales (rayons X, IRM) aussi bien—parfois mieux—qu’un humain.
L’administration? Automatiser les dossiers patients, les prescriptions, les factures. Boom, moins d’erreurs.

Ça semble magique. Mais le Québec…traine un peu.

Le problème : les données et l’infrastructure

Pour que l’IA fonctionne en santé, tu as besoin de données. Beaucoup. Des dossiers patients structurés, des images médicales en haute résolution, de l’historique. Le Québec a ça, mais c’est dispersé. Un hôpital a un système informatique. L’autre en a un différent. Les cliniques? Même pas connectées.

C’est comme demander à ChatGPT d’écrire un roman en utilisant des phrases écrites sur des papiers différents, en différentes langues, empilées en vrac. Techniquement possible, mais…pas optimal.

Ce qui se passe maintenant

Des projets pilotes. L’Université de Montréal (encore eux!) travaille avec les hôpitaux. Des startups développent des solutions spécialisées. Mais c’est lent. Trop lent pour un système qui déborde déjà.

L’affaire clé : pour que ça marche vraiment, il faudrait une vraie volonté politique de moderniser l’infrastructure informatique. Pas juste implémenter l’IA « on top of » le chaos actuel.

Est-ce que l’IA va te guérir plus vite?

Peut-être dans 5-10 ans. Pas demain. Mais le potentiel est énorme : moins d’erreurs médicales, des diagnostiques plus rapides, moins d’attente. Juste que… faut d’abord fixer les infrastructures.

Curieux d’en savoir plus sur l’IA appliquée à la santé? Sherpa a des infos spécialisées, ou creuse sur Laeka Research.