L'IA dans le secteur de la santé : 3 principaux avantages et applications

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Les applications de l'IA dans le domaine des soins de santé sont nombreuses et diverses. Intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont deux des plus grandes tendances technologiques que le monde connaît en ce moment. L'annonce par Microsoft de la Santé NExT en est un signe avant-coureur et marque l'entrée du géant de la technologie dans la recherche sur le cancer.

Lors de ses événements de presse, le vice-président de Microsoft Healthcare NEXT, Peter Lee a dit

"(S'attaquer aux problèmes de soins de santé) est un plus grand défi. Mais nous pensons que la technologie - plus précisément le cloud, l'IA et les outils de collaboration et d'optimisation des activités - sera au cœur de la transformation des soins de santé."

Chris Bishop, un autre patron du géant de la technologie, a expliqué que les soins de santé sont différents des autres secteurs et que vaincre le cancer est le plus grand dilemme de notre époque. Les dirigeants de Microsoft estiment donc que l'application de technologies telles que l'apprentissage automatique et l'IA dans le secteur des soins de santé est impérative pour une transformation plus intelligente de ce secteur.

L'examen des systèmes de soins de santé actuels dans divers pays montre que les erreurs de diagnostic et les retards de traitement sont les préoccupations les plus immédiates. Microsoft prévoit d'utiliser des systèmes d'apprentissage automatique, des outils de stockage en nuage et d'optimisation des activités pour résoudre ces problèmes fondamentaux dans les établissements de santé. L'entreprise souhaite également renforcer son rôle dans la recherche sur le traitement du cancer, en utilisant des approches originales. Les experts de Microsoft estiment que le cancer peut être traité de la même manière que les virus informatiques ou les problèmes de logiciels sont éliminés.

Ces développements nous amènent à penser que l'IA dans les soins de santé deviendra le plus grand domaine d'innovation. Même certaines conférences internationales sur l'IA et le ML qui se sont tenues récemment aux États-Unis et en Chine ont mis en évidence l'imminence d'une gigantesque refonte numérique des soins de santé.

Pourquoi l'IA dans les soins de santé est importante

Ce n'est un secret pour personne que la recherche médicale est le domaine le plus critique où les données générées sont énormes et de la plus haute valeur. Il n'est donc pas surprenant que des systèmes de traitement des données extrêmement efficaces soient nécessaires, non seulement pour la sécurité des patients et les normes de conformité, mais aussi pour la gestion efficace des essais cliniques et des cas d'urgence. Les hôpitaux, les organismes de recherche et les sociétés d'aide aux soins de santé sont conscients des différentes façons dont l'IA peut changer le visage des soins de santé, au sein des organisations comme à l'extérieur. Cependant, il est surprenant de constater que seuls quelques organismes de santé intègrent ouvertement l'apprentissage automatique et l'IA dans leurs systèmes.

La refonte massive des systèmes de soins de santé que l'IA peut apporter en si peu de temps est communément évoquée mais pas encore observée dans la réalité. Il est important que les organisations de soins de santé prennent conscience de la puissance de calcul de l'IA, car c'est le seul domaine qui est à la traîne. Il est nécessaire que les professionnels de la santé discutent ouvertement de toutes les dimensions dans lesquelles l'IA et le ML peuvent contribuer à réduire les accidents, comme l'augmentation de la précision des entrées de données sans intervention humaine, le suivi des statistiques des patients hospitalisés pour les patients gravement malades, etc.

1. Plus de données = plus de puissance

Parmi les secteurs verticaux de la santé où l'apprentissage automatique peut apporter des changements remarquables, citons la visualisation d'énormes dossiers de tests de laboratoire pour des diagnostics plus rapides et plus précis et l'étude des modèles de données des patients pour mieux comprendre le pronostic des maladies. Cela permettra d'améliorer l'efficacité des essais cliniques et de faire gagner beaucoup de temps aux prestataires de soins de santé. McKinsey Inc. rapporté récemment. Cela signifie que davantage d'études de recherche clinique seront utilisées, que davantage d'outils de visualisation des données seront développés et que davantage d'outils de gestion des nuages de données seront nécessaires.

Cela montre également la nécessité d'une meilleure automatisation des systèmes de traitement des données cliniques, ce qui permettra aux entreprises pharmaceutiques, aux hôpitaux, aux centres de soins et aux organismes de recherche clinique d'économiser beaucoup d'argent. L'amélioration de la précision et de la vitesse s'explique par le fait que l'apprentissage automatique fonctionne mieux de manière incrémentielle. Plus le système est alimenté en données cliniques, plus le diagnostic est précis. Une fois que les systèmes de traitement des données des patients seront automatisés, les systèmes d'apprentissage automatique pourront être intégrés et les organisations de soins de santé disposeront certainement de processus plus fluides.

2. Meilleure prévisibilité des accidents de santé soudains

L'intelligence artificielle aide à mieux comprendre les maladies, à analyser les caractéristiques des maladies spécifiques aux patients et à évaluer le déroulement du traitement et son efficacité. C'est un outil puissant pour suivre l'évolution de la maladie selon des paramètres définis. L'un des domaines surprenants de la recherche en apprentissage automatique est l'étude des maladies cardiaques. Les scientifiques explorent actuellement les facteurs de risque des maladies cardiaques dégénératives, y compris les prédictions de crises cardiaques à l'aide des tactiques d'apprentissage automatique disponibles.

Un groupe de scientifiques de l'université de Nottingham, au Royaume-Uni, collabore avec des cardiologues de l'université Carnegie Mellon pour étudier des algorithmes d'IA permettant de prédire la survenue de crises cardiaques. Leur échantillon de données se compose de patients avec et sans prescription de médicaments cardiologiques. Ils proposent de nouvelles théories pour indiquer les facteurs de risque des arrêts cardiaques en dehors de la liste habituelle de paramètres, tels que l'âge et le diagnostic antérieur de maladie cardiaque. Une telle étude révolutionnaire serait préjudiciable à la délivrance de médicaments à des populations de patients différentes et déciderait également de la manière dont les dosages de médicaments sont contrôlés.

Les méthodes de modélisation des données avec intégration de l'IA peuvent également être appliquées à l'étude de l'évolution des maladies dans le cas des maladies infectieuses, du VIH-sida et du cancer, entre autres. En effet, les psychiatres s'appuient également sur les systèmes d'IA pour le diagnostic et le pronostic des maladies mentales. L'IA permet d'étudier les schémas comportementaux et de corréler les résultats avec les rapports sur le fonctionnement du cerveau, les clichés IRM localisés et les schémas de vieillissement cellulaire afin de déterminer le type de maladies neurodégénératives à venir chez les patients.

3. L'IA réduira les lacunes dans la communication en matière de santé

Le fait que l'intelligence artificielle elle-même se soit développée à partir de l'immensité du Big Data est écrasant et, vu l'expansion des données humaines, l'IA et le ML semblent être le choix évident pour exploiter pleinement ces données. Les ingénieurs en IA sont plus que jamais impliqués dans la création de meilleurs outils pour visualiser les données médicales et les résultats sont très utiles pour la science du comportement. En fait, lors d'une récente conférence, il a été conclu que d'ici 2018, plus de 30% des médecins exécuteront des outils d'analyse cognitive sur les données des patients avant de corréler les dossiers médicaux par patient avec les données de laboratoire.

Il ne fait aucun doute que l'IA s'est révélée être l'outil capable de modifier la manière dont les données circulent au sein des systèmes de santé, la manière dont ces données sont appliquées par les prestataires et d'accélérer les étapes clés du diagnostic du cancer. Un groupe de scientifiques a conclu que l'apprentissage automatique est l'outil le plus puissant pour prédire l'apparition de cancers chez les humains dont les données de tomographie et d'IRM montrent déjà des lésions importantes. Les protocoles de surveillance des maladies mortelles contiennent que le diagnostic précoce est la clé ; si le moindre effort peut être utilisé pour prédire les tumeurs à un stade précoce, l'apprentissage automatique peut facilement devenir l'ordre du jour pour aider au diagnostic du cancer. Les fonctions d'apprentissage automatique, de concert avec les instruments de diagnostic classiques, peuvent être utilisées pour mieux visualiser la progression du cancer et le fonctionnement de la machinerie nucléaire. Mais le point où l'apprentissage automatique crée l'effet est l'applicabilité des données sans aucun décalage dans le temps. Les systèmes de santé ont besoin de cette efficacité, ils ont besoin de cette augmentation exponentielle de la convivialité et de la facilité de communication et l'intelligence artificielle est de loin le moyen le plus efficace d'y parvenir.

Un nouveau départ pour les soins de santé

Il n'y a pas si longtemps, l'intelligence artificielle était présentée comme le nouvel horizon de la technologie et le zénith de l'efficacité du traitement de l'information, mais aujourd'hui, l'IA est bien plus que cela. Depuis l'émergence d'un système d'IA à part entière en 2010 - IBM Watson - jusqu'au Healthcare NExT de cette année, l'importance de l'IA a connu une ascension fulgurante. L'intelligence et l'efficacité de cette technologie témoignent essentiellement du fait que l'IA dans le domaine des soins de santé a un bel avenir devant elle. Aujourd'hui, IBM Watson intègre dans son interface des solutions de génomique et d'oncologie qui sont appliquées pour accélérer l'accès à de meilleurs soins de santé en étant le pont de communication le plus puissant et le plus efficace. Il aide le patient à accéder aux connaissances et aux informations cliniques de manière plus interactive. Il a accru la sensibilité aux préoccupations des patients, amélioré la compréhension de la pertinence et réduit la vitesse de traitement des informations à un dixième de millionième de seconde.

Les principaux cabinets d'études de marché, comme Frost and Sullivan, ont prédit l'expansion à grande vitesse des systèmes d'IA dans les soins de santé, même pour les petites et moyennes entreprises. Même le programme de Microsoft La récente déclaration de Lee le confirme, car Microsoft vise à "aider chaque être humain et chaque entreprise à faire l'expérience des solutions d'IA les plus révolutionnaires" afin d'avoir un avenir plus sain. Bernard Marr, le collaborateur de Forbes chargé de la santé, a écrit "De maladie du foie à cancer et même psychose et schizophrénieLes algorithmes d'IA changent la donne en matière de diagnostic des maladies. "Il n'est donc pas loin le temps où nous interagissons avec des robots pour connaître l'état des rendez-vous des médecins dans une clinique voisine et où même les étudiants en médecine utilisent des systèmes d'apprentissage automatique pour accomplir de petites tâches dans le cabinet médical. Les étudiants en médecine apprendront donc davantage sur les sciences des données et les ingénieurs coderont davantage pour des systèmes évolués d'apprentissage automatique, ce qui est très important !

Eh bien, nous ne faisons que commencer !

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À propos de l'auteur

Mahasweta est une rédactrice médicale et une communicatrice scientifique indépendante, expérimentée dans la création de documents techniques, de billets de blog et d'articles d'actualité. Biotechnologue dans l'âme, elle possède une expérience de la recherche en ingénierie tissulaire, en dispositifs d'imagerie médicale et en microbiologie industrielle. Elle est diplômée en génie biomédical du Vellore Institute of Technology et a travaillé comme rédactrice pour des publications de journaux d'Elsevier, Wolters Kluwer Health et la Royal Society for Chemistry.

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