Comment l'application de l'IA dans les soins de santé peut être bénéfique

L'intelligence artificielle (IA) n'est plus seulement un mot à la mode utilisé dans les films de science-fiction ; il a maintenant des applications dans le monde réel. Aujourd'hui, la technologie est utilisée pour l'analyse prédictive, la science des données et le traitement informatique mobile. La grande question, cependant, est de savoir comment l'application de l'IA dans les soins de santé peut être bénéfique et quelles étapes peut-elle encore atteindre à l'avenir.

Les technologies d'IA ont la réputation d'être finalement autonomes. Bien que cela puisse encore prendre de nombreuses années, sa version actuelle offre déjà beaucoup d'utilité à toutes les parties prenantes.

Aujourd'hui, nous allons examiner de plus près l'utilisation de l'IA dans le secteur de la santé. Nous discuterons également de ses cas d'utilisation spécifiques qui ont permis aux professionnels de la santé de fournir de meilleurs diagnostics, traitements et soins aux patients.

Lorsque vous aurez fini de lire, vous saurez exactement comment l'automatisation et l'apprentissage automatique s'intègrent dans le système de santé global. Vous aurez également une compréhension claire de ce que l'avenir nous réserve pour le développement continu de cette technologie passionnante. Commençons!

L'IA dans les soins de santé - Comment ça marche

Initialement, la technologie de l'IA a aidé à automatiser les processus dans diverses industries qui étaient considérées comme redondantes et monotones pour le travail humain.

Par exemple, les premières applications de l'IA dans le secteur des services automobiles impliquaient simplement la collecte et l'analyse de données. Cela a fourni des informations de base aux ateliers de réparation sur les voitures, leur historique d'entretien et leurs propriétaires.

Maintenant, les choses ont avancé bien au-delà de ce niveau. Il a développé la capacité de prévenir les accidents. Il est même désormais capable d'analyser les habitudes de conduite d'un conducteur spécifique et l'état de santé général de son véhicule. Sur la base de cette analyse, il peut ensuite faire des recommandations telles que quand réparer les freins d'une voiture - immédiatement ou après avoir parcouru une certaine distance.

L'IA est également utile dans les situations d'accident, car le processus d'inspection visuelle des dommages automobiles a été automatisé . Il peut déterminer l'étendue des dommages et aider les compagnies d'assurance à fournir des estimations des réparations basées sur des photos.

Le secteur de la santé a également connu une évolution de l'IA de manière similaire. En numérisant les dossiers de santé, l'IA a également réduit de manière significative l'utilisation du papier. Cela a également aidé à maintenir un flux de données facile vers les compagnies d'assurance, les hôpitaux et les patients.

Ne vous y trompez pas, l'IA est en constante amélioration mais a fait preuve de constance dans son évolution pour étendre ses applications. De l'amélioration de la productivité du back-office à la facilitation de l'amélioration des résultats des soins de santé , l'IA a parcouru un long chemin.

L'IA a ouvert la voie en explorant de nouveaux traitements, en développant de nouveaux modèles et en développant des vaccins pendant la pandémie de Covid. En plus d'améliorer les résultats et les expériences des patients, les systèmes basés sur l'IA peuvent identifier les adultes et les enfants portant des masques faciaux et mesurer les normes de distance sociale.

Les systèmes d'IA fonctionnent en analysant de grandes quantités de données de santé. Ces données peuvent prendre la forme d'essais de recherche clinique, d'images et d'allégations médicales. Il localise ensuite les informations et les changements qui sont généralement indétectables par les compétences humaines manuelles.

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Les algorithmes d'IA sont enseignés à l'aide d'apprentissage en profondeur et de modèles de données d'étiquettes. L'apprentissage en profondeur analyse et interprète également les données en temps réel à l'aide des connaissances étendues des ordinateurs.

Les implications de l'IA dans les soins de santé sont énormes. D'après quelques rapports, l'intelligence artificielle et les systèmes de réseaux neuronaux dans le domaine de la santé seront évalués à 6,7 milliards de dollars cette année. Il est essentiel de comprendre l'impact actuel de l'IA et les développements futurs potentiels à la lumière de cette poussée de croissance importante.

Voici en quelques mots tout ce que l'IA aide dans le secteur de la santé :

• Les cliniciens peuvent améliorer et personnaliser les stratégies de soins aux patients en rassemblant les données des patients et peuvent ensuite prédire ou diagnostiquer les maladies plus rapidement .
• Les payeurs de soins de santé peuvent personnaliser les plans de santé en tirant parti des chatbots alimentés par l'IA avec d'autres personnes à la recherche de solutions de santé numériques personnalisées.
• L'IA peut considérablement accélérer la recherche et la confirmation de codage médical pour les chercheurs, les cliniciens et les gestionnaires de données responsables des essais cliniques. Ceci est très important dans la conduite et la conclusion d'études cliniques.

Plongeons maintenant dans les diverses applications de l'IA dans les soins de santé et comment elles peuvent bénéficier à l'écosystème des soins médicaux.

Applications de l'IA dans les soins de santé

La présence de l'IA devient cruciale pour les soins de santé. Puisque nous avons établi cela, nous allons passer au où, quand et comment de tout cela. Poursuivez votre lecture pour bien comprendre les applications de l'IA dans ce département.

1. Assistance au traitement automatique du langage naturel

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Les experts en intelligence artificielle essaient depuis longtemps de comprendre le langage humain. Ce domaine, NLP , intègre des applications telles que :

• Interprétation
• Examen de texte
• Reconnaissance du discours
• Différents objectifs liés à la langue

Pour mieux comprendre la PNL, regardons un secteur où il a la meilleure mise en œuvre - les marchés boursiers et boursiers. Traditionnellement, les données quantitatives étaient utilisées pour faire des prévisions sur les prix futurs .

Maintenant, la PNL est utilisée pour faire des prévisions de prix en évaluant les sentiments du marché. Ceci est accompli grâce à une analyse approfondie des actualités boursières, des documents financiers et des médias sociaux. Il convertit ensuite le texte en un score de sentiment . À l'étape suivante, ce score est utilisé pour la prévision des prix et la génération de signaux d'achat et de vente.

Un support NLP similaire est recherché par le secteur de la santé car il s'efforce d'automatiser ses processus. Dans les services médicaux, l'utilisation prédominante de la PNL comprend la création, la compréhension et la caractérisation de la documentation clinique et la recherche distribuée. Les frameworks NLP peuvent :

• Conduire une IA conversationnelle
• Interpréter les associations de patients
• Préparez les rapports (par exemple, les évaluations radiologiques)
• Examiner les notes cliniques non structurées sur les patients

2. Construire des plateformes complexes pour la découverte de médicaments

Les algorithmes d'IA peuvent identifier de nouvelles utilisations thérapeutiques des médicaments et suivre à la fois leur toxicité et leurs mécanismes d'action.

Cela peut également permettre la création de plusieurs plateformes de découverte de médicaments. Ces plateformes peuvent collecter efficacement des informations sur les médicaments déjà commercialisés et d'autres substances bioactives.

De plus, ces plateformes et outils d'IA peuvent traiter plusieurs téraoctets de données biologiques chaque semaine. Ces données représentent également des millions d'expériences cliniques hebdomadaires. Tout cela est fait en utilisant les concepts de base de la chimie, de la science des données et de la biologie génomique et est piloté par l'automatisation.

Une fois cet ensemble de données biologiques collecté, les outils d'apprentissage automatique peuvent créer des informations trop compliquées à construire pour les humains . De plus, cette méthode de découverte de médicaments diminue le risque de biais humain.

3. Soutenir l'analyse d'imagerie médicale

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L'IA est utilisée pour le triage des cas car elle aide les cliniciens à examiner les images et les scans. Il donne aux cardiologues et aux radiologues les moyens d'identifier les informations vitales pour hiérarchiser les cas importants. Cela peut également aider à éviter les erreurs d'interprétation des dossiers de santé électroniques (DSE) et aider à établir la pratique de diagnostics précis.

De grandes quantités de données et d'images collectées dans les études cliniques nécessitent une vérification et une évaluation. Les algorithmes d'IA peuvent rapidement passer au crible ces données et les comparer à des études similaires pour identifier des connexions et des modèles cachés . Cette méthode peut aider les professionnels de l'imagerie médicale à suivre rapidement les informations vitales.

L'IA peut également utiliser des diagnostics et des procédures médicales antérieurs, des données sur les allergies potentielles, les antécédents médicaux et les résultats de laboratoire. Il fournit ensuite ces informations aux professionnels de santé avec un résumé qui met en évidence le contexte de ces images.

4. Aidez l'équipe médicale d'urgence

Lors d'une défaillance cardiovasculaire inattendue, le temps entre l'appel d'urgence et l'apparition du véhicule de secours est important pour la récupération.

Le personnel d'urgence doit être capable de reconnaître les effets de l'insuffisance cardiaque afin de prendre les précautions appropriées pour une endurance accrue. L'intelligence informatique peut décomposer des éléments d'information verbaux et non verbaux pour produire une indication.

Il existe certains dispositifs médicaux d'IA qui aident le personnel des médicaments de crise. Ils peuvent avertir le personnel de crise au cas où il identifierait une insuffisance cardiovasculaire en :

• Bruits de fond
• Enquêter sur la voix de l'appelant
• Informations importantes de l'histoire clinique du patient

Comme les autres avancées du ML, ils ne recherchent pas de signes spécifiques. En fait, ils s'entraînent en prêtant attention aux appels pour concevoir un modèle et reconnaître les variables importantes .

Du fait de cet apprentissage, ces dispositifs fonctionnent sur leur modèle selon un cycle continu . L'innovation avec laquelle ces applications sont fournies peut reconnaître la distinction entre l'agitation de fond.

Une étude menée en 2019 a révélé les capacités des modèles ML. Ils utilisent des plates-formes de reconnaissance vocale, ML et d'autres conseils de base pour mieux comprendre les appels d'insuffisance cardiaque que les répartiteurs humains.

Le ML peut jouer un rôle fondamental dans le soutien du personnel clinique de crise. Plus tard, les unités cliniques pourraient utiliser la technologie pour répondre aux appels d'urgence à l'aide de défibrillateurs équipés de drones ou avec des bénévoles préparés pour la RCR. Les possibilités d'endurance en cas d'insuffisance cardiaque augmenteraient en conséquence.

Et son utilité ne s'arrête pas là. Il peut également aider les cliniciens et le personnel clinique de crise à renforcer la réactivité en temps opportun dans leurs services. Un professionnel de la santé peut consacrer jusqu'à un sixième de ses heures de travail à des tâches administratives. En conséquence, il y a moins de temps disponible pour les soins aux patients et plus de temps est consacré à des tâches improductives.

L'IA peut les aider à planifier leur temps plus efficacement en supprimant ou en réduisant considérablement le temps consacré aux tâches administratives répétitives. Ces minutes supplémentaires sont cruciales en cas d'urgence médicale, car elles peuvent aider à hiérarchiser les cas et à sauver des vies.

5. Analyser des données non structurées

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Les cliniciens ne sont pas toujours informés des percées et des avancées médicales. Cela est principalement dû à de grandes quantités de données de santé publique et de dossiers médicaux qui les occupent. Imaginez essayer d'analyser manuellement des montagnes de documents financiers. De telles tâches prennent du temps.

Les données médicales sont souvent stockées sous forme de données complexes non structurées, ce qui rend leur accès et leur compréhension difficiles pour les prestataires de soins de santé. De même, les DSE et les données biomédicales peuvent également être un champ de mines à naviguer.

L'IA peut conserver ces données auprès des unités médicales et des professionnels, puis les analyser rapidement à l'aide de technologies d'apprentissage automatique. Il peut alors fournir des réponses immédiates et fiables aux cliniciens.

C'est un domaine où l'IA peut faciliter l'analyse des données en :

• Aide aux tâches répétitives
• Standardiser les données médicales quel que soit le format
• Aider les cliniciens avec des plans de traitement précis, rapides et personnalisés pour les patients

6. Soutenir l'équité en santé

L'industrie de l'IA et du ML devrait planifier des cadres et des dispositifs de soins médicaux qui garantissent la rationalité et l'équilibre. Et pour qu'il donne les meilleurs résultats, il doit se produire à la fois dans la science des données et dans les examens cliniques.

Avec une utilisation accrue des calculs ML dans divers domaines de la santé virtuelle, le risque d'inégalités en matière de santé peut diminuer. Les personnes chargées de mettre en œuvre l'intelligence artificielle dans les soins de santé doivent s'assurer que les calculs de l'IA sont précis, objectifs et équitables.

ML comprend un certain nombre de techniques qui permettent aux ordinateurs de tirer parti des données qu'ils traitent . Sur un plan fondamental, cela signifie que le ML peut fournir des prévisions impartiales dans une certaine mesure s'il s'appuie uniquement sur une analyse impartiale des données sous-jacentes.

L'intelligence artificielle et les calculs d'apprentissage automatique peuvent être enseignés pour diminuer l'inclinaison. Cela peut être accompli en augmentant la transparence des données et la capacité de réduire les disparités en matière de santé. La recherche sur les services médicaux en IA et ML peut éliminer les écarts de résultats de santé en raison de la race, de la nationalité ou de l'orientation.

7. Utiliser les données pour l'analyse prédictive

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Avec des appareils et des applications basés sur l'IA, les cliniciens peuvent être plus stratégiques avec leurs flux de travail, leurs décisions cliniques et leurs plans de traitement.

La PNL et le ML peuvent parcourir en continu tout l'historique clinique d'un patient. Il l'interface alors avec des effets secondaires, des affections persistantes ou une maladie qui touche différents individus de la famille.

Pour les personnes âgées et les patients vulnérables, ces données peuvent fonctionner de concert avec les systèmes d'alerte médicale. Il leur permet de conserver plus longtemps leur autonomie en se faisant soigner à distance par des cliniciens et soignants.

Autrement dit, les systèmes d'alerte médicale étaient traditionnellement conçus pour demander de l'aide après un accident. Ils se sont transformés en solutions aux maladies persistantes qui peuvent être anticipées et leur rythme de progression peut être suivi .

Ces informations sont ensuite utilisées par les DSE comme source pour produire des choix pour les experts cliniques . Il prend en considération les choix fondés sur l'information pour travailler sur la compréhension des résultats. Ils peuvent transformer le résultat en un dispositif d'investigation prémonitoire qui peut traiter une maladie avant qu'elle ne devienne grave.

L'avenir de l'IA dans le domaine de la santé

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L'intelligence artificielle a un rôle important à jouer dans les contributions aux soins médicaux représentant les choses à venir. Sous forme d'apprentissage automatique, c'est la capacité essentielle derrière l'amélioration de la précision médicale .

Bien que les premières tentatives de diagnostic et de traitement se soient révélées difficiles, nous prévoyons que l'IA finira par dominer également cet espace.

Ce n'est pas si les progrès seront suffisamment compétents pour être utiles qui sera le meilleur test pour l'IA. Le véritable défi sera de garantir leur adoption dans la pratique clinique quotidienne.

Pour qu'une large réception ait lieu, les cadres d'IA doivent être :

• Formés aux cliniciens
• Soutenu par les régulateurs
• Travailler à peu près de la même manière
• Mise à jour au fil du temps sur le terrain
• Coordonné avec les cadres de DSE
• Prise en charge par les associations publiques ou financées par le privé
• Normalisé à un degré adéquat par rapport aux produits comparables

Ces difficultés finiront par passer. Cependant, ils prendront beaucoup plus de temps car ils dépendent de la maturité globale de la technologie.

Il semble également de plus en plus évident que les cadres d'IA ne supplanteront pas les cliniciens humains à plus grande échelle. Au lieu de cela, ils élargiront leurs efforts afin de mieux se concentrer sur les patients.

Après un certain temps, les cliniciens humains pourraient évoluer vers des conceptions de travail qui s'appuient sur des capacités humaines intéressantes comme la compassion et la persuasion.

Voici 3 mises en œuvre d'initiatives d'IA que nous verrons peut-être bientôt dans les soins de santé :

I. Chirurgies robotiques

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L'intelligence artificielle et les robots coopératifs modifieront les procédures médicales en termes de rapidité et de capacité tout en effectuant des coupes délicates. Étant donné que les robots ne se fatiguent pas, la question de l'épuisement dans les chirurgies prolongées et vitales n'est pas un problème .

Les machines d'IA ont la capacité d'utiliser les informations des tâches passées pour favoriser de nouvelles procédures chirurgicales. La précision de ces machines réduit le risque de secousses et de tremblements accidentels à mi-procédure .

II. Soins prédictifs IA

L'intelligence artificielle et l'intelligence prédictive nous aideront à comprendre les différentes variables de notre vie qui ont un impact sur notre bien-être .

Il ne s'agit pas seulement de savoir quand nous pourrions attraper le virus de la saison ou quelles maladies nous avons contractées. Il s'agira des éléments liés à l'endroit où nous vivons, à ce que nous mangeons, à l'endroit où nous travaillons et aux niveaux de contamination de l'air à proximité. En fait, il ira un peu plus loin et examinera l'état de nos finances et si nous sommes si profondément endettés qu'essayer d'éviter la faillite nous fait perdre la raison.

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Les cadres de soins médicaux devineront quand un individu est en danger de favoriser une maladie constante. Sur la base de ces prévisions, ils recommanderont des mesures de protection avant que la situation ne s'aggrave . Cette avancée sera couronnée de succès au point que les taux de diabète, d'insuffisance cardiovasculaire congestive et de MPOC diminueront.

III. Hôpitaux en réseau

Les soins prédictifs s'accompagnent d'un autre progrès lié aux hôpitaux et aux cliniques. Ces institutions ne seront plus de grandes structures couvrant un large éventail de pathologies.

Au lieu de cela, ils divulgueront toutes les ressources pour soigner les personnes gravement malades , tandis que les moins critiques pourraient être traitées par des approches plus modestes.

Ces lieux seront câblés en un seul réseau numérique. Les centres de commande centralisés peuvent ensuite disséquer les informations cliniques et de localisation pour filtrer l'offre et la demande sur le réseau.

En plus d'utiliser l'IA pour détecter les patients en danger d'aggravation, cette méthode peut également éliminer les goulots d'étranglement dans le système. Il peut garantir que les patients sont dirigés vers l'endroit où ils peuvent le mieux être soignés. De même, des experts des services médicaux seront envoyés dans les régions où leurs services sont le plus requis.

L'utilisation de l'IA peut mieux connecter les hôpitaux et les organisations de soins de santé à un réseau centralisé. Il est appelé à devenir la solution de facto pour aider toutes les parties prenantes à mieux travailler en équipe.

Conclusion

L'IA dans le domaine de la santé n'est pas un scénario défini pour une mise en œuvre future, mais elle est déjà largement utilisée aujourd'hui. Aux côtés des professionnels de la santé et des services de santé, l'IA et ses réseaux neuronaux de mégadonnées ont le potentiel de révolutionner l'industrie.

Avec une meilleure mise en réseau, des chirurgies robotiques et des soins prédictifs, l'IA a un bel avenir dans l'industrie médicale.

Nous espérons que le message a été une lecture perspicace de l'IA et de la manière dont elle peut continuer à être bénéfique pour les soins de santé.

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