Santé: applications et technologies et de l'intelligence artificielle

Intelligence artificielle et Banque Finance: applications, technologies, études de cas

Médecine - Santé

Applications de l'intelligence artificielle dans la santé: aujourd'hui et demain

La médecine actuelle, quelque soit les progrès qu'elle ait pu connaître reste à la traine: incapacité à anticiper des maladies, traitement de certaines pathologies impossibles et coût de réalisation des tests prohibitifs. L'intelligence artificielle promet de réaliser des progrès important dans les domaines suivants: soins à distance, diagnostic de maladies, évitement des effets secondaires, définition de traitement personnalisé.

La technologie est un élément indispensable du secteur des soins de santé.  Depuis que l'intelligence artificielle a commencé à être utilisée dans le secteur de la santé, des chantiers bloqués se sont débloqués.  Il ne fait aucun doute que l'intelligence artificielle évolue rapidement dans le secteur sans que le grand public ne s'en aperçoive: il n'y a pas si longtemps, les experts de la médecine.

Tendances de l'intelligence artificielle pour la médecine

En examinant les statistiques, 54 % des professionnels des services informatiques de santé estiment que l'intelligence artificielle sera probablement très répandue dans le secteur d'ici 2023.  En outre, près de 20 % de ces professionnels pensent également qu'il faudra moins de deux ans pour que l'intelligence artificielle soit adoptée à grande échelle.  Aujourd'hui encore, 37 % des organismes de santé utilisent l'intelligence artificielle au sein de leur organisation pour des tâches de grande envergure.  La plus courante est l'application clinique de l'IA, 77 % des personnes l'utilisant pour la prise de décision, la notation des risques et les avertissements sur la sécurité des médicaments, ainsi que pour d'autres tâches en contact avec les patients.  De même, 44 % des personnes utilisent l'IA pour des tâches opérationnelles, alors que seulement 26 % des personnes utilisent l'IA pour résoudre leurs problèmes financiers.

 Le Forum mondial de l'innovation médicale de 2019 a permis de mettre en valeur les progrès rapides dans le secteur des soins de santé, principalement pour travailler dans ce créneau et améliorer les soins aux patients atteints de maladies courantes ou rares.  Mais, même si nous vivons dans un monde où les données sont abondantes, tout se résume à trouver des moyens de les utiliser pour améliorer l'état actuel des choses dans le secteur de la santé.  Le fait est que l'intelligence artificielle est en train de mûrir et que le moment est venu de procéder à des transformations numériques.  Cela s'explique par de nombreux facteurs tels que l'interopérabilité des données qui commence à s'améliorer et les moteurs des soins de santé axés sur le consommateur qui se renforcent.

Bien que ce ne soit que le début de la manière dont les experts envisagent l'impact de l'IA sur le secteur des soins de santé, l'IA a encore un long chemin à parcourir pour que les coûts des soins de santé soient réduits et que les résultats soient considérablement améliorés.

Améliorations immédiates grâce à l'Intelligence artificielle dans la santé

Avec les progrès réalisés dans d'autres paramètres technologiques tels que l'infrastructure, le stockage des données et le développement d'algorithmes, le délai de prolifération de l'intelligence artificielle s'est considérablement raccourci pour les soins de santé.  Pour améliorer immédiatement la situation dans le secteur, l'IA soutient les radiologues et renforce l'impact de la voix des patients dans leurs propres soins de santé, tout en ayant un impact sur la qualité et la précision des soins.

Les capacités actuelles de l'IA semblent relier l'intelligence humaine et l'expertise clinique à la puissance inégalée du traitement des données dérivées des algorithmes d'apprentissage profond et des réseaux neuronaux avancés. Elle ouvre certainement une nouvelle frontière pour des diagnostics précis et personnalisés ainsi que pour le traitement. Cependant, elle ne suffit pas pour les maladies rares comme les cancers ou les maladies génétiques qui représentent un cas sur un million. Constance Lehman, MD, PhD, chef de la division d'imagerie mammaire au Massachusetts General Hospital (MGH) et professeur de radiologie à la Harvard Medical School, souligne le fait que notre ensemble actuel d'outils pour prédire les risques futurs n'est pas précis.

Par exemple, pour le cancer du sein, l'accent est toujours mis sur le diagnostic à un stade avancé. Et cela est principalement dû au fait que nous ne procédons pas à un dépistage aussi complet que nous le devrions. De même, même les patientes qui subissent des mammographies à intervalles réguliers ne reçoivent pas des soins de qualité uniforme de la part des radiologues. Bien que l'interprétation humaine des images soit très subjective, il y a une pénurie sincère de personnes qui peuvent lire ces images avec des normes élevées. De plus, les statistiques suggèrent que 40 % des radiologues spécialisés dans l'imagerie mammaire ne respectent pas les limites recommandées de la spécificité standard, alors qu'ils ne désignent que moins de 10 % des tissus comme denses.

Mais, grâce à des techniques d'apprentissage approfondi de l'image, les chercheurs peuvent utiliser des images mammographiques à pleine résolution et prédire la probabilité que les femmes développent un cancer du sein. Ils ont la possibilité de faire plus avec moins, et cela aussi avec une plus grande précision. Un algorithme qui est simplement formé sur 70 000 images peut constamment surpasser le modèle de risque couramment utilisé, même en l'absence de toute autre donnée sur la patiente. Si le simple fait de regarder les images permet à l'IA d'en faire autant, imaginez ce qui se passera si nous lui fournissons des informations supplémentaires pertinentes sur le patient.

Développer la confiance avec les utilisateurs finaux

Mais, malgré tous les avantages, il y a beaucoup de battage autour de l'intelligence artificielle et de ses filiales. C'est pourquoi les experts doivent être prudents lorsqu'ils parlent de l'IA, de ses possibilités actuelles et de ses perspectives d'avenir. La confiance et l'acceptation sont deux des plus grands obstacles à l'IA, surtout parmi les experts médicaux qui ne sont pas prêts à modifier leurs méthodes de travail traditionnelles. Par conséquent, l'éducation et la sensibilisation seront l'un des plus grands défis et la clé de la mise en œuvre de l'IA dans le secteur des soins de santé.

Conclusion

Les chercheurs et les experts qui travaillent sur la mise en œuvre de l'intelligence artificielle pour le secteur de la santé ne travaillent pas dans le but de remplacer les médecins, les techniciens ou les radiologues existants. Ils visent à rendre leurs tâches beaucoup plus simples et précises, pour le plus grand bénéfice du patient. L'intelligence artificielle dans le secteur de la santé ne fait qu'aider le premier à atteindre son objectif fondamental : sauver et améliorer la qualité de vie des gens.

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