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

The applications of AI in soins de santé are numerous and diverse. Intelligence artificielle et Apprentissage automatique are two of the biggest technology trends that the world is witnessing at this moment. Microsoft’s announcement of the 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

It’s no secret that medical research is the most critical area where the data generated is enormous and of the highest value. So, the need for highest efficient data handling systems isn’t surprising, considering not just patient safety and compliance norms but also for the efficient management of les essais cliniques and emergency cases. Hospitals, research organizations and healthcare aid societies are aware of the various ways in which AI can change the face of healthcare, inside organizations as well as outside. However, it is surprising to note is that only few healthcare agencies are openly integrating Machine Learning and AI into their systems.

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

Intelligence artificielle aids in understanding diseases better, analyzing patient-specific disease characteristics and gauging the course of treatment and its effectiveness. it is a powerful tool to monitor disease progression through set parameters. One of the surprising areas of machine learning research is studying heart diseases. Scientists are currently exploring the risk factors for degenerative heart diseases, including predictions of heart attacks using available machine learning tactics.

A group of scientists at the University of Nottingham in the United Kingdom are collaborating with cardiologists at Carnegie Mellon University to study AI algorithms for predicting the occurrence of heart attacks. Their sample data consist of patients with and without cardiologic medicine prescriptions. They are proposing new theories to indicate the risk factors for cardiac arrests outside the usual list of parameters, such as age and previous heart disease diagnosis. Such a groundbreaking study would be detrimental in the issuing of drugs to varying patient populations and also decide how drug dosages are monitored.

Data modelling methods with AI integration can also be applied to studying course of disease in case of infectious diseases, HIV-AIDS and cancer, among others. In fact, 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

The fact that Artificial Intelligence itself developed out of the vastness of Big Data is overwhelming and the way data of humans is expanding, AI and ML seem to be the obvious choice to fully use these data. AI engineers are more involved in creating better tools to visualize medical data now than ever before and the results are of most use in behavioural science. In fact, at a recent conference, 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 in humans whose CT and MRI data already show sizable lesions. The fatal disease monitoring protocols contain that early diagnosis is key; if the least amount of effort can be used to predict tumours early, machine learning can easily become the order of the day for aiding cancer diagnosis. Machine learning functions in concert with conventional diagnostic instruments can be utilized for better visualization of cancer progression and functioning of nuclear machinery. But the point where ML creates the effect is on the applicability of data without any time-lags. Healthcare systems need this efficiency, they need this exponential rise in user-friendliness and ease of communication and Intelligence artificielle is by far, the most effective way to achieve that.

Un nouveau départ pour les soins de santé

Not too long ago, Artificial Intelligence was touted as the new horizon of technology and the zenith of information processing efficiency, but now AI is definitely much more than that. Since the emergence of a full-blown AI system in 2010 — IBM Watson to this year’s Healthcare NExT, AI’s significance has had a meteoric rise. The intelligence and effectiveness of this technology essentially mark evidence of the fact that AI in healthcare has a bright future ahead. Today, IBM Watson integrates génomique et oncologie solutions in its interface that are applied to accelerate access to better healthcare by being the most powerful and efficient communication bridge. It helps patient access clinical knowledge and information more interactively. It has increased sensitivity to patient concerns, improved on understanding relevance and has reduced information processing speeds to a tenth of a millionth second.

Prevalent market research firms, like Frost and Sullivan, have predicted the high-speed expansion of AI systems in healthcare even for small and medium enterprises. 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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