Dans la vie de tous les jours, nous utilisons l’intelligence artificielle sous diverses formes telles que les réseaux sociaux, les services de transport en voiture et les plates-formes d’achat en ligne, qui impliquent toutes des algorithmes. Un autre secteur majeur de l’IA qui se développe rapidement est le secteur de la santé, en particulier dans le diagnostic et la gestion des traitements.

Au cours des dernières décennies, le secteur de la santé a connu une croissance massive du rôle de l’intelligence artificielle (IA). Bien que nous craignions toujours que l’IA surpasse l’intelligence humaine, il existe des recherches importantes sur la façon dont elle peut aider les décisions cliniques, réduire les risques et améliorer les traitements.

Pourquoi le rôle de l’IA augmente-t-il dans le secteur de la santé?

Nous pouvons trouver des IA de différentes amplitudes dans les soins de santé. Par exemple, l’IA peut utiliser une base de données Web qui permet aux professionnels de la santé d’accéder aux ressources de diagnostic.

Aujourd’hui, les professionnels de la santé sont dotés des connaissances et des dernières recherches dans le domaine. En combinant leurs connaissances et les ressources de l’IA, nous pouvons générer des résultats beaucoup plus rapides par rapport aux connaissances cliniques.

Même si certains ont encore peur de l’IA, elle finira par remplacer ou au moins réduire le besoin de médecins humains. Certains chercheurs ont montré qu’il est fort probable que cet outil améliorera les diagnostics cliniques et la prise de décision.

Par exemple, dans certains cas, un patient présente de multiples symptômes qui peuvent être corrélés à différentes conditions basées sur des caractéristiques physiques et génétiques. Cela peut retarder le diagnostic.

L’IA peut profiter aux praticiens en fournissant des données quantitatives et qualitatives basées sur les commentaires des entrées. Par conséquent, aider à la détection précoce d’une condition, à la précision du diagnostic, à l’amélioration du plan de traitement et à la détermination de la prédiction des résultats.

Sur la base des réponses en retour, l’IA peut apprendre et améliorer sa précision. Certaines sources de rétroaction comprennent des contributions de praticiens, de sources de bases de données back-end et d’institutions de recherche.

L’IA fonctionne en temps réel, ce qui signifie que les données sont toujours mises à jour. Ainsi, lorsqu’elle est mise en œuvre dans les soins de santé, elle peut conduire à une augmentation de la précision et de la pertinence.

Quels domaines sont les plus influencés par l’IA?

Au fil des ans, l’intelligence artificielle a connu diverses transformations, mais c’est elle qui en a le plus vu en 2020.

L’année 2020 a été pleine de défis, notamment sur le front de la santé. Et pour la même raison, le secteur de la santé a connu le plus de transformations concernant l’IA. Par exemple, les chatbots sont un domaine de l’IA qui s’est avéré être une bouée de sauvetage pour le monde pendant la pandémie.

Sans surprise, le secteur offre également une pléthore d’opportunités à déployer, ce qui ouvre la voie à l’IA pour explorer plus de domaines. L’intelligence artificielle a rendu les développements dans le secteur de la santé plus simples.

2020 a été pleine de surprises, mais surtout COVID-19 a bouleversé le monde de toutes les manières possibles. Cela a non seulement nui à la santé humaine, mais également à l’économie.

À cette époque, l’intelligence artificielle s’est frayée un chemin vers la découverte de nouveaux traitements, la construction de modèles et le développement le plus important du vaccin.

Pour soutenir davantage les employés, les entreprises et les clients, les robots Corona ont été introduits pour fournir des informations sur les mises à jour sur la pandémie en se basant sur des sources telles que l’Institut Robert Koch ou l’OMS.

Optimisation du flux des patients

Le pire scénario lors de la visite d’un hôpital est celui où les patients sont dans un état critique et doivent attendre des heures pour avoir accès à une consultation ou à une unité de soins intensifs.

Même si ces dernières années, les conditions et les circonstances se sont améliorées, pendant la pandémie de coronavirus, les salles d’attente épuisées remplies de patients et de médecins étaient la norme.

Avec une plate-forme logicielle basée sur l’IA, les centres de santé peuvent résoudre ces défis opérationnels. Ces plates-formes sont automatisées et fonctionnent en priorisant les patients critiques, en suivant le temps d’attente et les itinéraires d’ambulance les plus rapides.

Rendez-vous

Nous nous inquiétons tous pour notre santé, mais ce que nous avons tendance à oublier, c’est que toutes les conditions ne nécessitent pas la recherche d’un rendez-vous professionnel.

Par exemple, dans le cas des coronavirus, les patients ont été invités à auto-analyser leurs symptômes et à rester à la maison. Pour rendre ce processus plus efficace, les centres de santé peuvent recruter de l’IA dans leur flux de travail.

Certaines applications d’IA analysent l’enquête auprès des patients pour recommander un enregistrement virtuel et une consultation en face à face. Cette approche peut gagner du temps et prioriser les patients critiques.

Tenir des registres

Auparavant, la tenue de dossiers sur chaque patient était une tâche fastidieuse car elle était effectuée manuellement. Avec l’aide de l’intelligence artificielle, il est désormais possible de conserver des dossiers électroniques et d’y accéder à tout moment et en tout lieu.

Personnalisation des soins de santé

Avec l’IA, il est désormais possible de préparer des plans de soins personnalisés en tenant compte de l’historique de santé des patients. Cela prend beaucoup de temps lorsque vous pensez à le faire manuellement.

Prédiction

Le développement de l’IA a aidé à prédire les propriétés chimiques et pharmaceutiques d’une molécule. Cela est particulièrement vrai dans le cas de la conception de médicaments. Auparavant, la prévision de systèmes moléculaires complexes pouvait prendre des semaines et parfois des mois.

Cela est également vrai pour la combinaison de l’IA et du big data qui peut également aider à prédire les risques liés au financement et aux opérations. Les données servent à d’autres fins, telles que l’analyse des facteurs de coût et autres.

La source

Diagnostics plus ciblés avec l’IA et l’apprentissage automatique

Aujourd’hui, le Big Data domine le monde, et ceux qui savent comment le décoder peuvent en bénéficier énormément.

Il en va de même avec l’IA dans le domaine de la santé, le secteur dispose d’une énorme quantité de données dans ce domaine. Par conséquent, ils nécessitent également une IA efficace qui s’améliore en utilisant des techniques d’apprentissage en profondeur et d’apprentissage automatique. La grande quantité de données dans le secteur de la santé est donc bénéfique.

Comme dans tout autre domaine, dans le domaine de la santé, il existe deux types de données; non structuré et structuré. Utilisations de l’apprentissage structuré:

Techniques d’apprentissage automatique (ML)

  • Système de réseau neuronal
  • Apprentissage profond moderne

D’autre part, les données non structurées utilisent:

Traitement du langage naturel (NLP)

Les algorithmes d’apprentissage automatique extraient des traits spécifiques chez les patients, tels que la visite d’un patient, les résultats d’un examen physique, les médicaments, les symptômes et d’autres mesures de base. Ceux-ci peuvent être utilisés pour déterminer les résultats pour les patients.

Dans une étude, le réseautage neuronal a été utilisé dans un processus de diagnostic du cancer du sein. Il a trié à partir de 6 567 gènes et les a associés à des informations de texture provenant de mammographies. La combinaison a permis un résultat d’indicateur de tumeur plus spécifique.

Cependant, aujourd’hui, le type de ML le plus courant dans les soins de santé est l’apprentissage supervisé. L’apprentissage supervisé utilise les traits physiques et le soutient avec une base de données pour fournir le résultat visé.

L’apprentissage profond moderne est un autre type d’apprentissage qui est bon au-delà de la surface du ML.

Le Deep Learning utilise les mêmes entrées que le ML et les alimente dans un réseau neuronal. Il s’agit d’une couche cachée qui classe les informations pour ensuite donner une sortie simplifiée.

Par conséquent, il aide les professionnels de la santé qui pourraient avoir plusieurs diagnostics possibles en les réduisant. Ainsi, il permet une conclusion plus concrète et définitive.

De même, le traitement du langage naturel (PNL) se concentre sur des données non structurées telles que des notes cliniques, des rapports de laboratoire, des discours et des récits documentés d’examens physiques et des résumés d’examens.

La PNL utilise des bases de données contenant des mots clés relatifs à la maladie pour faciliter le processus décisionnel. Par conséquent, il fournit un processus de diagnostic précis et efficace et accélère le processus de traitement. Cela fait également gagner beaucoup de temps au pratiquant.

Télésanté

Aujourd’hui, l’utilisation de l’intelligence artificielle est plutôt utilisée pour les maladies à haut risque. Cependant, les outils de télésanté deviennent une bouée de sauvetage pour les soins à domicile des patients.

La télésanté offre des outils qui peuvent aider à traiter et à prévenir les situations à haut risque à la maison tout en réduisant les réadmissions à l’hôpital.

Tout comme une machine d’IA plus étendue, les outils de télésanté permettent de documenter et de traiter différentes mesures. Cet équipement avertit les professionnels de la santé au cas où le patient signale une variable à haut risque.

Par conséquent, la télésanté contribue à la détection précoce, au plan de traitement mis à jour, aux diagnostics plus rapides, à la réduction du temps et de l’argent et aux soins immédiats.

L’IA devient de plus en plus importante pour le secteur de la santé

L’intelligence artificielle dans le secteur de la santé s’est avérée extrêmement bénéfique. L’IA a répondu aux besoins de la société de diverses manières. La plupart d’entre nous ne peuvent plus imaginer notre vie sans intelligence artificielle.

Même si tous les secteurs en ont bénéficié et s’en sont développés, les soins de santé ont vu beaucoup plus d’applications que d’autres.

Aujourd’hui, la mise en œuvre de l’intelligence artificielle permet aux praticiens de fournir de meilleurs soins et de prendre des décisions plus efficaces et plus logiques.

Dans le secteur de la santé, les chatbots et l’IA se sont avérés bénéfiques. Surtout quand il s’agit de la gestion des requêtes, qui prend beaucoup de temps. Par conséquent, les chatbots intelligents peuvent être intégrés sur les sites Web des hôpitaux ou des compagnies d’assurance pour traiter les questions d’assistance de premier niveau. Celles-ci peuvent inclure la vérification des symptômes, la réponse à des questions de base, la prise de rendez-vous et bien d’autres.

Biographie de l’auteur:

Shreeya Chourasia est une rédactrice de contenu marketing / technologique B2B expérimentée, qui s’engage avec diligence pour développer votre présence en ligne. Son écriture ne demande pas seulement au public d’agir, mais explique plutôt comment agir pour obtenir des résultats prometteurs.