L’IA et l’avenir des soins de santé

Les mondes industrialisé et en développement sont confrontés à des changements démographiques sans précédent changements. Les taux de natalité ont atteint un minimum dans certains des plus grands pays du monde, tandis que littéralement des milliards de travailleurs se préparent à prendre leur retraite.

Les chercheurs et les décideurs politiques ont, au cours des deux dernières décennies, commencé à rechercher activement des moyens de faire face aux coûts croissants des soins de santé liés au vieillissement de la population. Dans l’ensemble, l’IA est considérée comme la solution la plus avantageuse.

Non seulement l’intelligence artificielle automatisée les tâches de base, supprimant le besoin d’une intervention humaine coûteuse dans de nombreux cas, mais elle peut également être utilisée pour donner un plus grand sens de la vie privée et de la discrétion aux patients. De plus, grâce à l’apprentissage automatique, les mises en œuvre mises en place aujourd’hui peuvent s’améliorer avec le temps et s’adapter à de nouveaux défis qui pourraient surgir à l’avenir.

Cet article discute de quelques applications possibles des technologies d’IA/ML dans les soins de santé. Rien de ce qui est décrit ci-dessous ne se trouve très loin dans le futur et fera probablement partie du marché de l’IA dans les soins de santé qui est prévu d’atteindre 44,5 milliards de dollars en taille d’ici 2026.

Développement pharmaceutique rationalisé

Chaque année, l’industrie pharmaceutique dépense près de 100 milliards de dollars en recherche et développement. De nombreux coûts impliqués dans ce processus peuvent être réduits grâce à l’application d’outils d’analyse de données massives, notamment réseaux de neurones, à des bases de données qui classifient les structures moléculaires de composants médicinaux potentiels.

Cette stratégie a particulièrement montré son potentiel dans les situations où le temps est essentiel, comme pendant les pandémies. En 2015, pendant l’épidémie d’Ebola en Afrique de l’Est, l’Université de Toronto a utilisé l’IA pour traiter rapidement une base de données de composés pharmaceutiques. La découverte d’un traitement qui aurait normalement nécessité des mois ou même des années d’analyse a été réalisée en moins d’un jour.

Comme cela a été bien rapporté, l’analyse par IA a également été intégrale au développement de vaccins et de traitements contre la COVID-19 au cours de la dernière année et demie. Alors que de nouvelles souches du virus apparaissent, la même technologie continue d’être appliquée.

Documentation médicale automatisée

Avec la plupart des dossiers de clinique et d’hôpital déjà stockés dans un format numérique, les dossiers de santé électroniques (DSE) jouent un rôle important dans les soins de santé. Même si cette technologie a rendu plus facile, plus rapide et en fin de compte moins coûteux l’accès aux dossiers des patients, la numérisation réelle de la documentation médicale peut représenter une charge importante pour les prestataires de soins de santé surmenés.

La technologie de traitement du langage naturel (NLP) existe actuellement pour rationaliser de nombreux processus liés à la collecte et au stockage de données médicales. Même si les logiciels de reconnaissance vocale et de dictée ne sont rien de nouveau en médecine, des propositions sont maintenant faites pour appliquer des algorithmes d’IA qui documentent et analysent l’ensemble des interactions entre les professionnels de la santé et les patients.

Une mise en œuvre suggérée de cette technologie consisterait à utiliser l’IA et l’apprentissage automatique pour traiter des vidéos enregistrées à l’aide de caméras qui seraient portées par les cliniciens. En effet, cela serait assez similaire aux caméras portables portées par de nombreux policiers aujourd’hui. Les informations collectées dans ces vidéos pourraient être rapidement indexées et combinées avec d’autres données médicales pour une analyse plus approfondie.

Diagnostic par selfie

Dans certaines parties du monde, les cliniques et les hôpitaux sont peu nombreux et éloignés. Dans d’autres, prendre le temps de voir un médecin pour des contrôles de routine peut sembler être une nuisance injustifiée. Pour les personnes vivant dans l’une ou l’autre de ces situations, des affections graves sont souvent découvertes trop tard.

Heureusement, même dans les endroits les plus reculés, la plupart des gens ont aujourd’hui un outil de diagnostic puissant dans leur poche – leur smartphone. La qualité de l’imagerie des caméras de téléphone portable s’améliore chaque année, tandis que la technologie devient moins chère à produire. Les images prises avec ces appareils sont certainement viables pour une analyse par des algorithmes d’IA.

Déjà, des médecins dans des régions sans accès à l’imagerie de qualité clinique ont commencé à utiliser des images prises avec leurs propres téléphones mobiles pour analyser leurs patients. En fait, des smartphones avec des logiciels alimentés par l’apprentissage automatique sont actuellement utilisés pour diagnostiquer le cancer de la peau et les mélanomes avec des taux de précision allant jusqu’à 90%. Des applications de consommation de consommation sont déjà sur le marché qui permettent aux utilisateurs réguliers de détecter les changements de peau sur leur propre corps.

Une technologie similaire est appliquée à l’ophtalmologie. Des algorithmes ont été développés et approuvés par la FDA américaine pour détecter la rétinopathie chez les personnes diabétiques par analyse de photos.

Télémédecine avec chatbot

Tout le monde a certaines choses qu’il préfère garder privées, et pour beaucoup, la santé en fait partie. La prudence est certainement compréhensible lorsqu’il s’agit de discuter de problèmes médicaux avec des pairs et des collègues, mais pour certaines personnes, même communiquer avec des professionnels de la santé peut sembler intimidant.

Les chatbots peuvent offrir une solution pour ces types de patients. La technologie, qui est déjà activement utilisée dans la télémédecine pour la planification des rendez-vous, les renouvellements de prescriptions et le triage, est activement étudiée comme un moyen d’engager des individus qui ont besoin de conseils sur les soins de santé de base, auto-administrés.

En fait, les chercheurs au Royaume-Uni ont constaté que les chatbots seraient le choix préféré des patients confrontés à des problèmes de santé plus stigmatisants, tels que les MST. Avec une plus grande anonymat, les patients seront plus susceptibles de demander de l’aide pour des problèmes qui pourraient entraîner des préoccupations plus importantes plus tard, si elles n’étaient pas traitées.

Conclusion

Les cas d’utilisation de l’IA dans les soins de santé présentés dans cet article ne représentent qu’un très petit échantillon de ce qui peut être possible. En entrant dans la prochaine décennie de développement de la médecine, nous sommes sûrs de découvrir une multitude d’innovations révolutionnaires, dont certaines que nous ne pouvons qu’hypothétiser aujourd’hui.

La clé, alors, est la capacité de transformer la théorie en réalité. Chez Daiger, nous nous spécialisons dans la transformation d’idées théoriques liées à l’IA et à l’apprentissage automatique en solutions actionnables qui ajoutent de la valeur aux entreprises. Veuillez nous contacter ou visiter notre site Web pour en savoir plus sur nos services.