Découvrir le potentiel de l'IA et du ML dans le domaine de la santé

Dans le domaine de la santé, l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) apportent progressivement des avancées significatives dans les soins, le diagnostic et le traitement des patients. Ces technologies de pointe ont révolutionné le secteur de la santé, améliorant la précision, l'efficacité et les soins personnalisés. La détection précoce des maladies, la médecine de précision, les progrès de l’imagerie médicale, les assistants de santé virtuels et la découverte de médicaments sont des exemples de la manière dont ces technologies remodèlent la pratique des soins de santé.

À mesure que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique se développent, l'industrie connaîtra de nouveaux progrès transformateurs, responsabilisant les professionnels de la santé et bénéficiant aux patients du monde entier. En adoptant ces technologies de manière responsable et éthique, les prestataires de soins de santé et les patients travailleront ensemble pour libérer tout le potentiel de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique et façonner l’avenir des soins de santé.

Leçons de la pandémie mondiale

L'épidémie de COVID-19 s'est produite sans avertissement, et la technologie a joué un rôle essentiel dans la communication, le diagnostic, le traitement, la sécurité des données et l'épidémiologie. Pfizer a utilisé l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour développer les premiers vaccins contre le virus mortel, qui ont été évalués et approuvés pour une utilisation d'urgence en moins de 12 mois. À l’avenir, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique rendront les essais cliniques plus rapides et plus précis afin de garder une longueur d’avance sur d’éventuelles épidémies futures.

En juillet, la Coalition for Epidemic Preparedness Innovations (CEPI) a engagé près de 5 millions de dollars dans une organisation dirigée par le Houston Methodist Research Institute pour identifier les virus émergents. En mai, la Food and Drug Administration (FDA) des États-Unis a publié deux articles traitant du potentiel de l’IA/ML dans le développement et la fabrication de médicaments. Selon la FDA, l’IA/ML « a le potentiel de transformer la façon dont les parties prenantes développent, fabriquent, utilisent et évaluent les thérapies. En fin de compte, l’IA/ML peut aider à fournir plus rapidement des traitements sûrs, efficaces et de haute qualité aux patients ».

Anticiper les problèmes de santé

De nombreuses entreprises de soins de santé exploitent ces technologies pour améliorer les soins de santé de leurs clients. À l'Université Johns Hopkins, un système d'intelligence artificielle est utilisé pour détecter le risque de sepsie des patients plus rapidement que les méthodes traditionnelles. Suchi Saria, directeur de recherche fondateur du Malone Center for Healthcare Engineering de l'Université Johns Hopkins, a déclaré : « C'est la première fois que l'intelligence artificielle est utilisée au chevet du patient et elle est utilisée par des milliers de prestataires de soins de santé, et nous voyons des vies sauvées. ."

Cette technologie pourrait éventuellement avoir des applications directes en dehors du domaine de la santé également. Par exemple, l'Apple Watch peut déjà surveiller la fréquence cardiaque, la tension artérielle d'une personne et déterminer si le porteur a des rythmes irréguliers. Grâce aux progrès de l'IA et de l'apprentissage automatique, la montre pourrait également être entraînée à avertir l'utilisateur en cas de crise cardiaque et à lui dire de contacter un médecin ou de se rendre aux urgences

De plus, les chatbots et les assistants de santé virtuels pourront pour le faire en temps réel Aider les patients, par exemple, déterminer si un enfant ayant de la fièvre a besoin de médicaments pour réduire la fièvre ou si ses symptômes justifient une visite aux urgences. Les ensembles de données créés via les modèles AI/ML sont importants pour lutter contre la pandémie mondiale grâce à des essais cliniques, développer des vaccins efficaces, prédire les problèmes potentiels des patients, fournir des diagnostics plus efficaces et améliorer les soins aux patients

Définition des paramètres

pour les modèles AI/ML Un aspect attrayant c'est qu'ils peuvent se mettre à jour et apprendre d'eux-mêmes. Tant que vous disposez de la puissance du cloud computing, plus vous fournissez de données et plus vous interagissez avec l'IA, plus le modèle peut fournir rapidement des réponses plus précises.

Dans un premier temps, les ingénieurs en science des données doivent fournir les paramètres de l'ensemble de données au prestataire de soins. Par exemple, en utilisant les données historiques et les informations des dossiers de santé électroniques (DSE), des modèles de formation peuvent être créés pour les personnes souffrant de problèmes de santé spécifiques. Ces modèles peuvent ensuite décider quel médicament utiliser, et l'assistant virtuel peut générer ces prescriptions et ces médicaments.

Bien sûr, cela signifie également que ces formations doivent être basées sur le principe de ne pas violer les lois et réglementations correspondantes, telles que la Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), l'évaluation de l'impact sur la vie privée des patients (PIA), et de ne pas laisser de côté informations personnellement identifiables (PII). Lors de la formation du modèle, les ingénieurs doivent s'assurer de saisir uniquement l'âge, le sexe, la profession et l'état de santé du patient. Cela signifie qu'il est de la responsabilité du prestataire de soins de santé de vérifier qu'il n'inclut pas d'informations HIPAA ou PIA dans les informations qu'il fournit aux ingénieurs.

Ease Worry

Certaines personnes sont toujours inquiètes, et c'est compréhensible. L’une des plus grandes préoccupations des prestataires de soins de santé est la confidentialité. Il est important que les prestataires créent des modèles de formation spécifiques à leur organisation pour garantir que les données ne quittent jamais leurs locaux. Un autre problème majeur est l’exactitude des données. Les entreprises devraient donc être encouragées à prendre le temps nécessaire pour créer leurs modèles de formation. L'IA peut mettre de trois à six mois pour générer et valider des résultats précis ; cependant, une fois que les entreprises commenceront à voir ces résultats précis de manière régulière, elles auront davantage confiance dans les prédictions du modèle.

L'avenir, c'est maintenant

Pour les patients qui reçoivent cette nouvelle technologie, ils veulent toujours savoir qu'un élément humain est impliqué et qu'ils peuvent parler à un médecin ou à une infirmière si nécessaire. Les prestataires, les médecins, les infirmières et les chercheurs scientifiques sont des éléments essentiels des soins de santé. L’industrie de la santé a un impact direct sur l’humanité. C’est pourquoi il est tout aussi important de former les infirmières, les médecins et les chercheurs cliniciens, ainsi que les ingénieurs de données qui créent des modèles, afin qu’ils aient une compréhension de base de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique et qu’ils sachent comment utiliser correctement les données historiques.

Les possibilités offertes par l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique dans l'industrie pour réaliser des progrès significatifs dans l'amélioration des soins de santé sont passionnantes et innovantes, réduisant le temps nécessaire pour mener des études d'essais cliniques et commercialisant plus rapidement des aides et des traitements potentiels, à condition que la télémédecine soit disponible dans les pays éloignés. et les régions et offre une plus grande précision dans la prévision des maladies des patients. L'acceptation de cette technologie en évolution rapide dans l'industrie est essentielle à la fois pour les fournisseurs et les praticiens.

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