Veuillez laisser vos coordonnées, nous vous enverrons notre aperçu par e-mail.
Je consens à ce que mes données personnelles soient traitées afin d'envoyer du matériel de marketing personnalisé conformément à la directive sur la protection des données. Politique de confidentialité. En confirmant la soumission, vous acceptez de recevoir du matériel de marketing
Merci !

Le formulaire a été soumis avec succès.
Vous trouverez de plus amples informations dans votre boîte aux lettres.

Innowise est une société internationale de développement de logiciels à cycle complet fondée en 2007. Nous sommes une équipe de plus de 1800+ professionnels de l'informatique qui développent des logiciels pour d'autres professionnels dans le monde entier.
À propos de nous
Innowise est une société internationale de développement de logiciels à cycle complet fondée en 2007. Nous sommes une équipe de plus de 1600+ professionnels de l'informatique développant des logiciels pour d'autres professionnels dans le monde entier.

L'intelligence artificielle au service de la santé

COVID-19 a mis en lumière les lacunes les plus importantes des soins de santé mondiaux. Il est devenu évident qu'il fallait innover pour rendre le secteur plus efficace, et l'intelligence artificielle (IA) pourrait influencer profondément les soins de santé. Comme mentionné par le Dr. Tedros Adhanom Ghebreyesus, le directeur général de l'Organisation mondiale de la santé, ce n'est qu'après la propagation de COVID-19 qu'il est devenu évident que les pays n'avaient pas la capacité nécessaire pour collecter et utiliser les données sanitaires, surtout au milieu d'une crise en cours. L'une des premières réponses de l'IA à la pandémie mondiale a été la collaboration de TytoCare et du centre médical Sheba en Israël. Ils ont fourni aux patients des stéthoscopes spéciaux qui écoutaient leur cœur directement chez eux et ont transmis les images des poumons des patients au système de soins spéciaux afin de réduire le temps de diagnostic. Dans ce billet de blog, Innowise soulignera comment le domaine médical peut bénéficier de l'IA dans la période post-pandémique et apportera d'autres exemples intéressants du même type.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle appliquée aux soins de santé?

Le personnel hospitalier et les médecins peuvent obtenir une aide à la décision clinique (CDS) fiable et basée sur des données grâce à l'apprentissage automatique. En particulier, Les technologies d'intelligence artificielle peuvent analyser efficacement les dossiers médicaux et les images, ainsi que les données des essais cliniques. Les organismes de santé peuvent ainsi améliorer la rapidité et la qualité des diagnostics, ce qui permet de sauver davantage de vies.

L'IA dans les soins de santé

Comment l'AI change les soins de santé

Il existe plusieurs les avantages de l'AI dans les soins de santénotamment l'automatisation des tâches, des diagnostics plus rapides et plus efficaces et des opérations chirurgicales plus sûres. Par exemple, les technologies de santé portables qui utilisent l'AI analysent les données et informent l'utilisateur et le prestataire de soins des risques et des problèmes potentiels liés à la santé. FitBit, l'un des noms les plus notables du secteur, a mis au point une montre de santé perfectionnée Sense pour suivre des paramètres tels que la saturation en oxygène, la température de la peau, le niveau de stress, la fréquence cardiaque élevée ou faible, la fréquence respiratoire, le sommeil et l'éveil, le ronflement, le teint et même la santé menstruelle en mode temps réel. Le client obtient les données valides directement sur l'application FitBit installée sur un smartphone et peut les partager avec un prestataire de soins pour une consultation ou un diagnostic plus poussé.Un autre exemple réussi de mise en œuvre de l'AI dans la chirurgie pratique est le robot développé par Borns Medical Robotics. Il peut effectuer des opérations chirurgicales peu invasives à distance. Le robot peut être particulièrement utile pour effectuer des opérations dans des zones isolées, comme celles touchées par la guerre. L'entreprise de technologie médicale Digital Surgery, basée à LondresPour sa part, la Commission européenne a introduit une intelligence artificielle qui guide les chirurgiens à chaque étape d'une opération, réduisant ainsi considérablement les risques d'issue fatale.L'un des cas d'incorporations brillantes de l'AI dans les soins de santé remonte à 2016. Hôpital et cliniques de l'Université de l'Iowa ont mis en place des technologies d'IA dans leurs procédures chirurgicales. Elle prédit la probabilité d'une infection pendant l'opération avant même que le médecin ne referme la plaie. En conséquence, l'hôpital a réduit les infections postopératoires de 74% et économisé $1,2 million.Insider Intelligence indique qu'environ 30% des dépenses de santé sont liées à des tâches administratives. L'AI facilite l'assurance pré-autorisation, ainsi que la vérification rapide des factures impayées, aide à traiter les dossiers des patients, et simplifie ainsi la charge de travail du personnel hospitalier. 

Exemples d'AI dans les soins de santé

L'intelligence artificielle au service des soins de santé est sur le point de révolutionner le secteur et d'aider les prestataires de soins de santé à relever les défis à venir. Nous avons sélectionné ici les plus vives Exemples d'AI dans les soins de santé de la vie réelle.

Apprentissage automatique et apprentissage profond

Dans le secteur des soins de santé, les techniques d'apprentissage automatique peuvent être appliquées à de nombreuses innovations. Par exemple, selon Portail Mercury DataScience, machine learning (ML) devrait améliorer considérablement les essais cliniques sur le système nerveux central, étant donné la difficulté de diagnostiquer la progression des maladies du SNC. L'apprentissage automatique est capable de faire les prédictions les plus précises sur les résultats futurs grâce à une logique basée sur des règles et à la reconnaissance des formes. Ceci, à son tour, réduit le temps et les coûts d'exécution des essais cliniques.Un autre exemple réussi de ML et DL (deep learning) dans les soins de santé est celui de Subtle Medical. Cette société fournit des images médicales plus claires aux radiologues. Son produit SubtleMR bloque le bruit des images, en se concentrant sur des zones telles que la tête, le cou, le sein et l'abdomen. En conséquence, les radiologues acquièrent des images de meilleure qualité.Deep learning Les réseaux DL améliorent la pratique clinique. En particulier, les algorithmes DL sont largement utilisés pour la détection de la rétinopathie diabétique. Par exemple, en construisant un Réseau neuronal convolutifGrâce à la nouvelle technologie, l'hôpital ophtalmologique Aravind sera en mesure d'estimer la gravité de la cécité du patient en regardant simplement son œil.En outre, comme indiqué dans l'étude publiée sur SantéITAnalyseLes CNN (réseaux neuronaux convolutifs), basés sur le DL, ont identifié les mélanomes dermatologiques avec une précision supérieure à 10% à celle des experts.
L'IA dans les soins de santé

Robots physiques

Les robots existent depuis longtemps et effectuent diverses actions, du levage de marchandises à la livraison de fournitures. Chatbots d'AI sont peut-être les plus populaires. Aujourd'hui, la probabilité de les incorporer dans l'industrie des soins de santé est plus palpable. Par exemple, depuis 2000, les robots chirurgicaux ont été approuvés aux États-Unis en tant que "boosters" pour les médecins. Par exemple, ils peuvent suturer des plaies avec une grande précision ou créer des incisions invasives. Les procédures chirurgicales les plus courantes auxquelles participent des robots physiques (il est certain que les décisions importantes doivent encore être prises par les médecins) comprennent les opérations de la prostate, les opérations gynécologiques, ainsi que les opérations du cou et de la tête.

Applications de diagnostic et de traitement

L'intelligence artificielle a été mise en œuvre pour la première fois dans le diagnostic et le traitement dans les années 1970 avec MYCIN-.diagnostiqué les infections d'origine bactérienne transmises par le sang. Cependant, il est resté à Stanford et n'a pas atteint la pratique clinique en raison d'une puissance insuffisante. La situation a radicalement changé avec les progrès technologiques. Presque chaque semaine, des sociétés d'avant-garde en matière d'AI lancent des applications d'AI dans le domaine des soins de santé pour le diagnostic et d'autres activités. traitement médical en garantissant des résultats équivalents à ceux de l'homme, voire plus précis. 

En même temps, ces applications ne traitent le plus souvent que d'un seul aspect des soins plutôt que de questions complexes. Il existe toutefois quelques exceptions. L'application MySugr Diabetes Tracker permet aux utilisateurs d'insérer leur glycémie quotidienne, leur bolus, leurs glucides et l'estimation de leur HbA1c (hémoglobine glyquée) en une seule fois. De cette manière, le patient contrôle mieux son état et peut transmettre les informations à son médecin pour un traitement plus efficace.

La réalité virtuelle dans les soins de santé

Les solutions de réalité virtuelle permettent aux patients et aux prestataires de soins de santé d'interagir avec des environnements simulés. Cela peut concerner la gestion de la douleur et la rééducation, ainsi que la formation à la chirurgie. Et si l'estimation du marché mondial de la RV pour les soins de santé est d'environ $2,07 milliards en 2022, il devrait atteindre $9,25 milliards d'ici 2026, selon ReportLinker

La réalité virtuelle peut être mise en œuvre dans l'AI pour les soins de santé de plusieurs manières:

  • Enseignement médical: L'apprentissage théorique s'appuie sur des modèles médicaux 3D détaillés. Il s'applique le plus souvent à l'apprentissage de l'anatomie.
  • Formation médicale : En changeant l'environnement simulé dans une application RV, les utilisateurs participent virtuellement à un scénario de formation. Les cas les plus courants de formation médicale en RV sont la simulation de procédures médicales, le test d'équipements médicaux et la simulation de cas d'urgence.
  • Chirurgie: La RV réduit plus rapidement les déficiences des compétences fonctionnelles. Elle est utilisée dans la formation chirurgicale et la planification pré-chirurgicale.
  • Gestion de la douleur: La RV détourne l'attention du patient, ce qui permet de diminuer l'inconfort extrême et le niveau de douleur et de minimiser l'utilisation d'analgésiques, réduisant ainsi les dépenses de santé. Comme le souligne Santé netteLa RV permet aux patients de faire l'expérience des environnements interactifs qu'ils préfèrent, ce qui les aide à lutter contre la douleur et l'inconfort. Dans la plupart des cas, l'efficacité de la RV dans la gestion de la douleur est visible à travers les douleurs aiguës, les douleurs chroniques, le stress, la santé mentale et la douleur liée aux procédures médicales.
L'IA dans les soins de santé

L'avenir de l'IA dans le domaine de la santé

Nous pensons que l'intelligence artificielle aura un rôle énorme dans le secteur des soins de santé. Le développement d'entreprises de solutions d'intelligence artificielle pour les soins de santé et l'intégration de l'IA dans les systèmes hospitaliers entraîneront des changements spectaculaires dans les résultats de santé des patients des hôpitaux.

Toutefois, le plus grand défi de l'intelligence artificielle dans les soins de santé n'est pas de savoir si les applications seront suffisamment utiles et puissantes pour fournir des résultats précis, mais plutôt de veiller à ce qu'elles soient adoptées dans la pratique clinique quotidienne. Les applications d'IA doivent être approuvées par la réglementation, enseignées aux cliniciens et acceptées par la population.

Si l'on peut s'attendre à une utilisation palpable de l'intelligence artificielle dans la pratique clinique d'ici cinq ans, il est évident que les systèmes d'IA ne pourront pas se substituer complètement aux cliniciens humains. Au contraire, ils ne feront qu'améliorer et faciliter les soins de santé.

Merci de l'avoir évalué !
Merci pour le commentaire !
auteur
Anastasia Ilkevich Gestionnaire de comptes

Table des matières

Notez cet article :

4/5

4.8/5 (45 commentaires)

Contenu connexe

Blog
Blog
Tendances du développement des logiciels pour petites couvertures 2024
Blog
Tokenisation des données petite couverture
Blog
Petite couverture L'intelligence artificielle dans le marché du diagnostic (1)
Blog
Blog
Petite couverture L'évolution des transactions P2P

Avez-vous lancé un challenge?

    S’il vous plaît, ajouter les détails du projet, la durée, la pile technologique, IT spécialistes nécessaires et d'autres informations pertinentes
    S’il vous plaît, ajouter les détails du projet, la durée, la pile technologique, IT spécialistes
    nécessaires et d'autres informations pertinentes
    Joindre des documents supplémentaires au besoin
    Charger file

    Vous pouvez joindre jusqu'à 1 fichier de 2MB au total. Fichiers valides : pdf, jpg, jpeg, png

    Nous vous informons que lorsque vous cliquez sur le bouton Envoyer, Innowise traitera vos données personnelles conformément à notre Politique de confidentialité dans le but de vous fournir des informations appropriées.

    Que se passe-t-il ensuite?

    1

    Après avoir reçu et traité votre demande, nous reviendrons vers vous pour détailler les besoins de votre projet et signer un accord de non-divulgation pour assurer la confidentialité des informations.

    2

    Après avoir examiné les exigences, nos analystes et nos développeurs élaborent une proposition de projet avec l'étendue des travaux, le nombre de membre de l'équipe, les délais et les coûts des coûts.

    3

    Nous organisons une réunion avec vous pour discuter de l'offre et parvenir à un accord.

    4

    Nous signons un contrat et commençons à travailler sur votre projet le plus rapidement possible.

    Merci !

    Votre message a été envoyé.
    Nous traiterons votre demande et vous recontacterons dès que possible.

    Merci !

    Votre message a été envoyé. 

    We’ll process your request and contact you back as soon as possible.

    flèche