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L'IA dans les soins de santé : une technologie transformatrice pour votre entreprise

Soins de santé

L'IA a évolué à pas de géant, pénétrant les industries à un rythme effréné, et elle est aujourd'hui en train de bouleverser le secteur de la santé - de la manière dont les diagnostics sont établis à celle dont les traitements sont administrés.

On peut s'attendre à des progrès, mais la question se pose de savoir comment l'IA aide le secteur de la santé. Dans cet article, nous allons explorer la technologie de l'IA dans les soins de santé, son évolution et la façon dont votre organisation de soins de santé ou de sciences de la vie peut capitaliser sur son potentiel dès maintenant.

L'importance de l'intelligence artificielle dans les soins de santé

D'ici 2035, le marché de l'IA dans le secteur de la santé devrait atteindre les objectifs suivants s'élève à $77.46B augmentant de 18,2% par an. L'expansion du marché montre l'importance croissante de l'IA dans les soins de santé, alors que les populations vieillissent et que les maladies chroniques dominent les dossiers médicaux. La FDA reconnaît également le potentiel de l'IA dans le secteur de la santé. D'ici 2025, l'agence a autorisé plus de 1 000 SaMD basés sur l'IA (software as a medical device), les catégories les plus populaires étant la radiologie, la cardiologie et la neurologie.

Les experts en informatique comme moi ne sont pas les seuls à se réjouir de l'arrivée de l'IA dans le secteur de la santé. L'American Medical Association a constaté que 65% des médecins voient les avantages de l'IA72% pensent qu'elle peut aider au diagnostic et 69% à l'optimisation du flux de travail. Ces sentiments positifs, associés à des résultats concrets prouvant le rôle de l'IA dans les soins de santé, poussent les entreprises du secteur de la santé à s'orienter vers Développement de AI.

Comment l'IA est-elle utilisée dans les soins de santé ?

Le site utilisation de l'intelligence artificielle dans les soins de santé n'a pratiquement pas de limites, ce qui améliore le secteur pour les patients comme pour les médecins. Cette polyvalence est probablement la raison pour laquelle 93% des entreprises du secteur de la santé et des sciences de la vie prévoient d'augmenter leurs dépenses en IA en 2025. Ici, nous avons énuméré quelques applications de L'IA dans le secteur de la santé que vous pouvez considérer comme un investissement valable.

Triage et diagnostic

Dans les solutions de santé, les algorithmes d'IA analysent les symptômes et les antécédents médicaux des patients pour faciliter le triage et le diagnostic. Par exemple, avant un rendez-vous, les chatbots d'IA interrogent les patients sur leurs symptômes, compilent un dossier et les dirigent vers le bon professionnel de la santé. De même, les systèmes basés sur l'IA aident les médecins à détecter les anomalies dans les images telles que les radiographies et les IRM. Un système particulier de Projet de diagnostic IA m'a inspiré : en utilisant l'analyse statistique, il aide trouver des patients présentant un risque plus élevé de maladie d'Alzheimer non diagnostiquée, démenceet déclin cognitif.

Suivi des patients

Associées à des dispositifs médicaux et à des wearables, les applications alimentées par l'IA surveillent en permanence les signes vitaux des patients et envoient des données en temps réel aux prestataires de soins de santé. L'IA peut suivre la glycémie d'un patient diabétique grâce à un glucomètre connecté, prédire les crises potentielles et alerter les patients et les médecins pour qu'ils prennent des mesures. Les prestataires de soins peuvent utiliser l'IA non seulement pour la surveillance à domicile, mais aussi pour les séjours à l'hôpital. L'hôpital Sahyadri Le réseau le fait déjà : le fournisseur analyse les constantes vitales dans les services autres que les soins intensifs à l'aide de l'IA.

Traitement des patients

L'IA dans les soins aux patients est utilisée pour personnaliser les plans de traitement et faciliter les décisions thérapeutiques. Les algorithmes d'IA analysent les données des patients pour proposer des options de traitement adaptées sur la base des antécédents médicaux et des données de santé en temps réel. Les systèmes intelligents peuvent également calculer les doses de médicaments et recouper les interactions médicamenteuses, aidant ainsi les médecins à déterminer les meilleures options de soins. Un système similaire a été mis en place à Nivel Primary Care et à l'Institut de la santé publique de l'Union européenne. a fait passer le taux de réussite des traitements des infections urinaires de 75% à 80%.

Flux de travail administratif

Automatiser les tâches de routine, L'IA dans les soins de santé des flux de travail fastidieux tels que la programmation, la facturation et la vérification des assurances. Chatbots traiter les demandes de renseignements des patients sur les médecins disponibles ou la couverture d'assurance, tandis que les systèmes d'intelligence artificielle garantissent un codage précis de la facturation, la réduction des erreurs et la rationalisation des opérations de back-office. Certaines entreprises bénéficient déjà de l'IA pour leurs opérations administratives. Par exemple, Impower, un cabinet de télépsychiatrie, a mis en place l'écoute ambiante pour la génération de notes cliniques et la gestion de l'information. a réduit le temps de documentation de 23%.

Analyse des données de santé

Les organisations utilisent L'IA dans les soins de santé d'agréger et d'analyser de vastes ensembles de données, d'extraire des des informations cliniques et commerciales significatives. Les modèles prédictifs prévoient les tendances d'admission à l'hôpital ou les résultats des patients en analysant les schémas des cas précédents. Par conséquent, les solutions d'analyse de l'IA contribuent à l'allocation des ressources et à l'amélioration de l'efficacité opérationnelle dans les réseaux de santé. L'IA est en grande partie responsable de la croissance attendue du marché de l'analyse des données de santé. augmenter de 21,41% jusqu'en 2034.

Recherche et développement

En analysant des ensembles massifs de données biologiques, en identifiant des molécules prometteuses et en prédisant l'efficacité des médicaments, L'IA dans le secteur de la santé accélère le processus de R&D. Avant même le début des essais physiques, les chercheurs peuvent simuler les interactions entre les composés, tester des hypothèses et optimiser les dispositifs médicaux grâce à l'IA. Par exemple, le Intermountain Health L'équipe utilise déjà l'IA dans sa recherche sur le phénotypage pour découvrir les différences et les mécanismes sous-jacents des maladies graves et élaborer des programmes de traitement.

"Si l'IA dans les soins de santé peut être très puissante, elle ne remplace pas les médecins humains, mais les aide simplement à prendre des décisions. Néanmoins, les autorités gouvernementales gardent un œil attentif sur ces applications, de sorte que le développement nécessite une conformité à tous les stades. Chez Innowise, nous sommes bien équipés pour fournir les services suivants Services d'IA dans le domaine de la santé et la documentation technique en vue d'une approbation réglementaire ultérieure. Ce ne sont pas que des mots : nous sommes certifiés ISO 13485 et sommes fiers de dizaines de projets réussis pour l'industrie."

Aleh Yafimau

Responsable de la livraison chez Innowise

Prêt à exploiter le potentiel de l'IA dans le secteur de la santé ?

Solutions d'IA dans le domaine de la santé

Que vous cherchiez à améliorer les flux opérationnels ou à accélérer la découverte de médicaments, il existe des solutions qui peuvent transformer votre entreprise - et mon équipe et moi-même sommes prêts à vous y aider. Voici quelques-unes des solutions d'IA que nous pouvons développer ou mettre en œuvre.

Analyse d'images médicales

Outils d'imagerie médicale alimentés par l'IA interpréter les radiographies, les IRM et les tomodensitogrammesCes solutions permettent d'améliorer la précision des diagnostics et d'accélérer les processus. Ces solutions aident les radiologues à détecter plus tôt les problèmes potentiels, car elles mettent automatiquement en évidence les anomalies, telles que les tumeurs, les fractures ou les éperons osseux. Pour SimonMed, un fournisseur d'imagerie médicale, les outils d'IA en radiologie ont aidé à générer des rapports de constatation 82% plus rapidement.

Aide à la décision clinique

Dans les systèmes d'aide à la décision clinique (CDSS), l'IA analyse de vastes données sur les patients afin d'aider les médecins à prendre des décisions éclairées en matière de diagnostic et de traitement. Le plus souvent, ces solutions peuvent prévenir les erreurs de dosage, signaler les incohérences et suggérer des traitements de précision sur la base des dossiers médicaux individuels. Près de la moitié des cliniciens du monde entier s'accordent à dire que, d'ici 2031, au moins un tiers de la population de l'Union européenne aura accès à l'Internet. 50% des décisions médicales seront prises à l'aide d'outils CDSS basés sur l'IA.

Surveillance à distance des patients

Les systèmes de RPM améliorés par l'IA analysent les données des wearables et des dispositifs médicaux connectés pour détecter les tendances qui pourraient échapper aux médecins ou aux infirmières. Ces applications peuvent également exécuter des algorithmes sophistiqués pour aider les patients à gérer leur maladie - par exemple, calculer l'apport optimal en insuline ou détecter les épisodes d'apnée du sommeil. D'ailleurs, le marché de l'IA RPM est en pleine expansion. augmenter de 26,6% par an de 2024 à 2033La gestion des maladies chroniques devient de plus en plus populaire.

Des solutions intelligentes pour la santé mentale

Les soins de santé mentale deviennent moins accessibles en raison de la pénurie de professionnels, l'intégration de l'IA dans les soins de santé Les applications d'intelligence artificielle peuvent être un bon moyen d'offrir aux gens un soutien en temps réel et des mécanismes d'adaptation. L'IA analyse les données de l'utilisateur, détecte les tendances des états émotionnels et personnalise les recommandations, ce qui facilite la gestion des problèmes de santé mentale. Des études montrent que la perception publique de l'IA dans le domaine de la santé mentale est plutôt positive. Presque 50% des personnes interrogées aux États-Unis pensent que l'IA dans les applications de santé mentale peut être bénéfiqueIl s'agit donc d'une tendance à suivre.

Solutions intelligentes de gestion des cabinets médicaux

Dans les solutions de gestion des cabinets médicaux, les fonctions d'IA aident à gérer les flux de travail quotidiens - programmation des rendez-vous, planification des équipes, remplissage de la documentation clinique et traitement de la facturation et des demandes d'indemnisation. Grâce à l L'IA dans la gestion des soins de santé, les prestataires peuvent se concentrer davantage sur les soins aux patients au lieu de passer du temps sur la paperasserie et d'autres choses du même genre. Le personnel médical convoite les solutions qui simplifient les flux de travail. Dans un récent enquêteLes infirmières australiennes ont exprimé leur besoin de l'automatisation dans les domaines sujets aux erreurs, comme la documentation médicale.

Applications pour les patients et le bien-être alimentées par l'IA

Les applications de gestion du mode de vie alimentées par l'IA aident les individus à suivre des paramètres de santé clés tels que le sommeil, l'activité physique et le régime alimentaire. En fournissant des recommandations et des rappels personnalisés, ces applications favoriser des habitudes plus saines, améliorer l'engagement des patientsLes plateformes de santé mobile pilotées par l'IA permettent aux utilisateurs de s'investir davantage dans leur bien-être et de s'attaquer aux risques de santé de manière proactive. Les plateformes de santé mobile pilotées par l'IA peuvent déjà diminuer les risques de maladies cardiovasculaires de 11,2%-16,1%.

Logiciel de découverte de médicaments

L'IA facilite la découverte de médicaments, car elle permet de traiter des données biologiques complexes, de simuler les interactions entre molécules et d'identifier les composés prometteurs et les traitements potentiels. Cette technologie aide les développeurs de médicaments à réduire considérablement le temps consacré aux premières étapes de la découverte et à améliorer les taux de réussite. L'un des exemples les plus frappants dans ce domaine est le modèle GenAI mis au point par l'Institut de recherche sur les maladies infectieuses de l'université de Louvain. Université de Californie que accélère la création de nouveaux médicaments.

Logiciel d'essais cliniques

Les logiciels d'IA rationalisent les essais cliniques en automatisant le recrutement des participants et la collecte des données. À l'aide de modèles prédictifs, ces systèmes peuvent identifier les participants éligibles à partir de vastes ensembles de données, ce qui accélère le recrutement et garantit un processus d'essai plus efficace. Un exemple de réussite dans ce domaine m'a particulièrement inspiré : les chercheurs de l'Institut de recherche sur les maladies infectieuses (IRM) de l'Université d'Helsinki. Instituts nationaux de la santé a mis au point TrialGPT, un logiciel d'intelligence artificielle qui met en relation des volontaires et des essais cliniques. Utiliser l'outil, les cliniciens passent 40% moins de temps à sélectionner les patients pour les essais sans compromettre la précision.

Types de technologies d'IA dans les soins de santé

ML et analyse prédictive

Les modèles d'apprentissage automatique dans le domaine de la santé analysent de vastes ensembles de données, tels que les dossiers des patients et les résultats de laboratoire, pour identifier des modèles ou prédire des résultats. Un algorithme peut évaluer l'état de santé du patient et prédire les risques de réadmission, aidant ainsi les équipes soignantes à mieux gérer les soins et l'allocation des ressources. Certains modèles prédictifs peuvent même contribuer à réduire la mortalité. L'hôpital général de Tampa, par exemple, est parvenu à réduire le taux de mortalité précoce due à la septicémie de 6% à 4% avec la technologie.

Computer vision

Les outils d'imagerie médicale alimentés par l'IA interprètent les radiographies, les IRM ou les tomodensitogrammes en la détection d'anomalies susceptibles d'être ignorées par l'œil humain. Ces systèmes utilisent l'apprentissage profond pour identifier les tumeurs ou les fractures, accélérant ainsi le processus de diagnostic et soutenant la prise de décision des radiologues. De plus en plus d'entreprises voient la valeur de l'IA dans l'imagerie médicale, et le marché de la vision par ordinateur fait écho à cet enthousiasme. D'ici à 2034, il devrait atteindre $56.7BLa croissance annuelle est de 36,7%.

Traitement du langage naturel

Le NLP traite et organise le langage parlé et écrit en données utilisables. Dans le domaine de la santé, les outils de reconnaissance vocale convertir les conversations ou les dictées entre le médecin et le patient en informations structurées et exploitablespermettant aux professionnels de la santé de mettre facilement à jour les dossiers des patients sans perdre de temps à saisir manuellement les données. Des études montrent que l'autocomplétion médicale NLP peut réduire de 67% le nombre de frappes de clavier pour remplir la documentation.

Automatisation des processus robotiques (RPA) basée sur l'IA

Les robots RPA avec l'IA gérer des tâches administratives répétitives comme le traitement des demandes d'assurance ou la prise de rendez-vous. Ces robots, dotés d'OCR et de NLP, extraient les données pertinentes des documents ou des courriels, ce qui rend les opérations plus efficaces et libère le personnel hospitalier pour des activités plus essentielles. Par exemple, Expion Health a augmenté le nombre de demandes traitées de 600% après la mise en œuvre de l'IA RPA.

Outils d'IA pour la santé prêts à l'emploi que nous mettons en œuvre

Outre le développement personnalisé, nous adaptons et mettons en œuvre des outils prêts à l'emploi afin que vous puissiez bénéficier plus rapidement des avantages de l'IA. Découvrez quelques plateformes déjà utilisées par nos clients du secteur de la santé.

Chatbots

Azure Health Bot offre des capacités de chatbot pour interagir avec les patients. Entraîné à reconnaître les termes médicaux et à communiquer sur des sujets de santé, l'outil analyse les symptômes et les plaintes des patients et répond à leurs questions et préoccupations les plus courantes.
Assistant IBM watsonx est un outil conversationnel intelligent qui permet aux organismes de soins de santé de fournir aux patients une assistance précise et contextuelle 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7.

NLP

Analyse de texte pour la santéun outil d'IA développé par Azure, permet d'extraire des informations médicales de divers textes et documents, tels que les antécédents médicaux, les notes cliniques ou les prescriptions de médicaments.
API en langage naturel pour le secteur de la santéqui fait partie de l'écosystème Google, permet d'extraire des données pertinentes à partir de documents médicaux et offre des capacités d'analyse complètes.
Amazon Comprehend Medical offre de solides capacités de détection d'entités et d'extraction de données médicales, de sorte qu'il peut être utilisé, par exemple, pour identifier les diagnostics et les procédures dans les dossiers médicaux.
Amazon Transcribe Medical est un outil de reconnaissance vocale qui détecte facilement les termes médicaux, les abréviations et les acronymes pendant la dictée.
Amazon HealthScribe permet de générer automatiquement des notes cliniques basées sur les conversations entre le patient et le médecin.
Un visage câlin pour la santé propose des modèles pré-entraînés pour la reconnaissance de textes médicaux et une bibliothèque complète pour les tâches liées au NLP, telles que la dictée et la génération de textes.

Traitement et analyse des données

Amazon HealthLake est un service de stockage médical en nuage éligible à l'HIPAA qui permet aux utilisateurs de transformer les données à l'aide du NLP et d'obtenir des informations à l'aide d'outils d'analyse.
IBM Watson Discovery permet aux entreprises d'analyser de vastes ensembles de données médicales et d'en tirer des observations cliniques et opérationnelles.
IBM Watson pour la génomique permet d'interpréter les données génomiques afin de fournir des soins personnalisés aux patients.

ML et analyse prédictive

Tableaux AutoML de Google aide à construire des modèles de ML pour analyser les données des patients, comme les antécédents médicaux, les constantes, les symptômes et les tests de laboratoire.
DeepMindGoogle Health, qui fait partie de la suite Google Health, est un outil puissant d'analyse approfondie des données médicales et de prédiction des complications.
Philips HealthSuite offre des capacités d'IA de pointe, y compris des fonctions d'analyse d'images médicales.
Train NVIDIA Clara simplifie la formation des modèles médicaux de ML, y compris des techniques telles que l'apprentissage par transfert, l'apprentissage fédéré et AutoML.
Déploiement de NVIDIA Clara permet la mise en œuvre de modèles d'IA pour les flux de travail d'imagerie médicale, comme l'analyse des rayons X ou la segmentation des images médicales.
BigML offre un large éventail de modèles de ML (par exemple, pour l'évaluation des risques de complications) prêts à être mis en œuvre.

Exemples concrets d'IA dans la médecine et les soins de santé

Avec plus de 60 projets de santé réussis dans notre portefeuille, l'équipe d'Innowise sait tout sur le développement de l'IA dans le domaine de la santé. Voici quelques projets d'IA médicale de premier plan que nous avons réalisés.

Avantages des systèmes d'IA dans les soins de santé

Au cours de nos années d'expérience en services de développement de logiciels pour les soins de santéNous avons pu constater de visu que l'IA peut non seulement rationaliser les processus, mais aussi apporter des avantages tangibles aux entreprises et aux patients.

L'accent mis sur les soins préventifs

L'IA permet aux prestataires de soins de santé de passer d'une prise en charge réactive à une prise en charge proactive, ce qui se traduit par de meilleurs résultats pour les patients et une réduction des coûts de santé à long terme. Grâce à l'analyse prédictive, Solutions d'IA dans le domaine de la santé aider identifier les patients à risque, fournir des soins précoces et prévenir les problèmes de santé graves avant qu'ils ne surviennent.

Accélérer la R&D

Les hôpitaux s'appuient sur l'IA pour rationaliser la gestion des ressources - de l'admission des patients à la dotation en personnel et à l'affectation des lits. Les outils d'IA analysent les données historiques pour anticiper les hausses de la demande, ce qui aide les hôpitaux à prendre des décisions plus judicieuses et allouer les ressources là où ils sont le plus nécessaires, réduisant ainsi les inefficacités opérationnelles.

Amélioration de la précision

Grâce aux solutions d'IA, les cliniciens peuvent établir plus rapidement des diagnostics plus précis, ce qui est essentiel pour sauver des vies. L'IA peut également réduire les taux d'erreurs médicales. Recherche de l'Université Johns Hopkins, les erreurs contribuent à plus de 250 000 décès aux États-Unis chaque année.

Réduction des coûts

L'IA peut faire tomber les barrières géographiques : les patients des régions éloignées ou mal desservies peuvent recevoir des conseils médicaux et des soins de suivi en temps opportun. Grâce aux chatbots alimentés par l'IA, aux consultations de télémédecine et à la surveillance intelligente, les prestataires peuvent s'assurer qu'aucun patient n'est oublié.

Des opérations plus efficaces

Grâce aux modèles d'IA, les chercheurs peuvent développer plus rapidement de nouveaux médicaments et traitements plus efficaces. Comme les découvertes sont d'abord testées dans des environnements simulés, cela permet de corriger les inefficacités et d'accélérer les essais cliniques.

Meilleur accès aux soins

Tout en améliorant la qualité des soins, l'IA réduit également les dépenses des prestataires de soins de santé. D'après le École de santé publique de HarvardL'IA devrait, selon les projections, atteindre réduire les coûts de traitement de 50% lorsqu'il est utilisé à des fins de diagnostic.

Mettons l'IA au service de votre activité de santé

Défis et considérations éthiques de l'IA dans les soins de santé

Accès limité à des données de haute qualité

Nous recommandons d'établir des dépôts de données centralisés qui regroupent et nettoient les données provenant de différentes sources. La collaboration avec les hôpitaux, les instituts de recherche et les organismes de soins de santé peut aider à créer des ensembles de données normalisées et de haute qualité. L'utilisation d'outils de curation de données alimentés par l'IA peut également améliorer la précision et la disponibilité des données pour les modèles d'entraînement.

L'IA modélise les préjugés

Pour réduire les biais liés à l'IA, nos data scientists s'attachent à garantir la diversité des ensembles de données utilisés pour la formation. Cela signifie qu'il faut collecter des données provenant d'un large éventail de données démographiques ou créer des ensembles de données spécialisés qui sont représentatifs de la population cible. Des tests de biais réguliers, un perfectionnement continu des modèles et des audits transparents peuvent aider l'IA à fournir des résultats précis et équitables.

Préoccupations éthiques et méfiance du public

A étude montre que les cliniciens résistent L'IA dans les soins de santé parce qu'ils doivent acquérir de nouvelles compétences ; une formation complète peut donc faciliter la transition. Les systèmes d'IA doivent être introduits progressivement, en commençant par des applications non critiques telles que la planification ou le suivi des patients. Lors de l'adoption de l'IA pour des scénarios cliniques complexes, nous suggérons de mettre en œuvre une validation des décisions par un médecin.

Confidentialité et sécurité des données

Pour maintenir la sécurité et la confidentialité des données, il est crucial de mettre en œuvre un chiffrement de bout en bout et de se conformer à l'HIPAA, au GDPR, à la FDA et au MDR. Des audits de sécurité réguliers et des techniques d'anonymisation des données sensibles des patients peuvent également renforcer la sécurité de la solution. Si vous avez des doutes sur la confidentialité, nous vous recommandons de vous associer à une société de développement de logiciels de santé expérimentée qui connaît tous les tenants et aboutissants.

Coûts de mise en œuvre plus élevés

Vous devez planifier soigneusement la portée du logiciel d'IA pour les soins de santé afin d'éviter que les coûts du projet ne s'accumulent. L'utilisation d'outils d'IA prêts à l'emploi - comme les modules de reconnaissance vocale - au lieu de les développer à partir de zéro réduira certainement les coûts de la solution. Nous recommandons également de commencer par des fonctionnalités hautement prioritaires ou des projets pilotes afin d'obtenir un retour sur investissement plus rapide et d'étendre progressivement le projet.

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L'IA dans le secteur de la santé : tendances futures

Dans notre récent article de prédiction des tendances en matière de soins de santéLes solutions basées sur l'IA dominent la liste. C'est tout à fait naturel : la technologie existe depuis un certain temps déjà, et le nombre d'utilisateurs est en augmentation. l'efficacité de l'IA dans les soins de santé a fait ses preuves dans de nombreux domaines. Voici les principales tendances technologiques dans lesquelles l'IA est sur le point de faire une percée.

Des assistants virtuels intelligents pour les patients et les médecins

L'utilisation d'assistants virtuels intelligents ne fera que s'accélérer - le marché devrait atteindre croître à un taux de croissance annuel moyen de 24,7% de 2024 à 2034. Les assistants intelligents se répandent parmi les patients et les médecinsL'objectif est d'améliorer la qualité des soins, de permettre une assistance aux patients 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, de simplifier la documentation clinique, de réduire l'épuisement des cliniciens, de renforcer l'efficacité et d'améliorer l'engagement des patients.

La médecine personnalisée améliorée par l'IA

La capacité de l'IA à analyser de vastes données sur les patients, y compris les informations génomiques, donnera un coup de pouce à la médecine personnalisée. Montrer résultats positifs en oncologie et au-delà, les traitements sur mesure pilotés par l'IA seront améliorer les résultats et réduire les effets secondaires du traitement. La médecine personnalisée par l'IA ouvrira de nouvelles possibilités aux équipes soignantes, permettant aux patients de recevoir les thérapies les plus efficaces en fonction de leur profil génétique unique.

Jumeaux numériques de l'IA

Les jumeaux numériques alimentés par l'IA vont transformer les soins de santé : en créant des répliques virtuelles de patients, d'organes et de systèmes de santé, les cliniciens pourront tester le traitement et prévoir l'évolution de la maladie. La combinaison de l'IA, de l'IdO et de l'analyse des données pour créer ces simulations ouvrira la voie à des plans de soins hautement personnalisés et à des flux de travail plus efficaces dans le domaine des soins de santé.

Modèles génératifs d'IA

Selon McKinsey, plus de 70% des organismes de santé mettent en œuvre, prévoient de mettre en œuvre ou ont déjà mis en œuvre la GenAILa technologie est donc prête à décoller. L'IA générative produira des notes cliniques, facilitera les projets de recherche et personnalisera la communication avec les patients et les plans de soins, ce qui permettra d'améliorer les résultats pour les patients et l'efficacité opérationnelle.

Chirurgie assistée par robot

La chirurgie robotisée assistée par l'IA devrait connaître une croissance exponentielle, offrant aux chirurgiens une planification et une exécution précises pour les procédures complexes. Ces robots dotés d'IA utiliser des données en temps réel pour guider les chirurgiens et les aider à naviguer dans des zones complexes avec une grande précision - rendant la chirurgie plus sûre, moins invasive et nécessitant une convalescence plus courte.

Des hôpitaux virtuels alimentés par l'IA

Outre l'IdO, l'IA sera une technologie majeure pour les hôpitaux virtuels de nouvelle génération qui fournissent des soins avancés à distance. Intégrées dans les écosystèmes informatiques des hôpitaux virtuels, les solutions d'IA permettront de analyser de grandes quantités de données sur les patients - des antécédents médicaux aux constantes en temps réel - suggèrent des ajustements du plan de soins, évaluent l'adhésion au traitement et son efficacité, et prévoient les événements de santé.

L'heure est venue d'adopter l'IA pour les soins de santé

Alors, qu'est-ce que l'IA dans les soins de santé - un investissement lucratif ou un mot à la mode ? Personnellement, je pense que les choses sont claires : les capacités de l'IA seront bientôt un élément essentiel de nombreuses solutions dans le domaine des soins de santé et des sciences de la vie. L'intelligence artificielle dans les soins de santé et la médecine peut trouver sa place dans presque toutes les spécialités et apporter des avantages impressionnants.

L'avenir est là, et le fait d'adopter dès maintenant des soins de santé pilotés par l'IA permettra à votre entreprise de rester en tête dans le paysage concurrentiel. Si vous souhaitez développer un logiciel d'IA pour les soins de santé ou augmenter une solution existante avec une technologie avancée, Innowise est votre interlocuteur privilégié. services de développement de logiciels médicaux fournisseur.

Anastasia Ilkevich Gestionnaire de portefeuille dans le domaine des soins de santé et des technologies médicales

Date: 17 mars 2025

Anastasia Ilkevich Gestionnaire de portefeuille dans le domaine des soins de santé et des technologies médicales

Date: 17 mars 2025

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