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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'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.
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.
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.
Artificial Intelligence was first implemented in diagnosis and treatment back in the 1970s with 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.
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:
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.
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