Selon plusieurs types de recherches menées sur l'IA dans le système de santé, l'IA s'est avérée efficace dans l'exécution des tâches de santé, en particulier les "tests de diagnostic".

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À l'heure actuelle, les algorithmes remplacent les radiologues pour l'identification des tumeurs malignes et l'orientation des chercheurs pour la réalisation d'un essai clinique.

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L'intelligence artificielle n'est pas une technologie unique, mais un ensemble de technologies. Cet article aborde quelques-unes des IA les plus pertinentes pour le système de soins de santé :

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L'apprentissage automatique :

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Dans le domaine des soins de santé, l'application de l'apprentissage automatique par l'IA est le plus souvent observée dans la médecine de précision, qui fait référence à la prédiction du pronostic et au choix des traitements en fonction des besoins spécifiques du patient.

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Un réseau neuronal est un type plus sophistiqué d'apprentissage automatique qui existe depuis les années 1960. Ce système est lié au traitement des signaux des neurones et au fonctionnement du cerveau, qui détermine si un patient donné sera atteint d'une maladie spécifique.

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L'apprentissage en profondeur est le type le plus courant d'apprentissage automatique de l'IA avec plusieurs variables ou caractéristiques qui aident à prédire les résultats. L'une des applications les plus courantes des connaissances approfondies dans le domaine des soins de santé est la reconnaissance des lésions potentiellement cancéreuses. Cette application est utilisée en radiomique pour la détection des caractéristiques des données observées en imagerie, qui échappent à la perception de l'œil humain.

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L'apprentissage profond et la radiomique sont tous deux largement utilisés dans l'analyse d'images orientées vers l'oncologie. La combinaison de ces deux applications donne une précision prometteuse à des fins de diagnostic par rapport aux générations précédemment utilisées comme la CAO (détection assistée par ordinateur).

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Robotique :

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Les robots physiques sont reconnus pour leur capacité à effectuer certaines tâches prédéfinies telles que le repositionnement, l'assemblage d'objets, le soudage et le levage. Récemment, les robots ont commencé à collaborer avec les humains pour effectuer une tâche spécifique ou souhaitée.

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Dans les années 2000, les États-Unis ont approuvé l'introduction de robots chirurgicaux dans le système de soins de santé afin de fournir aux chirurgiens des superpouvoirs leur permettant d'améliorer leur capacité à voir en profondeur, à créer des incisions minimalement invasives et précises, à suturer les plaies avec précision et bien d'autres choses encore. Toutefois, les procédures chirurgicales les plus courantes réalisées avec l'aide de la robotique sont les chirurgies gynécologiques, les chirurgies de la prostate et les chirurgies du cou et de la tête.

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Automatisation des processus robotiques :

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Cette technologie est utilisée pour effectuer des tâches structurées numériquement à des fins administratives. Par rapport à d'autres formes d'IA, elles sont peu coûteuses, transparentes et faciles à programmer.

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Dans le système de soins de santé, cette automatisation est utilisée pour des tâches répétitives telles que l'autorisation préalable et la mise à jour de la facturation ou des dossiers des patients. Combinée à d'autres technologies telles que la reconnaissance d'images, cette automatisation peut s'avérer utile pour l'extraction de données à partir d'images télécopiées afin de les introduire dans le système transactionnel.

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Traitement du langage naturel :

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Depuis les années 1950, l'objectif de l'IA est de donner un sens au langage humain. Le NLP (natural language processing) comprend des applications telles que l'analyse de texte, la reconnaissance vocale et plusieurs autres objectifs associés au langage.

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Il existe deux approches fondamentales de ce traitement.

1. PNL statistique
2. NLP sémantique

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Dans le domaine des soins de santé, les principales applications du NLP comprennent la classification, la création et la compréhension des recherches publiées et de la documentation clinique. Les systèmes NLP peuvent également analyser les notes cliniques non structurées des patients, préparer des rapports d'examens radiologiques, transcrire les interactions avec les patients et mener des activités d'intelligence artificielle conservatoire.

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Applications interventionnelles et diagnostiques :

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Depuis le développement de MYCN dans les années 1970 à Stanford pour le diagnostic des infections bactériennes transmises par le sang, l'intervention et le diagnostic des maladies ont été au centre des préoccupations de l'intelligence artificielle.

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Récemment, Waston d'IBM a fait l'objet d'une attention considérable en raison de sa capacité à se concentrer sur des médicaments précis, notamment pour le traitement et le diagnostic du cancer. Dans ce système, Watson a utilisé une combinaison de NLP et de capacités d'apprentissage automatique.

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Cependant, Watson n'est pas un produit unique ; il s'agit plutôt d'un ensemble de "services cognitifs", fournis par l'intermédiaire d'API (interfaces de programmation d'applications), notamment le langage et la parole, les programmes d'analyse de données basés sur l'apprentissage automatique et la vision.

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Dans les recherches récentes, on a observé que l'IA était capable de diagnostiquer et d'intervenir dans la maladie avec une précision et une exactitude supérieures ou égales à celles des cliniciens humains. Un grand nombre de ces découvertes sont plus axées sur l'analyse d'images radiologiques par balayage de la rétine ou sur la médecine de précision (basée sur la génomique).

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Comme ces résultats sont basés sur des modèles statistiques d'apprentissage automatique, ils donnent naissance à des médicaments fondés sur des preuves et des probabilités, ce qui est un aspect positif de l'intelligence artificielle.

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Surveillance de la santé au moyen d'appareils personnels :

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La quasi-totalité de la population a accès à des outils spécifiques dotés de capteurs pour collecter des données sur leur santé. Des smartphones aux wearables, qui peuvent suivre le rythme cardiaque 24 heures sur 24, permettent de générer de nombreuses données en déplacement.

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L'intelligence artificielle joue un rôle important dans l'extraction d'informations exploitables à partir de ce trésor de données variées et volumineuses.

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Dans le domaine des soins de santé, les dispositifs intelligents sont très importants pour le suivi des patients, que ce soit en soins intensifs ou ailleurs. L'utilisation de l'intelligence artificielle peut améliorer la capacité d'identification de la détérioration, le suivi de la septicémie ou l'estimation du développement des complications, ce qui peut améliorer efficacement les résultats et réduire les coûts et les dépenses liés aux pénalités hospitalières.

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Les progrès de l'immunothérapie :

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L'immunothérapie est le traitement le plus prometteur contre le cancer. En utilisant les défenses immunitaires de l'organisme pour attaquer les corps étrangers, les tumeurs malignes et les maladies, les patients pourraient être en mesure de lutter contre les tumeurs récalcitrantes. Toutefois, dans un passé récent, les médecins ont eu du mal à trouver une méthode plus précise et plus exacte pour identifier les patients susceptibles de bénéficier de ce traitement.

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Les algorithmes d'apprentissage automatique et leur capacité à produire des ensembles de données très complexes peuvent mettre en lumière les nouvelles options permettant d'administrer des thérapies en fonction de la constitution et des besoins génétiques du patient.

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Dans les innovations les plus récentes, l'invention la plus excitante est le développement d'inhibiteurs de points de contrôle. Ces inhibiteurs bloquent certaines protéines constitutives des cellules immunitaires.

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Une révolution dans la prise de décision clinique :

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L'intelligence artificielle fournit une analyse prédictive plus puissante et des outils pour soutenir les décisions cliniques qui peuvent indiquer aux médecins les problèmes bien avant qu'ils ne se produisent.

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Le système d'IA peut également fournir des alertes précoces pour plusieurs maladies telles que la septicémie et les crises d'épilepsie, qui nécessitent des ensembles de données très complexes et une analyse intensive des profils des patients.

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L'apprentissage automatique peut également aider à décider si un patient gravement malade doit continuer à recevoir des soins spécifiques ou non.

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En règle générale, les EEG sont des données obtenues auprès de patients et interprétées par des médecins. L'interprétation de leurs résultats est un processus subjectif et chronophage qui repose sur l'expérience et les compétences du médecin concerné. Mais avec l'aide des algorithmes d'IA dans ce domaine, il est devenu plus facile de les interpréter de manière efficace et précise. Il est désormais plus facile de comparer et de faire correspondre ce que vous voyez et de détecter même les améliorations subtiles qui peuvent influencer de manière significative les décisions en matière de soins de santé.

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Conclusion :

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Avec l'introduction d'outils d'IA plus innovants et de nouvelle génération, les soins de santé sont plus avancés dans le sens d'une plus grande sensibilisation, d'une efficacité dans la fourniture des soins, de l'identification des complications en cours de développement, d'un diagnostic précis des maladies à l'avance, et des approches les plus récentes pour les interventions. L'IA peut apporter une ère de qualité clinique extrêmement élevée avec des avancées extraordinaires dans les soins aux patients.

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