Contenu
- L'imagerie médicale
- Dossiers médicaux électroniques (DME)
- Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
- Aide à la décision clinique (CDS)
- Développement de médicaments
- Un saut dans le futur
- Un mot pour les sages
Source: video-doctor / iStockphoto
À emporter:
L'intelligence artificielle permet aux technologies médicales de progresser à un rythme de plus en plus rapide. Voici quelques-unes des dernières avancées.
L'intelligence artificielle révolutionne notre monde de nombreuses façons inimaginables. Au seuil de la quatrième révolution industrielle, l'humanité assiste actuellement aux premiers pas des machines pour réinventer le monde dans lequel nous vivons. Et tout en continuant de débattre des inconvénients et des avantages potentiels de la substitution aux humains par des machines intelligentes auto-appren Un domaine dans lequel l’impact positif des IA va certainement améliorer la qualité de nos vies: l’industrie des soins de santé.
L'imagerie médicale
Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent traiter des quantités inimaginables d'informations en un clin d'œil. Et ils peuvent être beaucoup plus précis que les humains pour repérer le moindre détail dans les rapports d'imagerie médicale tels que les mammographies et les tomodensitogrammes.
La société Zebra Medical Vision a développé une nouvelle plate-forme appelée Profound, avec une analyse algorithmique de tous les types de rapports d'imagerie médicale, capable de détecter tous les signes de maladies potentielles telles que l'ostéoporose, le cancer du sein, les anévrismes aortiques et bien plus avec un taux de 90%. taux de précision. Et ses capacités d'apprentissage approfondies ont été formées pour vérifier les symptômes cachés d'autres maladies que le prestataire de soins de santé n'avait peut-être pas recherchées au départ. D'autres réseaux d'apprentissage en profondeur ont même obtenu un score de précision de 100% en détectant la présence de certaines formes particulièrement mortelles de cancer du sein sur les lames de biopsie.
L'analyse informatisée est tellement plus efficace (et moins coûteuse) que l'interprétation de données ou d'images par rapport à l'homme, que certains ont même fait valoir qu'à l'avenir, il pourrait devenir contraire à l'éthique de ne pas substituer l'IA à certaines professions telles que radiologues et pathologistes! (Pour plus d'informations sur l'informatique en médecine, voir Le rôle de l'informatique dans le diagnostic médical.)
Dossiers médicaux électroniques (DME)
L’impact des dossiers médicaux électroniques sur la technologie de l’information sur la santé est l’un des sujets de débat les plus controversés de la dernière décennie. Selon certaines études, ils représentent un tournant dans l'amélioration de la qualité des soins tout en augmentant la productivité et la rapidité d'exécution. Cependant, de nombreux prestataires de soins de santé ont trouvé ces outils encombrants et difficiles à utiliser, ce qui a entraîné une résistance technologique substantielle et une inefficacité généralisée. Le nouveau logiciel axé sur l'IA pourrait-il venir à la rescousse des nombreux médecins, infirmiers et infirmiers et pharmaciens qui manipulent tous les jours le lourd encombrement des DME?
L'un des plus gros problèmes de cette nouvelle technologie de soins de santé est qu'elle oblige les cliniciens à passer beaucoup trop de leur précieux temps à effectuer des tâches répétitives. Cependant, l'IA peut facilement les automatiser, par exemple en utilisant la reconnaissance vocale lors d'une visite pour enregistrer chaque détail pendant que le médecin parle au patient. Les graphiques peuvent et vont inclure des données beaucoup plus détaillées qui pourraient être collectées à partir de diverses sources, telles que des dispositifs portables et des capteurs externes, et l'IA les intégrera directement dans le DME.
Toutefois, à partir de la première étape de la collecte des données, lorsque suffisamment d’informations pertinentes sont correctement comprises et extrapolées à l’aide d’algorithmes d’apprentissage approfondi, elles peuvent être utilisées pour améliorer la qualité des soins de nombreuses façons. Il peut améliorer l'adhésion des patients au traitement et réduire les événements évitables, voire même guider les médecins via des analyses prédictives de l'IA dans le traitement d'affections coûteuses et pouvant mettre la vie en danger. Pour ne citer qu’un exemple concret, une récente étude publiée dans le réseau JAMA a montré comment les données massives extraites des EMR et digérées par une IA de l’Université de Californie à San Francisco Health ont facilité le traitement du Clostridium difficile (C. diff ) les infections.
Et il est facile de voir à quel point l'extraction de données dans les dossiers médicaux sera la prochaine étape décisive dans le secteur des soins de santé, alors que nul autre que Google n'a lancé son propre projet Google DeepMind Health visant à améliorer la vitesse, la qualité et l'équité de l'accès aux soins.
Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
Vous ne pouvez pas améliorer vos compétences en programmation lorsque personne ne se soucie de la qualité des logiciels.
Aide à la décision clinique (CDS)
Un autre exemple intéressant d'apprentissage en profondeur peut aider les machines à prendre de meilleures décisions que leurs homologues humains: la prolifération d'outils d'aide à la décision clinique (CDS).
Ces outils sont généralement intégrés au système de DME pour aider les cliniciens dans leur travail en suggérant le meilleur traitement, en avertissant des dangers potentiels tels que les interactions pharmacologiques ou les conditions antérieures et en analysant le moindre détail dans le dossier de santé du patient.
Un exemple intéressant est MatrixCare, une entreprise de logiciels qui a été capable d’intégrer le célèbre logiciel AI Cortana de Microsofts à son outil de gestion des maisons de retraite. Les puissantes capacités d'analyse du moteur d'apprentissage machine ont renforcé la capacité de prise de décision des outils de support de façon incommensurable.
«Un médecin peut lire un journal médical, peut-être deux fois par mois», a expliqué le directeur général John Damgaard, «Cortana peut lire toutes les études sur le cancer publiées dans l’histoire avant 12 h et avant 15 h. formule des recommandations spécifiques aux patients sur les plans de soins et l’amélioration des résultats. "
CDS avance également l'argument selon lequel les machines sont capables de communiquer les unes avec les autres beaucoup mieux que les humains. En particulier, différents appareils médicaux peuvent tous être connectés à Internet, comme tout autre appareil Internet de choses (objets connectés, dispositifs de surveillance, capteurs de chevet, etc.), ainsi qu'au logiciel EMR. L'interopérabilité est une question cruciale des soins de santé modernes, car la fragmentation de la prestation des soins est une cause majeure de traitement inapproprié et d'augmentation du nombre d'hospitalisations. Lorsqu'elles sont dirigées par une intelligence artificielle intelligente, les différentes plates-formes de DME peuvent «se parler» via Internet, renforçant ainsi la coopération et la collaboration entre différents services et même différents établissements de soins de santé.
Développement de médicaments
Le développement d'un nouveau médicament par le biais d'essais cliniques est souvent une affaire très coûteuse. Pas seulement en termes de temps (on parle de décennies) et en dollars investis (les coûts peuvent facilement atteindre plusieurs milliards de dollars), mais aussi en vies humaines. En fait, de nombreux nouveaux produits pharmaceutiques nécessitent de nombreuses années d’essais supplémentaires sur des sujets réels au cours de la période dite de post-commercialisation. Il n’est pas si rare que de nombreux effets secondaires graves (voire mortels) soient découverts de nombreuses années après la prise du médicament. lancé.
Une fois encore, l'IA efficace alimentée par des super-ordinateurs peut extraire de nouveaux médicaments d'une base de données de structures moléculaires qu'aucun humain ne pourrait jamais oser analyser. Atomwises AI, qui a pu prédire deux médicaments susceptibles de mettre un terme à l’épidémie d’Ebola, en est un exemple frappant. En moins d’un jour, leur recherche virtuelle a permis de trouver deux médicaments sûrs, déjà existants, qui pourraient être réutilisés pour lutter contre le virus mortel. La meilleure partie est qu’ils ont trouvé un moyen de réagir efficacement à une urgence pandémique en analysant des médicaments déjà commercialisés depuis des années pour les patients, prouvant ainsi leur sécurité. (Pour en savoir plus sur la manière dont la technologie guide le développement de médicaments, voir Influence des grandes données en médecine et dans les produits pharmaceutiques.)
Un saut dans le futur
Certaines des technologies les plus étonnantes ne sont pas encore prêtes, n'étant rien de plus que des prototypes, mais leurs implications sont si époustouflantes qu'elles méritent encore d'être mentionnées.
L'un d'eux est la médecine de précision, une discipline très ambitieuse qui utilise des algorithmes de génomique profonde pour analyser l'ADN d'un patient à la recherche de mutations et d'anomalies pouvant être liées à des maladies telles que le cancer. Des personnes comme Craig Venter, l'un des pères du projet du génome humain, travaillent actuellement sur une nouvelle génération de technologies informatiques capables de prédire les effets de toute altération génétique, ouvrant ainsi la voie à des traitements individualisés et à la détection précoce de nombreuses maladies évitables.
Un mot pour les sages
Aussi excités que nous puissions l'être en raison du potentiel énorme que représente l'introduction de l'IA dans les soins de santé, il est important que nous comprenions ses limites. L'utilisation de l'IA en médecine n'est pas dépourvue de risques, même si beaucoup d'entre eux seront facilement surmontés une fois que nous y serons habitués.
La maxime «ne pas nuire» est essentielle pour établir des normes éthiques qui constitueraient des frontières. Nous avons été investis aujourd’hui dans la responsabilité de construire le cadre sur lequel les générations futures prendront leurs décisions.