De nombreuses entreprises différentes sont considérablement touchées par l’intelligence artificielle (IA). En améliorant le diagnostic et le traitement et en aidant les patients et le professionnel de la santé à prendre des décisions médicales éclairées et opportunes, les applications de l’IA dans les soins de santé ont le potentiel de vraiment changer la vie des patients.
Pendant la pandémie, l’IA est utilisée pour trouver et supprimer les fausses nouvelles sur les virus des médias sociaux. Entre autres utilisations, l’IA aide les scientifiques à créer rapidement des vaccins, à suivre les virus et à comprendre les risques pour les individus et les populations.
L’IA dans les soins de santé vise à terme à améliorer les résultats pour les patients en modernisant les approches thérapeutiques. La technologie de l’IA peut aider les chercheurs à faire de nouvelles découvertes en évaluant des données médicales compliquées et en produisant des conclusions sans intervention humaine directe.
L’emploi de l’IA varie selon le sous-type dans le domaine médical. Les algorithmes de traitement du langage naturel (TAL) permettent aux machines de comprendre et de déchiffrer le discours humain. Les techniques utilisées dans l’apprentissage automatique (ML) entraînent les ordinateurs à reconnaître des modèles et à faire des prédictions basées sur de vastes volumes de données compliquées. Les applications d’IA contribuent déjà grandement aux soins de santé, et ces applications pourraient changer les choses à l’avenir.
Différents types d’IA et leurs avantages pour les soins de santé
-
Apprentissage automatique : L’apprentissage automatique est l’un des types d’intelligence artificielle les plus répandus dans le domaine médical. Il existe plusieurs variantes de cette technique large, qui est à la base de diverses approches de l’IA et de la technologie de la santé. La médecine de précision est l’utilisation la plus répandue de l’apprentissage automatique conventionnel dans le domaine de l’intelligence artificielle dans les soins de santé. C’est un grand pas en avant pour de nombreuses organisations de soins de santé de pouvoir prévoir quelles approches de traitement seraient les plus efficaces avec les patients en fonction de leurs caractéristiques et du cadre de traitement. Les applications d’apprentissage automatique et de médecine de précision, qui constituent la majorité de l’IA dans les soins de santé, nécessitent des données pour la formation avec des résultats connus. Nous appelons cela l’apprentissage guidé. L’IA basée sur l’apprentissage en profondeur dans les soins de santé utilise également TAL pour la reconnaissance vocale. Les modèles d’apprentissage en profondeur incluent souvent peu de fonctionnalités qui ont une signification pour les observateurs humains, ce qui rend difficile l’évaluation de la sortie du modèle.
-
Traitement du langage naturel (TAL) : L’IA et les technologies de la santé travaillent depuis de nombreuses années à la compréhension du langage humain. La majorité des systèmes TAL combinent la traduction avec la reconnaissance vocale ou l’analyse de texte. Les applications permettant de comprendre et de classer la documentation clinique sont souvent utilisées dans le secteur de la santé. Les notes cliniques non structurées peuvent être analysées par les systèmes TAL, fournissant une mine de connaissances qui peuvent être utilisées pour améliorer les procédures, comprendre la qualité et fournir de meilleurs résultats aux patients.
-
Systèmes experts basés sur des règles : L’aide à la décision clinique utilisant l’intelligence artificielle est encore couramment employée dans l’industrie de la santé aujourd’hui. À l’heure actuelle, de nombreux systèmes de dossiers de santé électroniques (EHR) fournissent un ensemble de réglementations avec leurs options logicielles. Les systèmes experts comprennent souvent l’élaboration d’un ensemble complet de règles dans un domaine de connaissances particulier par des ingénieurs et des experts humains. Ils sont simples à comprendre et à suivre, et ils fonctionnent bien jusqu’à un certain point. Mais si le nombre de règles augmente excessivement, souvent au-delà de plusieurs milliers, les règles peuvent commencer à s’affronter et à se désintégrer. De plus, la modification des règles peut être difficile et prendre du temps si le domaine des connaissances subit un changement important. L’apprentissage automatique remplace progressivement les systèmes basés sur des règles dans le secteur de la santé par des méthodes basées sur l’interprétation des données utilisant des algorithmes médicaux spécialisés.
-
Applications de diagnostic et de traitement : Les principales applications de l’IA dans les soins de santé ont été le diagnostic et la thérapie des maladies. Bien que les premiers systèmes fondés sur des règles aient la capacité de diagnostiquer et de traiter correctement la maladie, ils n’étaient pas entièrement acceptés pour une utilisation dans la pratique clinique. Ils n’étaient pas sensiblement plus précis dans le diagnostic que les humains, et l’interaction avec les flux de travail des médecins et les systèmes de dossiers de santé n’était pas excellente. Cependant, l’application de l’intelligence artificielle dans les soins de santé pour le diagnostic et les plans de traitement peut souvent être difficile avec les processus cliniques et les systèmes de EHR, qu’ils soient basés sur des règles ou algorithmiques. Par rapport à la précision des recommandations, les problèmes d’intégration ont constitué un obstacle plus important au déploiement généralisé de l’IA dans les soins de santé. Les fournisseurs de logiciels médicaux offrent un grand nombre de capacités indépendantes d’IA et de soins de santé pour le diagnostic et le traitement qui se concentrent sur une seule discipline de la médecine.Bien qu’ils en soient encore aux premiers stades, plusieurs fournisseurs de logiciels de EHR commencent à inclure des capacités d’analyse de base des soins de santé basées sur l’IA dans leurs offres de produits. Les prestataires de soins de santé qui utilisent des systèmes de EHR autonomes devront soit se lancer eux-mêmes dans des projets d’intégration importants, soit faire appel à des fournisseurs tiers dotés de capacités d’IA et pouvant se connecter à leur EHR afin de tirer pleinement parti de l’utilisation de l’IA dans les soins de santé.
-
Applications administratives : L’IA dans les soins de santé a une variété d’utilisations administratives. Par rapport aux soins aux patients, l’intelligence artificielle est relativement moins utilisée en milieu hospitalier. Cependant, l’IA a le potentiel d’augmenter considérablement l’efficacité administrative dans les hôpitaux. Le traitement des réclamations, la documentation clinique, la gestion du cycle des revenus et l’administration des dossiers médicaux ne sont que quelques-unes des utilisations de l’IA dans les soins de santé. L’apprentissage automatique, qui peut être appliqué pour coupler les données de plusieurs bases de données, est une autre application de l’IA dans les soins de santé qui est pertinente pour l’administration des réclamations et des paiements. Des millions de demandes de règlement sont soumises chaque jour, et les assureurs et les fournisseurs doivent confirmer qu’elles sont exactes. Du temps, de l’argent et des ressources sont économisés lorsque des problèmes de code et de fausses déclarations sont détectés et corrigés.
4 façons dont l’IA transforme les soins de santé
Cette technologie révolutionnaire a le pouvoir de promouvoir l’engagement et l’observance des patients, de faire progresser les alternatives de traitement et d’améliorer l’efficacité administrative et opérationnelle.
-
Améliorer les diagnostics : La technologie de l’IA peut aider le personnel médical à diagnostiquer les patients en étudiant les symptômes, en recommandant des thérapies individualisées et en évaluant les risques. En outre, il peut repérer des résultats inhabituels.
-
-
Analyser les symptômes, suggérer des traitements personnalisés et prévoir les risques : De nombreux prestataires et organisations de soins de santé utilisent déjà des vérificateurs intelligents des symptômes. Cette technologie d’apprentissage automatique pose aux patients une série de questions sur leurs symptômes et, en fonction de leurs réponses, les informe des prochaines étapes appropriées pour demander des soins. De plus, la technologie de l’IA peut faire passer les soins de santé de médecine de précision adaptés à l’individu au niveau supérieur en synthétisant des informations et en tirant des conclusions, permettant un traitement plus éclairé et personnalisé. Les modèles d’apprentissage en profondeur ont la capacité d’analyser d’énormes quantités de données, y compris des informations sur le contenu génétique d’un patient, d’autres analyses moléculaires/cellulaires et des facteurs liés au mode de vie, et de trouver des recherches pertinentes qui peuvent aider les médecins à sélectionner des traitements.L’IA des soins de santé peut également être utilisée pour développer des algorithmes qui permettent de prédire les risques pour la santé des individus et de la population afin d’améliorer les résultats pour les patients.
-
Détecter la maladie : Les outils d’imagerie peuvent faire avancer le processus de diagnostic pour les cliniciens.Les smartphones et autres appareils portables peuvent également devenir de puissants outils de diagnostic qui pourraient bénéficier aux domaines de la dermatologie et de l’ophtalmologie. L’utilisation de l’IA médicale en dermatologie se concentre sur l’analyse et la classification des images et la capacité à différencier les lésions cutanées bénignes et malignes. L’utilisation de smartphones pour collecter et partager des images pourrait élargir les capacités de la télésanté. En ophtalmologie, la société de dispositifs médicaux Remidio a pu détecter la rétinopathie diabétique à l’aide d’une caméra de fond d’œil basée sur un smartphone, un microscope à faible puissance avec une caméra attachée
-
-
-
Faire progresser le traitement : L’IA médicale devient un outil précieux pour le traitement des patients. Les interfaces cerveau-ordinateur pourraient aider à restaurer la capacité de parler et de bouger chez les patients qui ont perdu ces capacités. Cette technologie pourrait également améliorer la qualité de vie des patients atteints de SLA, d’accidents vasculaires cérébraux ou de lésions de la moelle épinière. La nouvelle technologie peut être en mesure de déterminer de nouvelles options pour cibler les thérapies sur la constitution génétique unique d’un individu. De plus, les systèmes d’aide à la décision clinique (CDSS) peuvent aider les professions de la santé à prendre de meilleures décisions médicales en analysant les données passées, actuelles et nouvelles des patients. L’IA a le potentiel d’ accélérer le développement de médicaments en réduisant le temps et le coût de la découverte. Les outils d’ IA prennent en charge la prise de décision basée sur les données, aidant les chercheurs à comprendre quels composés doivent être explorés plus avant.
-
Stimuler l’engagement et l’adhésion des patients : Les appareils portables et médicaux personnalisés, tels que les montres intelligentes et les trackers d’activité, peuvent aider les patients et les cliniciens à surveiller leur santé. Ils peuvent également contribuer à la recherche sur les facteurs de santé de la population en recueillant et en analysant des données sur les individus. Ces dispositifs peuvent également être utiles pour aider les patients à respecter les recommandations de traitement. L’adhésion du patient aux plans de traitement peut être un facteur dans la détermination des résultats. Lorsque les patients ne se conforment pas et ne parviennent pas à ajuster leurs comportements ou à prendre les médicaments prescrits comme recommandé, le plan de soins peut échouer. La capacité de l’IA à personnaliser le traitement pourrait aider les patients à rester plus impliqués et engagés dans leurs soins. Les outils d’IA peuvent être utilisés pour envoyer des alertes aux patients ou du contenu destiné à provoquer une action.
-
Soutenir le flux de travail administratif et opérationnel : En automatisant certaines opérations, l’IA peut améliorer le flux de travail administratif et opérationnel du système de santé. L’une des principales causes de perte de productivité pour les médecins est le temps qu’ils passent à enregistrer des notes et à examiner les détails des patients dans les dossiers de santé électroniques. Les systèmes de documentation clinique basés sur le traitement du langage naturel peuvent aider à réduire le temps que les prestataires consacrent à la documentation des cliniciens, leur donnant ainsi plus de temps pour se concentrer sur la fourniture d’un traitement de haute qualité. Les entreprises qui fournissent une assurance maladie peuvent bénéficier de la technologie de l’IA. Étant donné que les assureurs signalent 80% des réclamations de soins de santé comme étant erronées ou frauduleuses, le processus actuel d’évaluation des réclamations prend beaucoup de temps. Au lieu de prendre des jours ou des mois pour identifier les problèmes, TAL technologies peut aider les assureurs à le faire.
Défis pour l’intelligence artificielle dans les soins de santé
La nécessité d’accéder à de nombreuses données pour que l’intelligence artificielle soit utile dans les soins de santé constitue un obstacle. Si les données utilisées pour entraîner les algorithmes ne sont pas représentatives de la population dans son ensemble, un biais peut en résulter, ce qui présente une autre difficulté. L’absence de normes dans divers systèmes d’intelligence artificielle pourrait rendre difficile la comparaison des résultats ou la synthèse des informations provenant de diverses sources.
Vers l’avenir
Le plus grand problème auquel l’IA est confrontée dans les soins de santé n’est pas de savoir si la technologie sera efficace, mais plutôt comment assurer son acceptation dans la pratique clinique de routine. Les cliniciens peuvent éventuellement graviter vers des emplois qui nécessitent des capacités humaines spéciales et le plus haut degré de fonction cognitive. Les seuls prestataires de soins de santé qui peuvent ne pas bénéficier pleinement de l’IA sont ceux qui choisissent de ne pas coopérer avec elle.
La véritable puissance des solutions de gestion informatique basées sur l’IA de ManageEngine
Du point de vue informatique d’entreprise, nos solutions basées sur l’IA continuent de démontrer leur valeur en simplifiant le travail des administrateurs informatiques par l’automatisation des opérations du service d’assistance, en fournissant des informations en temps réel sur les incidents de sécurité potentiels, en fournissant une assistance conversationnelle, et en utilisant l’analyse prédictive pour offrir des solutions préventives aux problèmes des clients.
Nous avons créé notre modèle d’IA en tenant compte de l’expérience de l’utilisateur final et de la valeur commerciale. Nos solutions basées sur l’IA sont efficaces pour automatiser les opérations répétitives, réduire la marge d’erreur, interagir avec les clients et augmenter la productivité du personnel.
Visitez cette page pour découvrir comment ManageEngine peut aider votre organisation à prévenir la cybercriminalité. Consultez cette page pour en savoir plus sur la façon dont les solutions de gestion informatique basées sur l’IA de ManageEngine peuvent aider votre entreprise à protéger ses données.
Pour en savoir plus sur la façon dont nos solutions peuvent assurer la sécurité de votre établissement et protéger les données de vos patients, lisez notre article ” Comment les solutions ManageEngine aident-elles le secteur de la santé?”
