Applications d'apprentissage automatique dans les soins de santé 2022 : à quoi devons-nous nous attendre ?

L'apprentissage automatique (ML) aide les soins intensifs, le diagnostic et les traitements à travers le monde depuis un certain temps maintenant. Les données cliniques et les ressources hospitalières peuvent être utilisées beaucoup plus efficacement à l'aide de systèmes basés sur l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Initialement, le ML était principalement utilisé pour développer des vaccins, étudier des maladies et travailler avec la génomique. Cependant, les administrations hospitalières adoptent désormais rapidement des plateformes axées sur le ML pour améliorer leurs services.

Les hôpitaux peuvent également accueillir plus de patients avec l'aide de l'IA et donner la priorité aux patients qui ont besoin d'une surveillance humaine intense. L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle (IA) ne visent pas à remplacer les professionnels de la santé ou les médecins, mais simplement à faciliter leur travail. Qu'il s'agisse d'analyser les dossiers des patients, de suggérer des interventions ou même d'aider à la recherche et à la synthèse de médicaments, ML alimente tout.

Prenons un exemple où il y a environ 20 patients qui ont besoin de soins intensifs, mais il n'y a que 15 cliniciens et soignants disponibles sur place. Dans une telle situation, l'IA alimentée par ML peut aider à déterminer quels patients ont besoin d'un soutien humain immédiat. L'IA peut aider les médecins et le personnel hospitalier à prendre des décisions efficaces en cas de besoin.

De même, supposons qu'un patient ait un besoin urgent d'une intervention médicale, mais que le patient ait des dossiers médicaux antérieurs qui pourraient ne pas permettre l'utilisation de certains médicaments, ou que le patient ait besoin d'une pratique ou d'un traitement médical spécifique. Parcourir les dossiers médicaux prend du temps et nécessite la collaboration d'autres départements et spécialistes. L'IA peut aider ce processus en suggérant les meilleures pratiques pour chaque patient. Les traitements peuvent même être personnalisés en fonction d'autres données, telles que les groupes démographiques et les génomes.

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Importance du ML dans les soins de santé

La médecine et les traitements ont des résultats différents sur différentes personnes. Pendant longtemps, nous avons traité les soins de santé et la médecine standard comme un système « taille unique ». Ce ne sont pas seulement l'âge, le sexe, le poids et les antécédents médicaux qui déterminent les effets des soins de santé, mais également des facteurs tels que les habitudes quotidiennes et l'alimentation.

Par exemple, un patient souffrant d'hypertension artérielle peut se voir prescrire de ne pas consommer certains médicaments, ou un patient souffrant d'une autre condition médicale peut se voir conseiller de ne pas subir de chirurgie. Grâce à l'apprentissage automatique, à l'apprentissage statistique et aux méthodes d'apprentissage en profondeur, les ordinateurs peuvent désormais identifier le meilleur itinéraire en associant ces facteurs à des résultats spécifiques.

Cela sauve des vies en permettant aux professionnels de la santé de consacrer moins de temps à la documentation et à l'évaluation des patients. Dans une situation où il n'y a pas d'infirmières ou de cliniciens disponibles pour surveiller et aider un patient, les systèmes basés sur l'IA peuvent aider les travailleurs de la santé. Ces machines peuvent apprendre à gérer des déclencheurs tels qu'une chute de la fréquence cardiaque ou une fluctuation des paramètres de santé.

Le ML est utilisé pour calculer les réclamations d'assurance et les risques de santé, ainsi que le financement des traitements. Les systèmes basés sur l'IA sont largement utilisés dans les sciences actuarielles et l'assurance maladie. Le ML est essentiel pour fournir des services de santé de manière efficace et servir les patients du monde entier.

Prenons l'exemple des vaccins ou des médicaments qui doivent être développés rapidement pour protéger les personnes. Sans ML, des recherches médicales comme celles-ci prennent des années à se terminer. Même les essais cliniques peuvent prendre des mois. Les outils d'IA peuvent accélérer le processus, permettant aux chercheurs de sauver plus de vies.

Plus important encore, le ML aide les professionnels de la santé à déchiffrer plus rapidement les données cliniques et des patients. Cela favorise des traitements meilleurs et plus efficaces (intrusifs ou non intrusifs). Par exemple, si un rapport doit être généré sur la base d'un test radiologique, ML peut obtenir des informations essentielles à partir des données disponibles pour aider les radiologues à créer le rapport plus rapidement. À un moment donné, les tâches analytiques et les évaluations médicales pourraient toutes être automatisées, permettant aux médecins de se concentrer davantage sur le traitement des patients en adoptant la meilleure ligne de conduite.

Actuellement, le ML est utilisé dans les soins de santé aux fins suivantes :

• Télémédecine et premiers soins préventifs
• Prise de décision clinique pour les meilleures pratiques
• Évaluation du dossier médical électronique (DME)
• Classification et analyse des images médicales
• Essais cliniques
• Soins de santé intelligents avec IoT (Internet des objets)
• Edge Computing pour l'administration hospitalière
• Détection de fraude et assurance
• Détection des maladies
• Développement et recherche de médicaments
• Médicament de précision

Pendant Covid-19, le monde a en effet découvert à quel point il y avait une pénurie importante de professionnels de la santé et de personnel de soins intensifs. Grâce à l'automatisation et à une administration intelligente, les hôpitaux peuvent être armés pour mieux faire face à ces situations. Les unités de soins intensifs et d'autres ressources hospitalières peuvent être attribuées en fonction de la priorité aux patients très touchés.

L'IA est déjà devenue un standard dans les services de radiologie, d'oncologie, de cardiologie ou encore de dermatologie. Les systèmes d'analyse basés sur ML peuvent apprendre à identifier les facteurs de risque beaucoup plus tôt que les humains et avec plus de précision. De plus, l'IA peut aider à intégrer des flux de travail de traitement personnalisés pour les patients présentant des conditions spécifiques en fonction des données de leurs appareils (montres intelligentes et téléphones) et de leur physiologie générale.

Ce que le ML réserve aux soins de santé en 2022

ML a tellement plus à nous offrir dans les années à venir. Nous verrons des progrès substantiels dans l'informatique de pointe et l'intégration de l'IA dans l'administration hospitalière. Avec l'aide du ML, les hôpitaux du monde entier intègrent des systèmes d'assistance basés sur le ML dans les ressources hospitalières. Il permet une communication et une collaboration transparentes entre les départements en temps réel. L'imagerie médicale et l'évaluation des DME sont au cœur de ML en 2022.

L'apprentissage en profondeur dans le domaine de la santé a déjà sauvé d'innombrables vies, notamment grâce à la médecine préventive, aux traitements de précision et à la détection précoce des maladies. Parallèlement à l'apprentissage en profondeur et à l'informatique de pointe, les hôpitaux intégreront également les technologies de la chaîne de blocs dans leurs cadres. Par exemple, avec l'apprentissage en profondeur et les dossiers médicaux sur la blockchain, les hôpitaux peuvent récupérer les antécédents médicaux du patient grâce à la correspondance biométrique.

Voici les tendances 2022 de l' IA ML dans la santé :

• Promouvoir des traitements personnalisés et des cadres de soins de santé efficaces
• Utilisation de données du monde réel pour les décisions cliniques et les médicaments préventifs.
• Diagnostic précoce et détection en temps réel.
• Expérience patient impartiale.
• Développement et recherche de médicaments plus rapides grâce à l'apprentissage en profondeur.
• Surveillance des patients sans surveillance humaine.
• Surveillance des patients en temps réel et soins de base automatisés.
• Imagerie médicale avancée et analyse des dossiers.
• Utilisation des données pour l'ingénierie biomédicale avancée et la recherche basée sur le génome.
• De meilleures politiques de santé et cadres réglementaires.
• Analyse des assurances et sinistres.
• Simulations numériques de conditions médicales et de résultats d'administration de médicaments pour des résultats médicaux reproductibles.
• Systèmes de formation en réalité virtuelle et réalité augmentée pour les soins infirmiers et la chirurgie.
• Utilisation plus efficace des données de santé pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur.
• Prévention de la fraude médicale et facilité d'accès aux ressources pour les patients hautement prioritaires.
• Outils d'IA et systèmes d'assistance pour les soins intensifs et les traitements intrusifs.
• Dispositifs médicaux avancés et intégration de la robotique dans les soins de santé.

Selon les rapports, 33 % de toutes les tâches effectuées par les médecins et les cliniciens peuvent être automatisées facilement. De nombreux hôpitaux s'appuient encore sur des mises à jour manuelles et des systèmes analogiques. Cela connaîtra un changement massif dans les années à venir avec l'aide de l'IA.

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Conclusion

Actuellement, les chirurgiens ont commencé à utiliser la RA et l'IA d'assistance pour pratiquer la chirurgie dans des environnements virtuels. Avec l'aide de la vision par ordinateur et de l'apprentissage en profondeur, les chirurgiens peuvent connaître les résultats de chacun de leurs mouvements en temps réel.

De même, les maladies et les médicaments peuvent également être surveillés dans ces environnements médicaux virtuels. Tout cela combiné nous porte à croire que nous avons un très bel avenir devant nous, du moins pour les soins de santé et la science médicale.

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