12+ applications d'apprentissage automatique améliorant le secteur de la santé 2022

La population mondiale sans cesse croissante exerce une pression énorme sur le secteur de la santé pour qu'il fournisse des traitements et des services de santé de qualité. Aujourd'hui plus que jamais, les gens exigent des services, des applications et des appareils portables de santé intelligents qui les aideront à mener une vie meilleure et à prolonger leur espérance de vie.

D'ici 2025, l'intelligence artificielle dans le secteur de la santé devrait passer de 2,1 milliards de dollars (en décembre 2018) à 36,1 milliards de dollars avec un TCAC de 50,2 %.

Le secteur de la santé a toujours été l'un des plus grands promoteurs de technologies innovantes, et l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ne font pas exception. Tout comme l'IA et le ML ont rapidement pénétré les secteurs des affaires et du commerce électronique, ils ont également trouvé de nombreux cas d'utilisation dans le secteur de la santé. En fait, l'apprentissage automatique (un sous-ensemble de l'IA) a fini par jouer un rôle central dans le domaine des soins de santé - depuis l'amélioration du système de prestation des services de santé, la réduction des coûts et la gestion des données des patients jusqu'au développement de nouvelles procédures de traitement et médicaments. , surveillance à distance et bien plus encore.

Ce besoin d'un « meilleur » service de santé crée de plus en plus de possibilités pour les applications d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) d'entrer dans le monde de la santé et de la pharmacie. En l'absence de pénurie de données dans le secteur de la santé, le moment est venu d'exploiter le potentiel de ces données avec des applications d'IA et de ML. Aujourd'hui, l'IA, le ML et l'apprentissage en profondeur affectent tous les domaines imaginables, et les soins de santé ne sont pas non plus épargnés.

De plus, le fait que la charge de données du secteur de la santé augmente de minute en minute (en raison de la population toujours croissante et de l'incidence plus élevée des maladies) rend d'autant plus essentiel l'intégration de l'apprentissage automatique dans son canevas. Avec le Machine Learning, les possibilités sont infinies. Grâce à ses applications de pointe, ML contribue à transformer le secteur de la santé pour le mieux.

La société de recherche Frost & Sullivan affirme que d'ici 2021, l'IA générera près de 6,7 milliards de dollars de revenus dans le secteur mondial de la santé. Selon McKinsey , le big data et l'apprentissage automatique dans le secteur de la santé ont le potentiel de générer jusqu'à 100 milliards de dollars par an ! Avec les innovations continues en science des données et en ML, le secteur de la santé a désormais le potentiel de tirer parti d'outils révolutionnaires pour fournir de meilleurs soins.

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Voici 12 applications d'apprentissage automatique populaires qui font la une du secteur de la santé :

1. Analyse d'imagerie de modèle

Aujourd'hui, les organisations de soins de santé du monde entier sont particulièrement intéressées par l'amélioration de l'analyse de l'imagerie et de la pathologie à l'aide d'outils et d'algorithmes d'apprentissage automatique. Les applications d'apprentissage automatique peuvent aider les radiologues à identifier les changements subtils dans les scans, les aidant ainsi à détecter et à diagnostiquer les problèmes de santé à un stade précoce.

L'un de ces progrès révolutionnaires est l' algorithme ML de Google pour identifier les tumeurs cancéreuses dans les mammographies. De plus, très récemment, à Indiana University-Purdue University Indianapolis, des chercheurs ont fait une percée significative en développant un algorithme d'apprentissage automatique pour prédire (avec une précision de 90 %) le taux de rechute de la leucémie myéloïde (LAM). Outre ces avancées, les chercheurs de Stanford ont également développé un algorithme d'apprentissage en profondeur pour identifier et diagnostiquer le cancer de la peau.

2. Traitement personnalisé et modification du comportement

Entre 2012 et 2017, le taux de pénétration des dossiers de santé électroniques dans les soins de santé est passé de 40 % à 67 %. Cela signifie naturellement un meilleur accès aux données de santé individuelles des patients. En compilant ces données médicales personnelles de patients individuels avec des applications et des algorithmes de ML, les prestataires de soins de santé (HCP) peuvent mieux détecter et évaluer les problèmes de santé. Sur la base d'un apprentissage supervisé, les professionnels de la santé peuvent prédire les risques et les menaces pour la santé d'un patient en fonction des symptômes et des informations génétiques de ses antécédents médicaux.

C'est précisément ce que fait IBM Watson Oncology . En utilisant les informations médicales et les antécédents médicaux des patients, il aide les médecins à concevoir de meilleurs plans de traitement basés sur une sélection optimisée de choix de traitement.

La modification du comportement est un aspect crucial de la médecine préventive. Les technologies ML aident à élever d'un cran la modification comportementale pour aider à influencer les renforcements comportementaux positifs chez les patients. Par exemple, Somatix, une société d'analyse de données basée sur B2B2C, a lancé une application basée sur ML qui surveille et reconnaît passivement un éventail d'états physiques et émotionnels. Cela aide les médecins à comprendre quels types de changements de comportement et de style de vie sont nécessaires pour un corps et un esprit sains.

Les startups et les organisations de soins de santé ont également commencé à appliquer des applications ML pour favoriser les modifications comportementales. Somatix , plateforme logicielle d'analyse de données B2B2C, en est un bel exemple. Son application ML utilise la "reconnaissance des gestes de la main à la bouche" pour aider les individus à comprendre et à évaluer leur comportement, leur permettant ainsi de s'ouvrir pour prendre des décisions vitales.

3. Découverte et fabrication de médicaments

Les applications d'apprentissage automatique ont trouvé leur place dans le domaine de la découverte de médicaments, en particulier au stade préliminaire, depuis le criblage initial des composés d'un médicament jusqu'à son taux de réussite estimé en fonction de facteurs biologiques. Ceci est principalement basé sur le séquençage de nouvelle génération .

L'apprentissage automatique est utilisé par les sociétés pharmaceutiques dans le processus de découverte et de fabrication de médicaments. Cependant, à l'heure actuelle, cela se limite à l'utilisation d'un ML non supervisé qui peut identifier des modèles dans les données brutes. L'objectif ici est de développer une médecine de précision alimentée par un apprentissage non supervisé, qui permet aux médecins d'identifier les mécanismes des maladies «multifactorielles». Le MIT Clinical Machine Learning Group est l'un des principaux acteurs du jeu.

Sa recherche en médecine de précision vise à développer de tels algorithmes qui peuvent aider à mieux comprendre les processus de la maladie et, par conséquent, à élaborer un traitement efficace pour des problèmes de santé comme le diabète de type 2.

En dehors de cela, les technologies de R&D, y compris le séquençage de nouvelle génération et la médecine de précision, sont également utilisées pour trouver des voies alternatives pour le traitement des maladies multifactorielles. Le projet Hanover de Microsoft utilise des technologies basées sur ML pour développer une médecine de précision. Même Google a rejoint le train en marche de la découverte de médicaments.

Selon la Royal Society du Royaume -Uni , l'apprentissage automatique peut être d'une grande aide pour optimiser la bio-fabrication de produits pharmaceutiques. Les fabricants de produits pharmaceutiques peuvent exploiter les données des processus de fabrication pour réduire le temps global nécessaire au développement de médicaments, réduisant ainsi également le coût de fabrication.

4. Identification des maladies et diagnostic

L'apprentissage automatique, ainsi que l'apprentissage en profondeur, ont contribué à faire une percée remarquable dans le processus de diagnostic. Grâce à ces technologies de pointe, les médecins peuvent aujourd'hui diagnostiquer même des maladies qui étaient auparavant au-delà du diagnostic - qu'il s'agisse d'une tumeur ou d'un cancer aux stades initiaux des maladies génétiques. Par exemple, IBM Watson Genomics intègre l'informatique cognitive au séquençage tumoral basé sur le génome pour approfondir le processus de diagnostic afin que le traitement puisse être lancé de front. Ensuite, il y a l'initiative InnerEye de Microsoft lancée en 2010 qui vise à développer des outils de diagnostic révolutionnaires pour une meilleure analyse des images.

5. Chirurgie robotique

Grâce à la chirurgie robotique, aujourd'hui, les médecins peuvent opérer avec succès même dans les situations les plus compliquées, et avec précision. Exemple concret - le robot Da Vinci. Ce robot permet aux chirurgiens de contrôler et de manipuler les membres robotiques pour effectuer des interventions chirurgicales avec précision et moins de tremblements dans les espaces restreints du corps humain. La chirurgie robotique est également largement utilisée dans les procédures de greffe de cheveux car elle implique des détails fins et une délimitation. Aujourd'hui, la robotique est le fer de lance dans le domaine de la chirurgie. La robotique alimentée par des algorithmes d'IA et de ML améliore la précision des outils chirurgicaux en incorporant des mesures chirurgicales en temps réel, des données d'expériences chirurgicales réussies et des données de dossiers médicaux préopératoires dans le cadre de la procédure chirurgicale. Selon Accenture , la robotique a réduit la durée de séjour en chirurgie de près de 21 %.
Mazor Robotics utilise l'IA pour améliorer la personnalisation et réduire au minimum le caractère invasif des procédures chirurgicales impliquant des parties du corps aux anatomies complexes, telles que la colonne vertébrale.

6. Traitement personnalisé

En s'appuyant sur les antécédents médicaux des patients, les technologies ML peuvent aider à développer des traitements et des médicaments personnalisés qui peuvent cibler des maladies spécifiques chez des patients individuels. Ceci, combiné à l'analyse prédictive, offre d'autres avantages. Ainsi, au lieu de choisir parmi un ensemble donné de diagnostics ou d'estimer le risque pour le patient en fonction de ses antécédents symptomatiques, les médecins peuvent s'appuyer sur les capacités prédictives du ML pour diagnostiquer leurs patients. IBM Watson Oncology est un excellent exemple de prestation de traitement personnalisé aux patients atteints de cancer en fonction de leurs antécédents médicaux.

7. Recherche d'essais cliniques

Les applications d'apprentissage automatique offrent un vaste champ d'application pour améliorer la recherche sur les essais cliniques. En appliquant l'analyse prédictive intelligente aux candidats aux essais cliniques, les professionnels de la santé pourraient évaluer une gamme plus complète de données, ce qui, bien sûr, réduirait les coûts et le temps nécessaires à la réalisation d'expériences médicales. McKinsey soutient qu'il existe un éventail d'applications ML qui peuvent encore améliorer l'efficacité des essais cliniques, comme aider à trouver les tailles d'échantillon optimales pour une efficacité accrue et réduire les erreurs de données aléatoires en utilisant les DSE.

L'apprentissage automatique connaît une croissance rapide pour devenir un élément essentiel du processus d'essais cliniques et de recherche. Pourquoi?

Les essais cliniques et la recherche demandent beaucoup de temps, d'efforts et d'argent. Parfois, le processus peut s'étendre sur des années. L'analyse prédictive basée sur le ML aide à réduire le temps et l'argent investis dans les essais cliniques, mais fournirait également des résultats précis. De plus, les technologies ML peuvent être utilisées pour identifier les candidats potentiels aux essais cliniques, accéder à leurs antécédents médicaux, surveiller les candidats tout au long du processus d'essai, sélectionner les meilleurs échantillons de test, réduire les erreurs basées sur les données, et bien plus encore.

Les outils ML peuvent également faciliter la surveillance à distance en accédant aux données médicales en temps réel des patients. En alimentant les statistiques de santé des patients dans le Cloud, les applications ML peuvent permettre aux professionnels de la santé de prédire toute menace potentielle susceptible de compromettre la santé des patients.

8. Prédire les flambées épidémiques

Les organisations de santé appliquent des algorithmes de ML et d'IA pour surveiller et prévoir les éventuelles épidémies qui peuvent envahir diverses parties du monde. En collectant des données à partir de satellites, des mises à jour en temps réel sur les réseaux sociaux et d'autres informations vitales sur le Web, ces outils numériques peuvent prédire les flambées épidémiques. Cela peut être une aubaine, en particulier pour les pays du tiers monde qui manquent d'infrastructures de santé appropriées.

Bien qu'il ne s'agisse que de quelques cas d'utilisation de l'apprentissage automatique aujourd'hui, à l'avenir, nous pouvons nous attendre à des applications de ML beaucoup plus améliorées et pionnières dans le domaine de la santé. Étant donné que le ML évolue toujours, nous nous attendons à de nombreuses autres surprises de ce type qui transformeront des vies humaines, préviendront des maladies et contribueront à améliorer les services de santé à pas de géant.

Par exemple, les machines à vecteurs de support et les réseaux de neurones artificiels ont aidé à prédire l' épidémie de paludisme en tenant compte de facteurs tels que la température, les précipitations mensuelles moyennes, etc.
ProMED-mail , un programme basé sur le Web, permet aux organisations de santé de surveiller les maladies et de prévoir les épidémies en temps réel. Grâce à la classification et à la visualisation automatisées, HealthMap s'appuie activement sur ProMED pour suivre et alerter les pays sur les épidémies possibles.

9. Collecte de données participative

Aujourd'hui, le secteur de la santé est extrêmement investi dans le crowdsourcing de données médicales provenant de multiples sources (applications mobiles, plateformes de santé, etc.), mais bien sûr, avec le consentement des personnes. Sur la base de ce pool de données de santé en direct, les médecins et les prestataires de soins de santé peuvent fournir un traitement rapide et nécessaire aux patients (pas de temps perdu à remplir les formalités administratives). Récemment, IBM a collaboré avec Medtronic pour collecter et interpréter les données sur le diabète et l'insuline en temps réel sur la base de données participatives. Là encore, le ResearchKit d'Apple permet aux utilisateurs d'accéder à des applications interactives qui utilisent la reconnaissance faciale basée sur ML pour traiter la maladie d'Asperger et la maladie de Parkinson.

10. Radiothérapie améliorée

L'apprentissage automatique s'est avéré extrêmement utile dans le domaine de la radiologie. Dans l'analyse d'images médicales, il existe une multitude de variables discrètes qui peuvent se déclencher à n'importe quel moment aléatoire. Les algorithmes basés sur ML sont ici bénéfiques. Étant donné que les algorithmes ML apprennent des nombreux échantillons de données disparates, ils peuvent mieux diagnostiquer et identifier les variables souhaitées. Par exemple, le ML est utilisé dans l'analyse d'images médicales pour classer des objets tels que des lésions en différentes catégories : normales, anormales, avec ou sans lésion, bénignes, malignes, etc. Les chercheurs de l'UCLH utilisent DeepMind Health de Google pour développer de tels algorithmes capables de détecter la différence entre les cellules saines et les cellules cancéreuses, et par conséquent d'améliorer la radiothérapie des cellules cancéreuses.

11. Maintien des dossiers médicaux

C'est un fait connu que la mise à jour et la maintenance régulières des dossiers de santé et des antécédents médicaux des patients est un processus exhaustif et coûteux. Les technologies ML aident à résoudre ce problème en réduisant le temps, les efforts et l'argent investis dans le processus de tenue des dossiers. Les méthodes de classification de documents utilisant des machines virtuelles (machines vectorielles) et des techniques de reconnaissance OCR basées sur ML, telles que l'API Cloud Vision de Google, permettent de trier et de classer les données de santé. Ensuite, il y a aussi les dossiers de santé intelligents qui aident à connecter les médecins, les professionnels de la santé et les patients pour améliorer la recherche, la prestation des soins et la santé publique.

Aujourd'hui, nous sommes à l'aube d'une révolution médicale, tout cela grâce à l'apprentissage automatique et à l'intelligence artificielle. Cependant, l'utilisation de la technologie seule n'améliorera pas les soins de santé. Il doit également y avoir des esprits curieux et dévoués qui peuvent donner un sens à des innovations technologiques aussi brillantes que l'apprentissage automatique et l'IA.

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Comprenant l'importance des personnes dans le secteur de la santé, Kevin Pho déclare :
« La technologie est géniale. Mais les gens et les processus améliorent les soins. Les meilleures prédictions ne sont que des suggestions jusqu'à ce qu'elles soient mises en action. Dans le domaine de la santé, c'est la partie la plus difficile. Le succès nécessite de parler aux gens et de passer du temps à apprendre le contexte et les flux de travail - peu importe à quel point les fournisseurs ou les investisseurs voudraient croire le contraire.