Solutions innovantes : La mise en œuvre de l'IA dans les soins de santé fait la différence

La mise en œuvre de l'IA dans les soins de santé est sur le point de changer radicalement la documentation, le diagnostic, la découverte de médicaments, et bien plus encore.

Vous ne pouvez pas manquer le débat sur l'intelligence artificielle générative (IA), qui peut traiter, analyser et mettre en œuvre des informations à des rythmes bien plus rapides que ceux de l'esprit humain.

Le rôle de l'IA dans les soins de santé est sur le point de perturber l'ensemble du secteur, de la façon dont nous diagnostiquons les patients à la façon dont nous documentons leur traitement. Voici quelques-uns des domaines les plus importants dans lesquels l'IA a un impact.

Documentation

Le prestataire de soins de santé moyen passe 15 heures par semaine après son travail à remplir des dossiers médicaux électroniques. Beaucoup espèrent que l'IA générative pourra prendre en charge la plupart des responsabilités liées à la prise de notes et au remplissage des formulaires, ce qui permettra aux prestataires de se concentrer davantage sur le patient et son traitement. Une IA générative capable de reconnaissance vocale peut suivre la conversation entre un prestataire et un patient en temps réel, en prenant des notes dans le format standard SOAP (Subjectif, Objectif, Évaluation et Plan). Les prestataires peuvent ensuite consulter ces notes, en apportant les modifications nécessaires au fur et à mesure sur leurs tablettes médicales.

L'IA générative peut également transférer ces notes dans des formats normalisés, tels que la SNOMED CT (Systematized Nomenclature of Medicine - Clinical Terms), utilisée pour l'échange électronique d'informations sur la santé. Cela permet de réduire encore la charge de travail bureaucratique des prestataires et de les laisser se concentrer uniquement sur le diagnostic et le traitement.

Développement et découverte de médicaments

La découverte et le développement de médicaments est un processus qui peut prendre des années et coûter des milliards de dollars. La capacité de l'IA générative à traiter des ensembles massifs de données et à développer de nouvelles idées est considérée comme un moyen d'accélérer ce processus et d'en réduire le coût.

L'un des domaines d'application de l'IA générative est la génération de molécules, où l'IA simule les structures moléculaires et la manière dont elles interagissent avec le corps humain. Cela permet aux chercheurs d'explorer de nouvelles molécules pharmaceutiques et de trouver de nouveaux médicaments en une fraction du temps qu'il fallait auparavant.

La capacité de l'IA à recueillir des données à partir de multiples ensembles de données, tels que les données des patients, les informations génétiques et les études des biobanques, contribue également à la création de médicaments de précision, qui sont conçus pour l'état d'un individu spécifique. Bien que la norme actuelle ne le permette pas, l'IA générative peut accélérer considérablement le processus et faire des médicaments de précision une méthode de traitement viable.

Imagerie diagnostique

Avant que les prestataires puissent commencer à traiter un patient, ils doivent d'abord diagnostiquer ce qui ne va pas. L'entraînement des modèles d'IA à l'identification des symptômes visuels de la maladie leur permet d'aider à identifier ces symptômes dans la vie réelle.

Les endoscopies et l'identification des lésions potentiellement cancéreuses en sont un bon exemple. Le cancer colorectal est l'un des types de cancer les plus courants et est à l'origine de plus de 50 000 décès par an. L'une des étapes clés de la prévention du cancer colorectal consiste à identifier les lésions dans le côlon du patient et à déterminer si elles sont bénignes ou précancéreuses, ce qui peut s'avérer difficile, même pour les endoscopistes expérimentés.

En entraînant une IA sur des milliers d'images endoscopiques de lésions, cette IA peut identifier et mettre en évidence les lésions sur l'écran d'un ordinateur médical pendant une coloscopie, ce qui permet à l'endoscopiste de ne pas passer à côté d'une tumeur potentiellement mortelle. Des méthodes similaires sont en cours de développement pour les radiographies, les IRM et les tomodensitogrammes.

Chirurgie assistée par l'IA

La mise en œuvre de l'IA dans les soins de santé peut également servir d'aide aux chirurgiens. En analysant des milliers, voire des millions de vidéos d'opérations chirurgicales, l'IA peut prédire les 15 à 30 secondes suivantes d'une opération, guidant ainsi les chirurgiens pas à pas tout au long de la procédure et leur évitant d'en oublier certaines étapes.

L'IA peut également prendre en charge des tâches de chirurgie robotique et effectuer des tâches de base telles que la fermeture de sites portuaires ou la pose de sutures. Les chirurgiens peuvent ainsi se concentrer sur les étapes chirurgicales plus exigeantes. L'amélioration de l'image par l'IA en temps réel facilite également l'identification visuelle des éléments anatomiques, tels que les tumeurs et les lésions mentionnées précédemment.

Réflexions finales

Bien que la technologie n'en soit qu'à ses débuts et qu'elle doive encore subir de nombreux essais et révisions, la mise en œuvre de l'IA dans les soins de santé promet d'offrir de meilleurs résultats aux patients et d'alléger la charge de travail des prestataires de soins. Toutefois, pour tirer parti des programmes alimentés par l'IA, il faudra disposer du matériel adéquat.

Si votre groupe de soins de santé est à la recherche d'un nouveau matériel informatique pour se préparer à la montée en puissance de l'IA, contactez l'équipe de Cybernet Manufacturing. Nos ordinateurs et tablettes de qualité médicale équilibrent la puissance de traitement avec les caractéristiques de conception et les certifications nécessaires pour les environnements de soins de santé, tels que les cadres avant conformes à la norme IP 65 et la certification IEC 60601-1.