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L'IA dans les soins de santé : La prochaine étape dans ce domaine

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En mettant en œuvre l'IA dans les soins de santé, les prestataires peuvent bénéficier d'une réduction de la paperasserie, de diagnostics plus rapides, d'une meilleure imagerie et d'une précision guidée par ordinateur lors des opérations chirurgicales.

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L'utilisation de l'intelligence artificielle dans les soins de santé est actuellement la question déterminante du secteur. Comment l'utiliser ? Qui doit la contrôler ? Comment la rendre plus accessible aux patients et aux prestataires de soins ?

Bien qu'elle soit encore en cours de perfectionnement, l'IA dans les soins de santé peut potentiellement révolutionner plusieurs domaines, des diagnostics à la documentation et même à l'intérieur de la salle d'opération.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?
L'intelligence artificielle (IA) est le domaine de la création d'ordinateurs capables de penser comme les humains. Bien que l'IA ait été un sujet de discussion à la fois dans la fiction et dans l'informatique réelle depuis des décennies, les dernières innovations dans ce domaine sont centrées sur l'apprentissage automatique et l'IA générative.

L'IA générative ne se contente pas de prédire des résultats sur la base des données qui lui sont fournies, mais peut créer des données et des informations entièrement nouvelles. Les programmes d'IA sont donc extrêmement utiles pour toute fonction nécessitant l'élaboration de nouveaux plans ou de nouvelles stratégies, comme les prestataires de soins de santé qui développent de nouveaux traitements pour les patients.

Applications de l'IA dans les soins de santé
Compte tenu de sa puissance et de sa flexibilité, l'IA est explorée pour de multiples rôles différents dans le secteur des soins de santé. Parmi les applications de l'IA qui ont le plus d'impact, on peut citer

Documentation
Chaque étape des soins de santé s'accompagne de paperasserie et de documentation. Les prestataires doivent rédiger des quantités exhaustives d'informations concernant l'état et le traitement du patient, ce qui leur prend tellement de temps que cela déborde souvent de leur travail et de leur vie personnelle. En fait, le prestataire moyen passe 15 heures de "pyjama" par semaine à remplir des documents.

Il est compréhensible que de nombreux prestataires espèrent que l'IA puisse se charger de la prise de notes et du remplissage des formulaires, ce qui leur permettrait de se concentrer sur le patient et son traitement. L'IA générative, capable de reconnaissance vocale, peut écouter la conversation entre le prestataire et le patient et prendre automatiquement des notes SOAP (Subjective, Objective, Assessment, and Plan) au fur et à mesure.

L'IA générative peut également transférer ces notes dans des formats normalisés tels que SNOMED CT (Systematized Nomenclature of Medicine - Clinical Terms), ce qui réduit encore la charge de travail bureaucratique.

Développement de médicaments
Le développement de nouveaux médicaments peut prendre des années et coûter des milliards de dollars. L'IA générative est actuellement étudiée comme moyen d'accélérer ce processus et de réduire les coûts. Par exemple, l'IA générative peut être utilisée dans la génération de molécules, où l'IA simule les structures moléculaires et leur interaction avec le corps humain. Cela permet aux chercheurs d'explorer des médicaments potentiels sans nécessiter d'essais sur l'homme.

Une autre application de l'IA dans le développement de médicaments est la création de médicaments de précision. Il s'agit de médicaments adaptés à un patient spécifique et à son état de santé, qui peuvent donner de meilleurs résultats avec moins d'effets secondaires. Historiquement, la création de médicaments de précision s'est avérée peu pratique, compte tenu de la quantité de travail nécessaire pour chaque patient. Toutefois, l'IA peut rassembler des données provenant de sources multiples, telles que les données des patients, les informations génétiques et les études des biobanques, ce qui accélère le processus et fait des médicaments de précision une méthode de traitement viable.

Imagerie diagnostique
L'une des étapes les plus critiques du traitement d'un patient consiste à identifier ce qui ne va pas. En entraînant des modèles d'IA sur les symptômes visuels d'une maladie, ces modèles peuvent ensuite aider à les identifier chez des patients en chair et en os.

Les endoscopies et l'identification des lésions potentiellement cancéreuses constituent un cas d'utilisation réel. Le cancer colorectal est l'un des types de cancer les plus courants dans le monde et est à l'origine de plus de 50 000 décès par an. Les coloscopies peuvent aider à prévenir le cancer colorectal en identifiant les lésions dans le côlon du patient, mais les repérer peut être un défi, même pour les endoscopistes expérimentés.

L'IA peut être entraînée à identifier les lésions en examinant des milliers d'images de lésions confirmées, soit plus qu'une personne n'en verra au cours de sa vie. L'IA peut ainsi identifier et mettre en évidence les lésions sur l'écran d'un panel médical pendant une coloscopie, ce qui permet aux prestataires de ne pas passer à côté d'une tumeur potentiellement dangereuse. Des techniques similaires peuvent être utilisées pour d'autres techniques d'imagerie diagnostique, telles que les radiographies, les IRM et les tomodensitogrammes.

Chirurgie assistée par l'IA
Un autre cas d'utilisation de l'IA dans les soins de santé est l'aide à la chirurgie. En examinant des milliers, voire des millions d'heures de vidéos d'opérations chirurgicales, l'IA peut prédire les 15 à 30 secondes suivantes d'une opération, guidant les chirurgiens pas à pas tout au long de la procédure. Cela permet de s'assurer qu'ils restent sur la bonne voie et qu'ils ne sautent pas accidentellement une étape.

L'IA peut également effectuer des tâches de base par l'intermédiaire d'assistants chirurgicaux robotisés, comme la fermeture des orifices ou la réalisation de sutures. Les chirurgiens humains peuvent ainsi se concentrer sur les étapes plus exigeantes. L'amélioration de l'image par l'IA en temps réel facilite également l'identification des éléments anatomiques, tels que les tumeurs et les lésions mentionnées précédemment.

Avantages de l'IA dans le secteur de la santé
En intégrant l'IA dans leurs flux de travail, les prestataires de soins de santé peuvent bénéficier de nombreux avantages, dont les plus importants sont les suivants :

Gain de temps
Avec une population mondiale en constante augmentation et un nombre croissant de personnes souffrant de problèmes de santé chroniques, le système de santé n'a jamais été aussi pressé par le temps. En utilisant l'IA pour gérer des tâches fastidieuses telles que le remplissage de documents, les prestataires peuvent se concentrer sur des problèmes plus urgents qui requièrent leur attention et traiter plus de patients dans le temps dont ils disposent. Cela signifie également que les patients doivent passer moins de temps à attendre un traitement, ce qui empêche les problèmes de santé auxquels ils sont confrontés de s'aggraver.

Une plus grande précision
Dans le domaine des soins de santé, chaque petit détail compte. Une erreur de diagnostic ou le fait de ne pas repérer un tissu cancéreux peut avoir des conséquences graves, voire mortelles, pour les patients. Cependant, l'intelligence artificielle ne se laisse jamais distraire ou ennuyer et peut exploiter des ensembles de données plus importants que ceux qu'un être humain peut traiter. L'IA peut ainsi repérer des symptômes ou des détails qui pourraient échapper à un prestataire humain, ce qui garantit que les patients reçoivent exactement le traitement dont ils ont besoin.

Des plans de traitement personnalisés
Avec plus de temps à consacrer au traitement des patients et une meilleure connaissance de leur état, les prestataires peuvent élaborer des plans de traitement plus personnalisés, adaptés aux besoins spécifiques du patient. En trouvant l'adéquation parfaite en termes de médicaments et de procédures chirurgicales, les prestataires peuvent réduire les effets secondaires négatifs et diminuer le temps de rétablissement.

Défis liés à l'utilisation de l'IA dans les soins de santé
Comme toute nouvelle technologie, l'intelligence artificielle s'accompagne de certaines considérations qui doivent être prises en compte.

Technologie spécialisée
L'exécution de programmes d'IA nécessite du matériel et des logiciels spécialisés. Un ordinateur grand public classique n'a tout simplement pas la puissance de traitement nécessaire pour soutenir les efforts d'une IA. Une boîte PC dédiée à l'IA médicale possède les composants spécialisés nécessaires pour permettre les calculs avancés effectués par l'IA.

Coût
Tout nouvel outil, qu'il soit simple ou complexe, a un prix. Les ordinateurs avancés peuvent être particulièrement coûteux. Pour réduire les coûts tout en obtenant les performances dont vous avez besoin, l'idéal est de travailler avec un fabricant d'équipement d'origine (OEM). Un OEM peut personnaliser votre appareil, ce qui vous permet de trouver un équilibre entre vos exigences en matière de performances et votre budget.

Sécurité
Comme pour tout appareil de soins de santé qui traite de grandes quantités d'informations médicales privées, la cybersécurité est une priorité absolue pour les ordinateurs d'IA. C'est d'autant plus vrai que le secteur de la santé reste l'un des plus visés par les cyberattaques. Le cryptage intégré des données et les méthodes de contrôle d'accès devraient être considérés comme des exigences obligatoires pour tous les ordinateurs médicaux, en particulier ceux qui prennent en charge des programmes d'IA.

Ordinateurs médicaux compatibles avec l'IA de Cybernet Manufacturing
Bien qu'elle n'en soit qu'à ses débuts, la mise en œuvre de l'IA dans le secteur de la santé promet d'être la prochaine grande étape pour ce secteur. Bien entendu, pour tirer parti de cette nouvelle technologie, il faudra des ordinateurs puissants et fiables capables de prendre en charge le traitement intensif de l'IA.

Si votre groupe de soins de santé ou votre hôpital est intéressé par des ordinateurs compatibles avec l'IA, contactez l'équipe de Cybernet Manufacturing. Nous nous ferons un plaisir d'étudier comment nos produits peuvent soutenir vos efforts d'intégration de l'IA. Nous pouvons même personnaliser les ordinateurs pour répondre à vos besoins précis.