Benoît Timmermann

Comment les patients bénéficient de l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle dans le domaine de la santé a parcouru un long chemin. L’utilisation des ordinateurs a beaucoup progressé ces dernières années. Aujourd’hui, des machines sophistiquées ont été développées pour effectuer des tâches humaines telles que l’analyse et l’interprétation de données et l’aide à la résolution de problèmes.

Bien que l’apprentissage automatique (ML) ait été largement utilisé dans de nombreuses industries, l’utilisation et l’application de Intelligence artificielle (IA) dans les soins de santé est encore relativement nouveau. Ce n’est que récemment que nous avons vu l’IA passer des universités et des laboratoires de recherche aux hôpitaux.

L’IA est utilisée pour évaluer les risques, établir un diagnostic éclairé et effectuer des interventions chirurgicales précises. Aujourd’hui, IA Il est utilisé dans tous les types de spécialités et de services médicaux, y compris les soins ruraux, la priorisation de la chirurgie, la découverte de médicaments ou l’analyse de survie.

L’intelligence artificielle dans les soins de santé – Des avantages significatifs pour le patient

Certains des domaines clés dans lesquels l’IA a apporté des avantages significatifs aux soins de santé incluent :

Santé publique et mégadonnées

IA a excellé dans l’analyse des Big Data collectées par les organisations de santé. L’IA permet une analyse rapide des données. Les données facilitent l’évaluation proactive des risques, réduisent les lacunes en matière de santé publique et expliquent comment le comportement, la génétique et les facteurs environnementaux affectent la santé de la population.

En combinant ces informations avec des données de diagnostic, l’IA fournit une approche holistique des protocoles de soins aux patients.

L’un des avantages les plus importants de l’IA dans les études de population est de prédire les populations à risque en fonction de facteurs génétiques, comportementaux et sociaux. Le potentiel de l’IA en santé publique est énorme et est actuellement exploré par les établissements de santé pour fournir aux patients des soins plus personnalisés et axés sur les données et contribuer à améliorer les résultats.

prise de décision clinique

En médecine, la diagnostic différentiel de tout inconvénient est énorme. Un diagnostic différentiel prend du temps, du travail et de l’argent pour obtenir un diagnostic définitif. L’IA a considérablement simplifié ce processus.

Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent arriver à un diagnostic définitif plus rapidement et avec plus de précision que les méthodes conventionnelles. En conséquence, l’utilisation de l’IA dans le diagnostic clinique a également réduit les erreurs de diagnostic et permis un traitement plus rapide des troubles médicaux graves.

Outils activés par l’IA peut passer au crible de grandes quantités de données cliniques sur les patients, ce qui peut contribuer grandement à l’obtention d’un diagnostic rapide et à l’initiation d’un traitement précoce.

Chirurgie assistée par IA

Un autre domaine où l’IA a excellé est son utilisation dans chirurgie robotique. Les progrès de la technologie électronique ont conduit au développement de robots qui peuvent désormais effectuer des interventions chirurgicales délicates. Le chirurgien contrôle toujours le robot, mais le robot peut effectuer une micro-dissection et pénétrer dans des espaces délicats qui seraient impossibles avec la main humaine.

Les robots ont des bras aux mouvements précis et peuvent effectuer des opérations complexes sur le cerveau et le cœur avec une précision parfaite. Il a été démontré que cela réduit le risque de perte de sang et réduit les complications. De plus, toutes les données de chirurgie robotique peuvent être sauvegardées et peuvent faciliter l’apprentissage et la formation des chirurgiens.

Meilleure prestation et accessibilité des soins de santé

Les personnes vivant dans les zones rurales ont souvent du mal à accéder à des spécialistes. Les temps d’attente peuvent être assez longs et les gens devraient se rendre dans les grandes villes. Non seulement cela cause des désagréments, mais cela peut aussi coûter cher aux patients.

Grâce à l’IA, les médecins de soins primaires peuvent évaluer les patients atteints de tous les types de troubles médicaux, qu’ils vivent en ville ou en zone rurale. Par exemple, les robots IA peuvent suivre les maladies oculaires et envoyer les images à un spécialiste qui recommande un traitement. Ceci est extrêmement bénéfique pour les patients car le diagnostic est posé rapidement et le traitement peut commencer immédiatement.

L’utilisation de l’IA dans les zones rurales a permis aux médecins de soins primaires de trier efficacement les patients qui ont besoin d’un traitement urgent et ceux qui peuvent être gérés efficacement.

Dans l’ensemble, le développement d’une infrastructure d’IA numérique dans les zones rurales peut permettre aux habitants de ces zones d’avoir accès à des diagnostics médicaux de pointe et à des soins plus rapides.

L’intelligence artificielle dans les soins de santé contribue à atténuer la pénurie de spécialistess

Il n’y a pas de pénurie de médecins de soins primaires, mais les spécialistes ne sont souvent pas disponibles en dehors des grandes villes et villages. Dans les zones pauvres en ressources, l’IA a facilité le diagnostic en interprétant des études d’imagerie telles que les radiographies pulmonaires, les tomodensitogrammes, les TEP et les IRM.

Un médecin de soins primaires n’a pas à attendre des jours ou des semaines pour obtenir une lecture d’un radiologue.

L’IA peut interpréter ces images sur place avec une grande précision. Pour les patients, cela signifie qu’il n’y a plus d’attente pour un diagnostic et cela fait gagner énormément de temps dans les allers-retours avec un radiologue.

optimiser l’efficacité

Les établissements de santé sont des entités complexes avec des milliers de patients, d’énormes quantités de données sur les patients et de vastes processus et systèmes interconnectés. Cela peut souvent nuire à l’efficacité, entraîner de longs délais d’attente pour les patients et, dans certains cas, même entraîner des retards ou des rendez-vous manqués.

Les données montrent que l’IA peut rapidement parcourir de grandes quantités de données de patients dans le dossier médical électronique et garantir qu’aucun patient n’est laissé pour compte ou n’a manqué de rendez-vous. De plus, l’IA peut hiérarchiser les services en fonction des ressources disponibles et améliorer les performances du cycle de revenus en optimisant les flux de travail.

L’intelligence artificielle dans les soins de santé est immense à l’intérieur et à l’extérieur des établissements de santé

Le potentiel de IA en santé est immense tant à l’intérieur qu’à l’extérieur des établissements de santé. Les hôpitaux sont confrontés à des défis financiers constants. L’IA peut aider à compenser les inefficacités opérationnelles, la hausse des coûts et la pénurie de travailleurs de la santé. Des technologies comme l’IA contribueront à améliorer l’accès et la distribution des médicaments tout en améliorant les résultats pour les patients.

Alors que l’IA continue de voir un afflux à tous les niveaux de santé, de grandes quantités de données sur la santé peuvent être correctement extraites et analysées. Les données lues par l’IA peuvent fournir plus d’informations sur les causes de troubles complexes. Les médecins peuvent compter sur l’aide de l’IA qui identifie les conditions et bénéficie de conseils pour déterminer des stratégies de traitement efficaces.

L’utilisation de l’apprentissage automatique automatique (AML) facilite les processus d’analyse des données

L’utilisation de l’apprentissage automatique automatisé (AML), en particulier, contribue grandement à l’automatisation du processus d’analyse des données. AML utilise la sélection automatique d’algorithmes, la visualisation des résultats et une interprétation améliorée.

L’analyse des données est plus précise pour guider la prise de décision

Il existe un certain nombre de processus et d’algorithmes d’apprentissage automatique qui peuvent être appliqués pour rendre les données de santé plus utiles afin d’améliorer le processus décisionnel des médecins. Cela peut, à son tour, améliorer le diagnostic et le traitement et affecter la survie et la mortalité des patients.

Crédit d’image : fourni par l’auteur ; Merci!

Benoît Timmermann

Benedict Timmerman est analyste principal de l’expérience informatique chez Digital Giraffes, soutenant des clients opérant dans l’industrie de l’IA tels que JADBio autoML. Benedict englobe des solutions de données et d’apprentissage automatique, fournissant des analyses quantitatives et qualitatives des pratiques, des personnes et des marchés disponibles. Benedict dirige également le processus de génération de prospects de l’entreprise pour ses clients, en concevant des campagnes de sensibilisation.

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