Comment l'IA change les soins de santé – comment entreprendre sans argent

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  • L'apprentissage automatique et les réseaux de neurones profonds ont entraîné d'importants progrès en intelligence artificielle.
  • Les principales applications de l'IA dans les soins de santé comprennent les diagnostics, les chirurgies robotiques et les infirmières auxiliaires virtuelles.
  • L'IA dans le secteur de la santé devrait atteindre 6,6 milliards de dollars d'ici 2021.
  • L’adoption de l’IA pourrait faire économiser 150 milliards de dollars par an au secteur de la santé américain d’ici 2026.

Dans Star Wars: L'Empire contre-attaqueLuke Skywalker est sauvé des déchets gelés de Hoth après une rencontre presque fatale. Heureusement, il a été renvoyé dans un centre médical doté d'une robotique avancée et d'une technologie futuriste qui soigne ses blessures et le ramène rapidement à la santé. Bien sûr, c'est la matière de la science-fiction… pour le moment.

L'industrie de la santé pourrait être dirigée vers une autre transformation high-tech (même si elle continue de s'adapter à l'avènement des systèmes de dossiers de santé électroniques et d'autres produits informatiques pour la santé) à mesure que l'intelligence artificielle (IA) s'améliorera. Les applications de l'intelligence artificielle pourraient-elles devenir la nouvelle norme dans pratiquement tous les secteurs de l'industrie des soins de santé? De nombreux experts estiment que cela est inévitable et arrive plus tôt que prévu.

L'intelligence artificielle pourrait être simplement définie comme un ordinateur et un logiciel capable d'un comportement intelligent, tel que l'analyse et l'apprentissage. C'est une vaste catégorie à la pointe du développement technologique, qui se développe et évolue chaque jour.

L'apprentissage automatique est à la base de l'IA moderne et constitue essentiellement un algorithme qui permet aux ordinateurs d'apprendre indépendamment sans suivre aucune programmation explicite. À mesure que les algorithmes d'apprentissage machine rencontrent plus de données, leurs performances s'améliorent.

L'apprentissage en profondeur est un sous-ensemble d'apprentissage machine qui fonctionne de manière similaire avec une légère torsion. L'apprentissage en profondeur va encore plus loin en faisant des inférences basées sur les données rencontrées auparavant. En d'autres termes, l'apprentissage en profondeur permet à une application d'IA de tirer ses propres conclusions. Il fonctionne via un réseau de neurones artificiels, qui est un ensemble d’algorithmes d’apprentissage automatique fonctionnant en tandem. Un réseau de neurones ressemble vaguement au cerveau humain, avec une série de "neurones" qui "se déclenchent" lorsque certains stimuli (dans ce cas, des données) sont présents.

«Les solutions classiques d’apprentissage automatique ne sont pas cognitives; elles sont formées à partir de données mais ne permettent pas de dépasser les données manquantes ou brisées et de construire une hypothèse sur les actions potentielles», a déclaré AJ Abdallat, PDG de Beyond Limits. "L'apprentissage automatique peut être efficace pour détecter quelque chose d'anticipé, mais il échoue lorsqu'il est confronté à l'inattendu."

Pour amener l'intelligence artificielle à un niveau supérieur, a déclaré Abdallat, les développeurs doivent mettre l'accent sur les raisonnements déductifs et inductifs, et imiter les schémas cognitifs des machines qu'ils conçoivent. Un avantage des solutions d'apprentissage dynamiques et profondes, a-t-il ajouté, est qu'elles peuvent expliquer leur raisonnement et leurs conclusions, un avantage majeur pour la prise de décision complexe.

L'intelligence artificielle reste une technologie relativement nouvelle, en particulier dans le secteur de la santé, où l'adoption en est encore à ses balbutiements. À mesure que l'IA et les outils d'apprentissage automatique deviennent plus sophistiqués, leurs cas d'utilisation se sont développés; Cependant, l'adoption de l'IA reste faible, selon John Frownfelter, responsable de l'information médicale chez Jvion.

"Nous sommes toujours dans la phase de battage médiatique où de nombreuses organisations tentent de comprendre comment cela s'inscrit dans une stratégie globale", a déclaré Frownfelter. "Les premières IA ont été vues… avec une emphase plus grande sur la reconnaissance des modèles pour les processus de facturation. Elle a évolué vers une utilisation beaucoup plus sophistiquée de l'apprentissage automatique en profondeur et de l'exploitation de la puissance du Big Data."

Les applications modernes de l'IA incluent de nombreux cas d'utilisation, allant de la cybersécurité à l'imagerie radiographique, a déclaré Frownfelter. Alors que les applications d'intelligence artificielle continuent de s'améliorer, l'ensemble du secteur des soins de santé pourrait subir un changement. Voici quelques-uns des principaux moyens par lesquels l'IA devrait façonner les soins de santé au cours des prochaines années.

L'intelligence artificielle excelle dans la catégorisation des données, en particulier une fois qu'elle a été exposée à de grandes quantités de données sur le sujet. En matière de diagnostic, cela ouvre de grandes perspectives pour l'IA: l'analyse d'imagerie médicale et les dossiers médicaux des patients, la génétique, etc., peuvent tous être combinés pour améliorer les résultats du diagnostic. De plus, les outils d'IA peuvent utiliser des informations similaires pour élaborer des approches de traitement uniques et proposer des recommandations aux médecins.

"Les développements vraiment intéressants se situent dans le domaine clinique", a déclaré Frownfelter. "Les analyses cliniques prescriptives sont probablement les solutions les plus proches de l'IA pour soutenir les soins directs aux patients en 2019."

Les opérations robotiques permettent aux chirurgiens d’utiliser des outils plus petits et de pratiquer des incisions plus précises. Les chirurgiens (et les patients) pourraient également bénéficier de l'IA en combinant les dossiers médicaux avec des données en temps réel pendant les opérations, ainsi qu'en tirant parti des données de chirurgies antérieures du même type ayant réussi. Accenture, un cabinet de conseil en technologies, estime que la chirurgie assistée par robot, basée sur l'IA, pourrait faire économiser 40 milliards de dollars par an au secteur de la santé aux États-Unis d'ici 2026.

Pensez aux infirmières auxiliaires virtuelles comme un Alexa pour votre lit au chevet de l’hôpital. Ces assistants virtuels reproduisent le comportement typique d’une infirmière en assistant les patients dans leurs tâches quotidiennes, en leur rappelant de prendre des médicaments ou de se rendre à des rendez-vous, en répondant à des questions médicales, etc. Accenture estime que les infirmières auxiliaires virtuelles pourraient être la deuxième source d’économies annuelles pour le secteur de la santé aux États-Unis, en réduisant les coûts jusqu’à 20 milliards de dollars.

Naturellement, les pratiques médicales, les hôpitaux et autres points de soins génèrent beaucoup de paperasse. En fait, la consolidation et la numérisation de ces dossiers ont conduit à l’adoption par l’ensemble du secteur des systèmes de dossiers de santé électroniques. L'intelligence artificielle a déjà commencé à pénétrer dans ces systèmes et peut également être utilisée pour rationaliser les fonctions administratives. Accenture estime que les nouvelles économies réalisées dans le flux de travail administratif grâce aux nouvelles technologies d'IA pourraient permettre des économies annuelles de 18 milliards de dollars.

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Déjà, la planification automatisée et les rappels de rendez-vous sont monnaie courante, mais le visage de l'engagement du patient pourrait bientôt devenir plus robotique (et pourtant, en même temps, plus personnel.)

"Nous avons à juste titre mis l'accent sur l'utilisation de l'IA pour mieux diagnostiquer et guérir les patients", a déclaré Phil Marshall, cofondateur de Conversa Health. "C'est important, mais nous assistons maintenant à un changement dans les façons dont l'IA peut s'étendre à l'expérience du patient."

Par exemple, les patients préoccupés par une maladie particulière ou les effets secondaires du traitement pourraient interroger un chatbot à tout moment, même si leur médecin n'est pas disponible, a déclaré Marshall.

"Imaginez un patient atteint de cancer qui subit des radiations (qui) n'est pas familier avec ce qui constitue un effet secondaire normal et ce qui ne l'est pas. Maintenant, au lieu de s'inquiéter toute la nuit jusqu'à l'ouverture du bureau du médecin, le chatbot peut le leur faire savoir", a-t-il déclaré.

Que vaut tout cela? Accenture estime que les 10 principales applications de l'IA dans le secteur de la santé pourraient permettre à l'industrie d'économiser 150 milliards de dollars par an d'ici 2026. Le marché de la santé de l'IA devrait représenter 6,6 milliards de dollars d'ici 2021, ce qui représente un taux de croissance annuel composé énorme de 40% depuis 2014, mais également investissement modeste par rapport aux économies attendues directement liées à l’adoption de l’IA.

"Les investissements et l'adoption de l'IA clinique sont encore faibles, mais cela commence à s'accélérer", a déclaré Frownfelter. "Le développement le plus significatif de la prochaine année sera probablement une compréhension et une acceptation accrues de l'IA."

Trouver une bonne idée, c’est déjà une bonne phase, mais ce n’est sûrement pas une raison pour délaisser votre travail et vous lancer dans le vide. Avant de vous mettre dans l’entreprenariat, il est capital de vous assurer que les utilisateurs auront très besoin de votre service ou de votre produit. Dans cela, vos amis et votre famille ne comptent pas. il faut les avis d’acheteurs possibles que vous désirez bien captiver une fois votre entreprise mise en place. nnC’est là qu’entre en loisir le MVP ou Produit Minimum Viable. Un MVP est la version la plus simple et la plus classsique de votre produit ou service. Il doit être suffisamment fonctionnel pour convenir les premiers clients. Il ne s’agit là que d’un prototype et les critiques que vous allez recevoir vous donneront la possibilité de voir si vous devez apporter quelques améliorations ou s’il est temps de lancer sa mise sur le marché.

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