L'IA dans le secteur de la santé : cas d'utilisation de l'intelligence artificielle dans le secteur de la santé

L’intelligence artificielle (IA) ouvre la voie à un meilleur secteur de la santé grâce aux algorithmes, à la robotique et à l’analyse des données. Ces améliorations sont devenues plus évidentes pendant la pandémie de COVID-19, où des robots ont été déployés dans les hôpitaux et les cliniques pour désinfecter les chambres, effectuer des diagnostics et une surveillance à distance et transporter les échantillons vers les laboratoires.

Les progrès des logiciels et des technologies basées sur le cloud ont également conduit à l'automatisation de l'imagerie médicale, à la télésanté, à des diagnostics plus précis et à des soins personnalisés aux patients. Ces développements ont conduit à une augmentation des investissements dans les solutions d'IA dans l'industrie, y compris des sociétés de capital-risque finançant des projets d'IA liés aux soins de santé d'une valeur de $85 milliards de dollars, selon le cabinet de conseil McKinsey. L'entreprise a également souligné qu'environ 23 applications d'IA sont déjà largement utilisées dans le secteur. Dans cet article, nous aborderons certains de ces avantages et cas d'utilisation, ainsi que la manière dont ils transforment le secteur de la santé.

Avantages de l'IA dans les soins de santé

L’IA est sur le point de changer l’avenir des soins de santé, car l’analyse des données permet une prise de décision plus précise, fournit de meilleures références médicales et rationalise la recherche et le développement.

Analyse précise de l'imagerie médicale

Les images histopathologiques font partie des techniques d’imagerie médicale les plus utilisées pour identifier les cancers. Cependant, la charge de travail des pathologistes n’a cessé d’augmenter, conduisant à des erreurs de diagnostic. Une recherche de l’Université de Tulane en 2021 a montré que l’IA peut détecter et identifier avec précision le cancer colorectal grâce à l’analyse des tissus. Un programme d’apprentissage automatique a été utilisé pour analyser 13 000 images de cancer colorectal dans 13 centres de cancérologie en Chine, en Allemagne et aux États-Unis. À la fin de la recherche, l’algorithme était capable d’identifier le cancer avec une précision de 98 pour cent, [JC1] légèrement meilleure que celle du pathologiste humain moyen avec 97 pour cent. Les scientifiques sont optimistes quant au fait que l’analyse d’imagerie médicale basée sur l’IA peut accélérer considérablement les diagnostics.

Diagnostics et applications de traitement améliorés

Les erreurs de diagnostic comptent parmi les conséquences les plus graves d’un mauvais service de santé. Malheureusement, cela arrive trop souvent, car les prestataires de soins de santé manquent de personnel et les médecins sont trop sollicités. L'une des premières solutions d'IA pour automatiser le diagnostic était Watson for Health d'IBM, axée sur la médecine de précision, en particulier les traitements contre le cancer. Watson peut se référer à des milliers d'informations médicales, notamment des revues médicales, des études de cas, des plans de traitement et leurs résultats, ainsi que des symptômes. Une autre solution d'IA est DeepMind Health de Google, qui collabore avec des médecins et des chercheurs pour diagnostiquer des maladies réelles. Pour ce faire, la technologie utilise l’apprentissage automatique et les neurosciences pour créer un modèle d’apprentissage en profondeur capable de mieux connecter les informations. Un autre exemple est le révolutionnaire AlphaFold, qui utilise l’IA pour prédire les structures des protéines cellulaires afin de comprendre comment elles fonctionnent mal et conduisent à des maladies. Outre le diagnostic, cet outil peut grandement faire progresser le développement et la recherche de médicaments.

La détection précoce

Grâce à l’accès de l’IA à des milliers de bases de données sur les maladies, elle est devenue plus efficace dans la détection des maladies, en particulier du cancer. Selon l’American Cancer Society, avant l’IA, les mammographies donnaient souvent de faux résultats, ce qui conduisait à un diagnostic erroné d’une patiente en bonne santé sur deux. Grâce à l’IA, l’analyse des résultats de mammographie est désormais 30 fois plus rapide avec une précision de 99 %. Cela a éliminé le besoin de biopsies coûteuses et inutiles. Parallèlement, les patients à risque de comorbidités génétiques spécifiques comme le diabète peuvent désormais également être surveillés 24h/24 et 7j/7 à l'aide de dispositifs portables. Ces appareils peuvent alerter les médecins et les cliniques de toute irrégularité dans la fréquence cardiaque ou la glycémie de leurs patients. Les crises cardiaques potentielles sont également signalées précocement, ce qui donne aux patients plus de chances de se rétablir complètement.

Développement et recherche accélérés de médicaments

Le développement de médicaments et de vaccins est l’un des projets les plus coûteux du secteur de la santé. Selon la California Biomedical Research Association, il faut environ 12 ans pour faire passer un médicament du laboratoire à la pratique clinique. En outre, les taux de réussite sont souvent faibles, avec seulement cinq médicaments sur 5 000 en phase d’essais précliniques passant aux tests sur l’homme. En moyenne, le développement d’un nouveau médicament coûte $359 millions de dollars. Cependant, la découverte de médicaments est devenue plus efficace et prend moins de temps grâce à l’IA et à l’apprentissage automatique. Une combinaison de logiciels et de robots physiques peut exécuter des expériences 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, surveiller les résultats, enregistrer les analyses et suggérer d'autres étapes. En plus de faciliter les tests en laboratoire, l’IA peut aider à préparer les centaines de documents complexes nécessaires au passage d’un nouveau médicament à chaque phase de recherche.

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