L’intelligence artificielle (AI) a également débarqué dans le secteur sanitaire avec quelques nouvelles applications qui sont déjà utilisables.
L’IA pourrait entrer tôt ou tard dans un peu tous les secteurs productifs, mais dans certains, elle s’avère être plus utile, et donc elle a moins de difficulté à pénétrer.
Summary
Le progrès généré par l’AI : les meilleures applications dans le secteur sanitaire
Le secteur sanitaire est l’un de ceux dans lesquels l’AI peut être plus utile.
En particulier, il s’avère très utile dans le secteur de la recherche dans ce domaine, étant donné que la recherche dans le domaine de la santé repose souvent sur l’analyse de données, et l’IA peut être excellente pour analyser des données, surtout lorsqu’il s’agit de grandes quantités de données difficilement analysables autrement.
Ce n’est cependant pas le seul secteur où l’utilisation d’outils basés sur l’intelligence artificielle se répand déjà, car tous ceux où il y a de la recherche basée sur l’analyse de données peuvent en bénéficier avec succès.
Par exemple, selon le co-fondateur et PDG de OpenAI, Sam Altman, l’IA pourrait apporter dans l’ensemble un progrès exponentiel à toute l’humanité, par exemple dans les domaines climatiques, aérospatiaux, scientifiques, etc.
Il est certain que le domaine scientifique n’est pas seulement l’un de ceux où il a le plus grand potentiel, mais c’est aussi déjà l’un de ceux où il est utilisé de manière relativement répandue.
Ce qui rend l’AI particulièrement efficace dans le domaine scientifique, c’est l’énorme aide qu’elle peut apporter aux chercheurs et aux scientifiques, à tel point que dans ce domaine, elle joue déjà un rôle important.
Les applications de l’IA les plus innovantes dans le secteur sanitaire
Le secteur sanitaire est particulièrement connecté avec la recherche scientifique.
Donc, il ne faut pas s’étonner qu’il soit l’un de ceux où l’AI se répand déjà.
Par exemple, dans ce domaine, elle est utilisée pour accélérer la découverte de nouveaux médicaments, ou pour améliorer l’imagerie. Elle est également utilisée dans le diagnostic et la prestation de soins de santé.
En réalité, ceux qui ont été accomplis jusqu’à présent ne sont probablement que les premiers pas d’un long parcours, d’autant plus qu’en théorie, l’aide que l’IA peut fournir dans le secteur sanitaire est vraiment vaste et profonde.
La gestion des soins sera probablement toujours assurée par des experts médicaux humains, mais ils seront de plus en plus aidés par des outils dotés d’intelligence artificielle qui peuvent améliorer, accélérer et automatiser leur travail, tout en réduisant les erreurs.
La pharmacologie
Certaines des applications basées sur l’IA les plus prometteuses dans le domaine de la santé sont celles qui aident les chercheurs à découvrir de nouveaux médicaments, c’est-à-dire de nouvelles molécules à utiliser comme principes actifs dans les médicaments.
Le fait est que les molécules à analyser sont des milliers, et elles deviennent des millions si l’on prend en considération également celles synthétiques non présentes dans la nature mais créables en laboratoire.
Tester l’efficacité de ces molécules en laboratoire est très difficile, très long, et parfois même simplement impossible.
En utilisant des outils d’IA comme les réseaux neuronaux, il est possible d’analyser des millions de molécules pour essayer de prévoir leur efficacité. De plus, il est également possible d’analyser l’efficacité potentielle de nouveaux médicaments en cours d’étude, avant qu’ils ne soient analysés par des études cliniques souvent coûteuses.
De cette façon, on réduit les temps et les coûts, mais aussi la nécessité de tester des molécules et des médicaments sur des animaux ou des hommes.
L’imagerie
Une utilisation classique de l’IA dans le secteur sanitaire est comme aide pour l’imagerie.
Il existe par exemple des applications qui permettent même aux non-experts d’acquérir des images échographiques de haute qualité du cœur, pour des diagnostics précoces de maladies éventuelles sans avoir à passer par des études spécialisées.
Ces applications aident d’une part l’opérateur à acquérir des images de haute qualité, tandis que d’autre part elles l’aident ensuite à les interpréter.
Quelque chose de similaire existe aussi pour les radiographies.
Une application, par exemple, peut analyser et classer les radiographies du thorax pour détecter des anomalies en quelques secondes, réduisant ainsi le temps et les coûts.
On estime qu’une application pour l’interprétation des images radiographiques est 10 000 fois plus rapide qu’un radiologue moyen.
En outre, ces applications parviennent souvent à identifier des anomalies de plus petite taille, anticipant ainsi parfois de plusieurs mois les diagnostics de maladies telles que les nodules pulmonaires malins.
Diagnostic
Les applications avec IA peuvent être utiles non seulement pour analyser les images, mais aussi pour aider les médecins à effectuer les diagnostics.
Il y en a quelques-unes conçues précisément pour exploiter l’intelligence artificielle dans le processus décisionnel clinique.
Il s’agit d’une intégration dans le processus décisionnel clinique effectué par des médecins humains, et utilise l’analyse prédictive et le traitement du langage naturel pour aider les médecins à prendre des décisions plus éclairées.
En outre, ces outils permettent également de personnaliser les prescriptions des médicaments, de simplifier les opérations et d’optimiser la gestion des ressources.
Les soins de santé
Grâce à la reconnaissance vocale, certaines applications déjà utilisées dans le domaine sanitaire permettent d’automatiser certains services offerts aux patients.
Par exemple, ils aident à communiquer avec les patients qui ont des difficultés de langage, car ils sont équipés de reconnaissance vocale basée sur l’intelligence artificielle qui automatise le processus de compréhension du langage atypique. Ils sont également utilisés en vidéoconférence avec certains des principaux logiciels en circulation de nos jours.
D’autres applications utilisent l’intelligence artificielle pour simplifier la prestation des soins de santé, en automatisant des tâches administratives telles que la planification des rendez-vous, l’analyse des données et les suivis des patients.
Évidemment, toutes ces utilisations ne sont pas des compartiments étanches isolés, mais sont souvent possibles en même temps sur les mêmes patients, ou en soutien l’un de l’autre.
Pour l’instant, les applications ont souvent tendance à fournir un seul service, mais à l’avenir, il est envisageable qu’elles puissent par exemple communiquer entre elles, peut-être grâce à des plateformes de base d’échange de données.
Le chemin est déjà commencé, même si la route à parcourir semble encore très longue.
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