Qu'est-ce que l'intelligence artificielle en médecine ?
L'apprentissage automatique peut aider à traiter les données médicales et donner aux professionnels de la santé des informations importantes, améliorant ainsi les résultats en matière de santé et les expériences des patients.
Doctors and scientists looking at screens of Magnetic Resonance Imaging (MRI) 3 Tesla twin speed scanner
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle en médecine ?

L'intelligence artificielle en médecine consiste à utiliser des modèles d'apprentissage automatique pour rechercher des données médicales et découvrir des informations permettant d'améliorer les résultats en matière de santé et les expériences des patients. Grâce aux récents progrès de l'informatique et des sciences de l'information, l'intelligence artificielle (IA) fait rapidement partie intégrante des soins de santé modernes. Les algorithmes d'IA et d'autres applications optimisées par l'IA sont utilisés pour aider les professionnels de la santé dans les milieux cliniques et dans les recherches en cours.

Actuellement, les rôles les plus courants de l'IA dans le domaine médical sont l'aide à la décision clinique et l'analyse des images. Les outils d'aide à la décision clinique aident les prestataires de soins à prendre des décisions sur les traitements, les médicaments, la santé mentale et d'autres besoins des patients en leur fournissant un accès rapide aux informations ou aux recherches pertinentes pour leur patient. Dans le domaine de l'imagerie médicale, les outils d'IA sont utilisés pour analyser les tomodensitogrammes, les radiographies, les IRM et d'autres images, afin de détecter des lésions ou d'autres éléments qu'un radiologue humain pourrait ne pas déceler.

Les défis que la pandémie de COVID-19 a créés pour de nombreux systèmes de santé ont également conduit de nombreuses organisations de soins de santé dans le monde entier à commencer à tester sur le terrain de nouvelles technologies assistées par l'IA, telles que des algorithmes pour surveiller les patients et des outils optimisés par l'IA pour dépister les patients atteints du COVID-19.

Les recherches et les résultats de ces tests sont encore en cours de collecte, et les normes générales d'utilisation de l'IA en médecine sont encore en cours de définition. Pourtant, les possibilités pour l'IA de profiter aux cliniciens, aux chercheurs et aux patients qu'ils servent sont en constante augmentation. À ce stade, il ne fait guère de doute que l'IA deviendra un élément central des systèmes de santé numériques qui façonnent et soutiennent la médecine moderne.


Applications d'IA en médecine

L'IA peut avoir un impact positif sur la pratique de la médecine de différentes façons, que ce soit en accélérant le rythme de la recherche ou en aidant les cliniciens à prendre de meilleures décisions. Voici quelques exemples d'utilisation de l'IA :

L'IA dans la détection et le diagnostic des maladies

Contrairement aux humains, l'IA n'a jamais besoin de dormir. Des modèles d'apprentissage automatique pourraient être utilisés pour observer les signes vitaux des patients recevant des soins intensifs et alerter les cliniciens si certains facteurs de risque augmentent. Alors que les appareils médicaux tels que les moniteurs cardiaques peuvent suivre les signes vitaux, l'IA peut collecter les données de ces appareils et rechercher des conditions plus complexes, comme la septicémie. Un client d'IBM a mis au point un modèle d'IA prédictif pour les bébés prématurés, dont la précision est de 75 % pour la détection des septicémies graves.

Traitement personnalisé des maladies

La médecine de précision pourrait devenir plus facile à prendre en charge grâce à l'assistance virtuelle de l'IA. Comme les modèles d'IA peuvent apprendre et retenir les préférences, l'IA a le potentiel de fournir des recommandations personnalisées en temps réel aux patients, 24 heures sur 24. Plutôt que de devoir répéter les informations à une nouvelle personne à chaque fois, un système de soins de santé pourrait offrir aux patients un accès permanent à un assistant virtuel optimisé par l'IA, qui pourrait répondre aux questions en fonction des antécédents médicaux, des préférences et des besoins personnels du patient.

IA dans l'imagerie médicale

L'IA joue déjà un rôle de premier plan dans l'imagerie médicale.Une  recherches ont montré que l'IA optimisée par des réseaux neuronaux artificiels peut être tout aussi efficace que les radiologues humains pour détecter les signes du cancer du sein et d'autres maladies. Outre l'aide qu'elle apporte aux médecins pour repérer les signes précoces de la maladie, l'IA peut également contribuer à rendre plus gérable le nombre stupéfiant d'images médicales que les médecins doivent conserver en détectant les éléments essentiels de l'histoire d'un patient et en leur présentant les images pertinentes.

Efficacité des essais cliniques

Pendant les essais cliniques, beaucoup de temps est dédié à l'attribution des codes médicaux aux résultats des patients et à mettre à jour les ensembles de données pertinents. L'IA peut contribuer à accélérer ce processus en proposant une recherche plus rapide et plus intelligente des codes médicaux. Deux clients d'IBM Watson Health ont récemment constaté qu'avec l'IA, ils pouvaient réduire de plus de 70 % le nombre de leurs recherches de codes médicaux.

Développement accéléré de médicaments

La découverte de médicaments est souvent l'une des parties les plus longues et les plus coûteuses du développement d'un médicament. L'IA pourrait contribuer à réduire les coûts de mise au point de nouveaux médicaments, principalement de deux manières : en créant de meilleure conceptions de médicaments et en trouvant de nouvelles combinaisons prometteuses de médicaments. Grâce à l'IA, de nombreux défis liés au Big Data auxquels est confronté le secteur des sciences de la vie pourraient être relevés.

 

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Avantages de l'IA en médecine
Soins aux patients en toute connaissance de cause

L'intégration de l'IA médicale dans les flux de travail des médecins peut donner aux prestataires un contexte précieux lorsqu'ils prennent des décisions en matière de soins. Un algorithme d'apprentissage automatique entraîné peut contribuer à réduire le temps de recherche en fournissant aux cliniciens des résultats de recherche précieux, accompagnés d'informations factuelles sur les traitements et les procédures, alors que le patient est encore dans leur cabinet.

Réduction des erreurs

Il est quelque peut évident que l'IA peut contribuer à améliorer la sécurité des patients. Un examen systémique récent de 53 études évaluées par des pairs et portant sur l'impact de l'IA sur la sécurité des patients a révélé que les outils d'aide à la décision optimisés par l'IA peuvent contribuer à améliorer la détection des erreurs et la gestion des médicaments.

Réduction du coût des soins

L'IA pourrait réduire les coûts dans des soins de santé de bien des façons. La réduction des erreurs de médication, l'assistance médicale virtuelle personnalisée, la prévention des fraudes et le support de flux de travail administratifs et cliniques plus efficaces sont quelques possibilités très prometteuses.

Accroître l'engagement du médecin-patient

De nombreux patients ont des questions en dehors des heures d'ouverture habituelles. L'IA peut fournir une assistance 24 heures sur 24 grâce à des agents conversationnels qui peuvent répondre aux questions de base et donner aux patients des ressources lorsque les locaux de leur prestataire n'est pas ouvert. L'IA pourrait être également utilisée pour trier les questions et signaler les informations devant faire l'objet d'un examen plus approfondi, ce qui permettrait d'alerter les prestataires sur les changements de santé nécessitant une attention supplémentaire.

Pertinence contextuelle

L'un des principaux avantages de l'apprentissage en profondeur réside dans le fait que les algorithmes d'IA peuvent utiliser le contexte pour distinguer différents types d'informations. Par exemple, si une note clinique comprend une liste des médicaments actuels d'un patient ainsi qu'un nouveau médicament recommandé par le prestataire, un algorithme d'IA bien entraîné peut utiliser le traitement du langage naturel pour identifier les médicaments qui doivent figurer dans les antécédents médicaux du patient.


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