Description
Le « quadruple objectif » des soins de santé – améliorer la santé de la population, l'expérience des patients et des soignants, et réduire le coût croissant des soins – représente un obstacle majeur pour les systèmes de santé du monde entier. Les dépenses mondiales de santé, le fardeau des maladies chroniques et le vieillissement de la population compliquent la tâche des gouvernements, des organismes payeurs, des régulateurs et des prestataires de soins pour innover et faire évoluer les modèles de prestation de soins. De plus, les systèmes de santé sont contraints d'être performants (fournir des soins efficaces et de qualité) et de « transformer » les soins à grande échelle en intégrant des données concrètes à la prise en charge des patients dans le contexte de la pandémie mondiale actuelle.
Résumé Écouter
- Les applications cliniques de l'IA visent à prévenir les maladies, à détecter les changements médicaux, à accélérer le diagnostic et à personnaliser les traitements. Les données sont cruciales, car l'IA apprend à partir des informations existantes, ce qui la différencie de la capacité de création originale de l'intelligence humaine. Les sources de données médicales comprennent les dossiers médicaux électroniques (DME), l'imagerie médicale, la pathologie, la génomique, les données centrées sur le patient et les données de santé comportementale.
- Les résultats de l'IA clinique englobent l'amélioration des décisions cliniques, la prédiction des maladies et l'optimisation des plans de traitement. Les impacts sociétaux plus larges comprennent des avantages économiques, des améliorations de la santé publique et un meilleur accès aux soins de santé dans les pays en développement, contribuant au concept de soins de santé universels.
- L'apprentissage profond est principalement utilisé dans les soins de santé en raison de la complexité et de la variabilité des données médicales. Le rôle de l'IA dans les soins de santé n'est pas nouveau, des défenseurs précoces comme le Dr Eric Topol ayant souligné son potentiel. Les branches principales de l'IA comprennent la vision par ordinateur, la robotique, le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale, chacune ayant des applications spécifiques dans les soins de santé.
- Les modèles d'IA sont développés à partir d'algorithmes, nécessitant des données, une formation et une annotation, souvent exécutées par des cliniciens. L'IA automatisera probablement l'entraînement des modèles, remplaçant certains rôles d'ingénierie et scientifiques. Les algorithmes d'IA comprennent les réseaux neuronaux, qui imitent la structure et la fonction du cerveau humain.
- L'IA dans les soins de santé peut être classée en soins préventifs, diagnostiques et curatifs. Les soins préventifs comprennent les vérificateurs de symptômes, tandis que les soins diagnostiques comprennent les ventilateurs intelligents et le séquençage du génome basé sur l'IA. Les soins curatifs couvrent la robotique chirurgicale et les capteurs de surveillance des patients, notamment en physiothérapie.
- L'adoption de l'IA dans les soins de santé repose sur le gain de temps, l'amélioration des capacités de dépistage et la garantie de l'accessibilité à distance. La construction de modèles d'IA nécessite l'identification des problèmes, les évaluations de faisabilité technique, la collecte de données, l'annotation experte, la création d'algorithmes et l'entraînement des modèles.
- Les principaux défis de l'adoption de l'IA comprennent les problèmes de confiance, les grandes quantités de données non organisées, les biais et le manque de standardisation. Une approche systématique de l'adoption de l'IA consiste à sélectionner un problème urgent, à concevoir une technologie et à identifier une population cible spécifique. Les réussites comprennent les applications de l'IA dans le dépistage du cancer buccal et les collaborations avec les fournisseurs de soins de santé et les institutions universitaires.
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