Description
L'IA joue un rôle important dans l'optimisation des doses et la prédiction des effets indésirables des médicaments, améliorant considérablement la sécurité des patients et les résultats thérapeutiques. Les professionnels de santé peuvent utiliser des algorithmes d'IA pour ajuster les dosages prescrits pour des patients spécifiques et prévoir les effets indésirables potentiels des médicaments, réduisant ainsi les risques et améliorant la prise en charge des patients.
Résumé Écouter
- L'IA est de plus en plus intégré aux soins de santé pour améliorer le diagnostic, personnaliser les plans de traitement et accroître l'efficacité. Les applications courantes comprennent l'analyse prédictive, l'aide à la décision clinique, les chatbots d'IA et le diagnostic par imagerie. Plusieurs entreprises indiennes sont pionnières de l'IA dans le domaine de la santé, telles que Niramai pour la détection précoce du cancer du sein, Cure AI pour l'analyse des radiographies pulmonaires et Mfine pour la télémédecine via des chatbots implantés sur l'IA.
- Les soins personnalisés, adaptant les traitements au profil unique de chaque patient, conduisent à une efficacité accrue, à moins d'effets indésirables et à une plus grande satisfaction du patient. Des outils d'IA comme Hugging Face résument les complexes médicaux révélés, faisant gagner du temps aux médecins. L'IA analyse divers types de données, tels que les résultats médicaux, les profils génétiques, les facteurs de style de vie et la surveillance en temps réel des valeurs de laboratoire, pour créer des plans de traitement holistiques.
- L'apprentissage automatique identifie les schémas et fait des prédictions, la vision par ordinateur interprète les images médicales et le traitement du langage naturel extrait des détails des notes cliniques. L'IA générative crée des données synthétiques pour améliorer l'entraînement des modèles, notamment pour les cas rares. Niramai détecte le cancer du sein à un stade précoce à l'aide de l'imagerie thermique et de l'IA avec une sensibilité et une spécificité élevées.
- IBM Watson for Oncology adapte les plans de chimiothérapie en utilisant les données génétiques des patients. L'ECG amélioré de la Mayo Clinic détecte précocement les maladies cardiaques asymptomatiques. Viero utilise des glucomètres intelligents pour la surveillance en temps réel de la glycémie et un coaching personnalisé. Des outils d'IA approuvés par la FDA, tels que IAD pour le cancer du sein et Viz.ai pour les accidents vasculaires cérébraux, gagnent en importance.
- L'IA dans le flux de travail chirurgical est divisée en planification préopératoire, assistance peropératoire et surveillance postopératoire. Le système chirurgical Davinci, une plateforme de chirurgie robotisée assistée par IA, guide les chirurgiens avec précision. La rétroaction de force visuelle aide les chirurgiens à évaluer la tension des tissus pendant la chirurgie, tandis que les plateformes d'intelligence chirurgicale analysent les vidéos et les données peropératoires pour une rétroaction en temps réel.
- La surveillance postopératoire comprend des dispositifs tels que Mimosa Pro pour l'évaluation de l'oxygénation des tissus et Wound Vision Scout pour la surveillance de la cicatrisation des plaies. Les algorithmes d'IA reconstruisent les images des patients à partir de tomodensitogrammes et d'IRM pour créer des modèles 3D. Les lunettes VR améliorent la planification chirurgicale et l'engagement des patients en visualisant l'anatomie du patient.
- Les modèles d'IA, tels que le modèle de prédiction du cancer du sein créé à l'aide de l'apprentissage automatique et des données des dossiers médicaux électroniques, fournissent aux cliniciens à effectuer un diagnostic précoce et à prendre des décisions de traitement personnalisées. L'IA ne peut pas remplacer les professionnels de la santé, mais elle sert de partenaire. La primauté de l'expertise du médecin est primordiale, l'expérience et l'intuition du médecin étant essentielles.
- Les étapes pratiques pour intégrer l'IA dans les flux de travail cliniques comprennent l'identification des cas d'utilisation, la réalisation de tests pilotes, l'intégration de l'IA dans les systèmes hospitaliers, la garantie de la confidentialité et de la conformité des données, ainsi que la surveillance et le raffinement des applications d'IA. La confidentialité et la sécurité des données sont de la plus haute importance, nécessitant un cryptage robuste, l'anonymisation des données et le respect de la réglementation en matière de santé. Les biais algorithmiques peuvent être atténués en utilisant des ensembles de données diversifiées et en effectuant des audits de biais.
- L'IA explicable aide les cliniciens à comprendre comment les modèles d'IA réussissent à leurs conclusions, en s'attaquant au problème de la « boîte noire ». Les tendances émergentes comprennent l'édition de gènes améliorée par l'IA et l'imagerie par IA pour un diagnostic de précision. L'avenir de l'IA dans les soins de santé implique une approche holistique des soins aux patients, des traitements personnalisés, des soins prédictifs et la réduction des inégalités d'accès aux soins de santé.
Exemple de certificat
À propos des intervenants
Dr Ajit Audipudi
Ingénieur en IA médicale, chirurgien généraliste, innovateur en IA, Hyderabad
Divulgation financière
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