Comment l'apprentissage automatique change-t-il la donne dans le secteur de la santé ?

L'apprentissage automatique est à l'origine d'améliorations et d'innovations massives dans le secteur de la santé. Il accélère les progrès dans les opérations cliniques, le développement de médicaments, la chirurgie et la gestion des données.

La pandémie de Covid-19 a encore poussé le secteur de la santé à adopter activement cette technologie moderne.

Plus important encore, les patients devraient en bénéficier le plus, car la technologie peut améliorer leurs résultats de santé en analysant les meilleurs plans de traitement pour eux. Le ML est capable de détecter la maladie à un stade précoce avec plus de précision, contribuant ainsi à réduire le nombre de réadmissions dans les hôpitaux et les cliniques.

Dans cet article, nous découvrirons les applications clés de l'apprentissage automatique dans les soins de santé et comment cette technologie redéfinit l'industrie avec ses avantages exceptionnels.

Commençons!

Principales applications de l'apprentissage automatique dans les soins de santé

Qu'il s'agisse de maximiser l'efficacité des hôpitaux ou d'établir un diagnostic précis, les technologies ML se sont révélées être une aubaine pour le secteur de la santé. Voici quelques applications majeures d'apprentissage automatique dans le secteur de la santé pour mieux interagir avec les utilisateurs et générer plus de revenus.

Traitement personnalisé

Offrir des traitements personnalisés est l'un des principaux cas d'utilisation de l'apprentissage automatique dans le domaine de la santé. Il permet aux organisations de soins de santé de fournir des soins personnalisés aux patients en analysant les antécédents médicaux, les symptômes et les tests des patients. En utilisant le ML dans la médecine et les soins de santé, les médecins peuvent développer des traitements personnalisés et prescrire des médicaments qui ciblent des maladies spécifiques chez des patients individuels.

Avec ML, les organisations de santé peuvent également avoir accès à l'analyse basée sur les dossiers de santé électroniques du patient. Cela aide les médecins à prendre des décisions plus rapides sur le type de traitement qui convient le mieux au patient.

De plus, l'apprentissage automatique dans le domaine de la santé peut aider les médecins à déterminer si le patient est prêt pour les changements nécessaires de médication. Cela aide à induire le bon traitement dès le début.

Détecter la fraude

Selon le ministère de la Justice des États-Unis, 3 % des demandes de remboursement de frais de santé dans le pays sont frauduleuses. Cela se traduit par une centaine de milliards de dollars perdus chaque année. À l'aide de modèles d'apprentissage automatique , le secteur de la santé peut détecter les réclamations non valides avant qu'elles ne soient payées et accélérer l'approbation, le traitement et le paiement des réclamations valides. Outre la détection des fraudes à l'assurance, le ML empêche également le vol des données des patients.

Des organisations de santé de premier plan telles que Harvard Pilgrim Health adoptent les technologies d'IA et de ML pour éradiquer la fraude dans le domaine de la santé. Ils utilisent des systèmes de détection de fraude basés sur ML pour identifier les réclamations et détecter les comportements suspects.

Détecter les maladies à un stade précoce

Il y a beaucoup de maladies que vous devez détecter dans les premiers stades pour identifier le plan de traitement et aider les patients à assurer un bon mode de vie.

Une combinaison d'algorithmes supervisés et non supervisés sous apprentissage automatique fournit une meilleure assistance aux médecins dans la détection précoce des maladies. ML compare les nouvelles données avec les anciennes données sur une maladie particulière, et si les symptômes montrent un drapeau rouge, les médecins peuvent prendre des mesures en conséquence.

Chirurgie assistée par robot

Les robots chirurgicaux alimentés par ML ont révolutionné les chirurgies en termes de précision et de vitesse. Ces systèmes peuvent effectuer des procédures chirurgicales compliquées avec une perte de sang, des effets secondaires ou des risques de douleur réduits. De plus, la récupération post-opératoire est beaucoup plus rapide et plus facile.

Le centre médical universitaire de Maastricht est l'un des meilleurs exemples d'apprentissage automatique dans le domaine de la santé. Il utilise un robot chirurgical alimenté par ML pour suturer de petits vaisseaux sanguins, pas plus épais que 0,03 millimètre.

En utilisant le ML dans la médecine et les soins de santé, les professionnels et les chirurgiens ont accès à des informations en temps réel et à des informations sur l'état de santé actuel d'un patient. Ceci, à son tour, permet aux prestataires de soins de santé de prendre des décisions intelligentes avant, pendant et après les procédures pour garantir les meilleurs résultats. Lisez ici pour savoir comment l'avenir du travail sera façonné par les robots .

Analyser les erreurs dans les prescriptions

Aux États-Unis seulement, 5 000 à 7 000 personnes meurent chaque année à cause d'erreurs de prescription. Ces erreurs proviennent souvent d'interfaces EHR défectueuses - les médecins choisissent les mauvais médicaments dans un menu déroulant ou se confondent dans les unités de dosage. Dans de tels cas, les technologies ML peuvent être un sauveur.

Les modèles ML analysent les données historiques du DSE et comparent les nouvelles prescriptions avec celles-ci. Les prescriptions qui s'écartent des modèles typiques sont signalées, afin que les médecins puissent les revoir et les ajuster.

Par exemple, le Brigham and Women's Hospital utilise un système alimenté par ML pour identifier les erreurs de prescription. En un an, le système a identifié 10 668 erreurs potentielles, et 79 % d'entre elles étaient cliniquement valables, de sorte que l'hôpital a réussi à économiser 1,3 million de dollars en coûts liés aux soins de santé.

Outre les économies de coûts, un système de détection d'erreurs basé sur le ML améliore la qualité des soins en prévenant les surdosages de médicaments et les risques pour la santé.

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Aide à la recherche et aux essais cliniques

La recherche et les essais cliniques sont des processus longs et coûteux. Il y a une bonne raison à cela : les nouveaux médicaments et procédures médicales doivent être prouvés sûrs avant d'être largement utilisés. Cependant, il y a des cas où la solution doit être libérée dès que possible - comme avec les vaccins pour COVID-19.

Heureusement, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent raccourcir le processus. Ces algorithmes peuvent aider à déterminer le meilleur échantillon pour l'essai, à recueillir plus de points de données, à analyser les données en cours des participants à l'essai et à réduire les erreurs basées sur les données.

Découverte et création de médicaments

C'est l'un des principaux avantages de l'apprentissage automatique dans le domaine de la santé . ML a la capacité de découvrir de nouveaux médicaments qui offrent une grande valeur économique pour les produits pharmaceutiques, les hôpitaux et de nouvelles voies de traitement pour les patients. Cela rend également le processus de création de médicaments plus rapide et extrêmement rentable.

Atomwise est l'une de ces sociétés pharmaceutiques qui utilise des superordinateurs, qui extraient la thérapie des bases de données de la structure moléculaire. En 2015, Atomwise a utilisé sa technologie d'apprentissage en profondeur pour découvrir les médicaments actuels sur le marché qui pourraient être repensés pour traiter le virus Ebola. Ils ont réussi à trouver deux médicaments qui pourraient aider à réduire les risques d'épidémie.

L'analyse qui aurait pris plusieurs années s'est déroulée en une journée grâce à la technologie basée sur Atomwise ML.

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Automatisation du diagnostic d'image

Les hôpitaux et les cliniques utilisent le ML pour reconnaître les anomalies dans différents types d'images médicales , telles que les IRM ou les radiographies. La reconnaissance d'images aide les médecins à diagnostiquer les infections du foie et des reins, les tumeurs, à améliorer le pronostic du cancer, etc.

Le meilleur exemple de perception visuelle alimentée par ML est l'outil utilisé par l'hôpital universitaire UVA. À l'aide d' algorithmes ML , l'outil analyse les images de biopsie d'enfants pour différencier la maladie cœliaque de l'entéropathie environnementale, en le faisant de manière aussi fiable que les médecins.

Maintenant que nous avons examiné les principales applications d'apprentissage automatique et les cas d'utilisation de l'apprentissage automatique dans le secteur de la santé, plongeons dans les défis de la mise en œuvre des technologies ML pertinentes pour le secteur de la santé.

Défis liés à l'adoption du ML dans les soins de santé

La mise en œuvre à grande échelle de technologies innovantes telles que l'IA et le ML s'accompagne de plusieurs défis. Du manque de données de qualité à la sécurité des patients, un certain nombre d'obstacles existent pour le secteur de la santé utilisant des logiciels et des technologies basés sur le ML.

Alors, jetons un coup d'œil à eux:

Sécurité du patient

Les décisions prises par les algorithmes d'apprentissage automatique reposent entièrement sur les données sur lesquelles ils ont été appris. Si l'entrée n'est pas fiable ou erronée, le résultat sera également erroné. La décision erronée peut nuire au patient ou même causer sa mort.

Manque de données de qualité

Les résultats que vous obtenez des algorithmes d'apprentissage automatique dépendent de la qualité des données qui y sont introduites. Malheureusement, les données médicales ne sont pas toujours aussi précises et standardisées qu'elles le devraient souvent. Il y a des lacunes dans les dossiers, des inexactitudes dans les profils et d'autres difficultés. Ainsi, avant d'appliquer un outil d'apprentissage automatique, vous devez passer du temps à collecter, nettoyer, valider et structurer les données à ses fins.

Problèmes de confidentialité

Un autre défi majeur de la mise en œuvre de l'IA et de l'apprentissage automatique dans les soins de santé réside dans la quantité de données collectées contenant des informations sensibles ou confidentielles. Ceci, à son tour, nécessite la mise en œuvre de mesures de sécurité supplémentaires. Il est donc crucial de rechercher la bonne société de développement de logiciels ML qui peut offrir un certain nombre d'options de sécurité pour garantir que les données de vos clients sont traitées de manière appropriée.

L'avenir du ML dans les soins de santé

L'avenir du ML dans le secteur de la santé s'annonce prometteur. Malgré certains défis, ML améliore déjà l'expérience des patients, la pratique médicale des cliniciens et les opérations de l'industrie pharmaceutique. Et le voyage ne fait que commencer. Selon Grand View Research , l'IA et le ML mondiaux sur le marché de la santé devraient se développer à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 38,4 % de 2022 à 2030.

Les ensembles de données croissants d'informations numériques liées à la santé des patients, la demande croissante de médecine personnalisée et la demande croissante de réduction des dépenses de soins sont quelques-uns des principaux moteurs de la croissance du marché.

De plus, dans les années à venir, il pourrait y avoir des robots programmés qui aideraient les médecins dans la salle d'opération. Les technologies alimentées par ML dans les soins de santé peuvent permettre aux médecins de minimiser les risques pendant les opérations en allant dans les moindres détails du traitement.

L'apprentissage automatique dans le secteur de la santé permet également des "biopsies virtuelles" et fait progresser le domaine innovant de la radiomique. Tirer parti des outils d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle pour obtenir des informations peut créer des alertes plus rapides et plus précises pour les prestataires de soins de santé.

L'IA et l'apprentissage automatique dans le domaine de la santé peuvent également fournir des avertissements plus précoces pour des conditions telles que les convulsions ou la septicémie, qui nécessitent souvent une analyse intensive d'ensembles de données très complexes.

Tirer parti du ML pour la notation des risques, l'aide à la décision clinique et l'alerte précoce sont quelques-uns des domaines de développement importants de cette approche révolutionnaire.

L'apprentissage automatique va sûrement élargir sa base dans les soins de santé dans les années à venir. Par conséquent, les professionnels de la santé et les cliniciens doivent commencer à utiliser l'apprentissage automatique en leur faveur.

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L'un de nos projets réussis dans ce domaine est l' application YouCOMM développée pour connecter les patients hospitalisés avec des infirmières pour une aide médicale en temps réel. Le système permet aux patients d'appeler/de notifier le personnel à l'aide de gestes de la tête ou de commandes vocales.

Depuis le lancement de l'application, plus de 5 chaînes d'hôpitaux aux États-Unis utilisent la solution YouCOMM.

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