Soins de santé basés sur l'IA : l'avenir de la médecine

En fait, le marché des soins de santé basés sur l’IA s’élève à 14,6 milliards de dollars et devrait se multiplier par plusieurs pour atteindre 102,7 milliards de dollars d’ici 2028.

À l’heure actuelle, l’IA a été testée avec succès dans diverses méthodes médicales, notamment l’identification rapide d’anomalies dans les examens radiologiques, l’interprétation de signaux biomédicaux complexes pour la détection précoce de maladies et la facilitation d’approches thérapeutiques personnalisées en analysant les informations génétiques.

Ce que l’avenir nous réserve, c’est que ces applications seront utilisées à plus grande échelle. Certains d’entre eux sont censés être démocratisés au niveau de l’utilisateur final tandis que d’autres seront limités au niveau des instituts médicaux et des chercheurs.

Explorons l'avenir des mises en œuvre de l'IA dans le secteur de la santé.

1. Identifier les anomalies dans les analyses radiologiques

Les radiographies pulmonaires jouent un rôle crucial dans le diagnostic d’un large éventail de problèmes cardiaques et pulmonaires. La détection d'une irrégularité sur une radiographie pulmonaire peut signaler diverses affections, telles que le cancer et les maladies pulmonaires chroniques.

Un outil d’IA capable de distinguer efficacement les radiographies thoraciques normales et anormales allégerait considérablement la charge de travail substantielle des radiologues du monde entier.

En fait, selon un rapport récent publié par la Radiological Society of North America, les chercheurs ont utilisé un outil d’IA disponible dans le commerce pour analyser les radiographies pulmonaires de 1 529 patients répartis dans quatre hôpitaux de la capitale danoise.

Les radiographies couvraient les cas des services d’urgence, les patients hospitalisés et les patients ambulatoires. L’outil d’IA a classé les rayons X en deux groupes : « normal à haut niveau de confiance » ou « pas normal à haut niveau de confiance », représentant respectivement des conditions normales et anormales.

À titre de référence, deux radiologues thoraciques certifiés ont évalué les radiographies. En cas de désaccord, un troisième radiologue était consulté et les trois experts ignoraient les résultats de l'IA.

Sur les 429 radiographies thoraciques considérées comme normales, l’outil d’IA en a également classé 120 (soit 28 %) comme normales. Ce sous-ensemble, qui représente 7,8 % de tous les rayons X, pourrait potentiellement être automatisé en toute sécurité par l’IA. Ce qui est plus intéressant, c'est que l'outil d'IA a démontré une sensibilité de 99,1 % dans la détection de radiographies pulmonaires anormales.

2. Interprétation des signaux biomédicaux complexes

L'analyse des signaux biomédicaux fait référence à la méthode de collecte et de traitement des signaux physiologiques afin d'en tirer des informations précieuses pour le diagnostic et le traitement médicaux. Cela implique l’utilisation de diverses techniques de traitement du signal pour examiner les données et identifier les modèles qui font allusion à des conditions ou des maladies spécifiques.

L'analyse des signaux biomédicaux couvre différents types de signaux, tels que les électrocardiogrammes (ECG), les électroencéphalogrammes (EEG) et les électromyogrammes (EMG). Chacun de ces signaux offre des détails distincts sur l'état physiologique du corps et peut aider à diagnostiquer un large éventail de problèmes médicaux.

Récemment, Anumana, Inc. , basée à Cambridge, Massachusetts, États-Unis, a créé un algorithme ECG piloté par l'IA, conçu pour améliorer l'identification précoce de l'amylose cardiaque. Ce logiciel basé sur l'IA peut interpréter les signaux ECG qui pourraient passer inaperçus pour les analystes humains.

Compte tenu de l’utilisation généralisée des tests ECG non invasifs, les algorithmes AI-ECG ont le potentiel d’atteindre une population de patients plus large à un stade précoce de la maladie. Anumana se concentre actuellement sur l'évolution de cet algorithme vers un logiciel en tant que dispositif médical (SaMD), visant à intégrer de manière transparente cette solution dans les flux de travail cliniques existants.

Cette innovation AI-ECG a également obtenu la désignation de dispositif révolutionnaire de la Food and Drug Administration (FDA) des États-Unis, garantissant que les patients et les prestataires de soins de santé peuvent accéder rapidement à cet algorithme.

3. Évaluation de la santé mentale

En 2021, plus de 150 millions de personnes dans la Région européenne de l’OMS étaient aux prises avec des problèmes de santé mentale.

Malheureusement, alors que ces dernières années ont vu cette situation s'aggraver en raison de la pandémie de COVID-19, l'accès aux services essentiels s'est réduit et la montée du stress, des circonstances économiques défavorables, des conflits et de la violence ont souligné la nature délicate des soins mentaux. santé.

Parallèlement, l’IA a marqué le début d’une ère de transformation dans le domaine de la médecine et des soins de santé. Il apparaît comme un outil innovant pour orchestrer les services de santé mentale et identifier et surveiller efficacement les problèmes de santé mentale aux niveaux individuel et démographique.

Les outils basés sur l'IA exploitent les données de santé numérisées, disponibles dans divers formats tels que les dossiers de santé électroniques, les images médicales et les notes cliniques manuscrites. Ces outils automatisent les tâches, fournissent un soutien aux cliniciens et facilitent une compréhension plus approfondie des origines complexes de troubles complexes.

Thymia, startup de pointe en santé numérique, est une parfaite illustration de ces avancées innovantes. Créée en 2020, Thymia a été le pionnier d'un jeu vidéo infusé d'IA conçu pour accélérer, améliorer et rendre des évaluations plus objectives de la santé mentale.

Au sein de cette plateforme, les préférences des patients en matière de jeux vidéo sont exploitées pour faciliter l'établissement rapide d'une évaluation de base. Par la suite, l’IA se penche sur une multitude d’attributs faciaux anonymisés issus de vidéos et analyse les données audio, identifiant ainsi la probabilité et la gravité potentielle de la dépression.

Cette technologie offre des capacités de surveillance à distance ininterrompue aux patients et aux cliniciens, permettant une compréhension en temps réel des conditions et des progrès du traitement.

4. Analyse et visualisation des données

Le secteur de la santé génère un plus grand volume de données que tout autre secteur de l’économie. Cependant, l'industrie s'est contentée de données qui ne sont qu'« à peu près exactes », provenant principalement d'enquêtes auprès d'un nombre limité de participants.

L'analyse et la visualisation des données peuvent améliorer la clarté des liens entre les patients, les praticiens, les prestataires, les payeurs et les réclamations. Lorsqu'elle est combinée aux progrès de l'apprentissage automatique et de l'IA, la visualisation permet aux utilisateurs d'éviter les erreurs et l'encombrement, tout en identifiant rapidement les irrégularités et les cas potentiels de fraude liés à la facturation ou aux prescriptions médicales.

Bien entendu, ce n’est pas tout. Jetez simplement un œil à l’exemple réel suivant.

Trilliant Health, une société spécialisée dans l'analyse prédictive et les études de marché, a dévoilé SimilarityIndex | Hospitals , un outil de visualisation de données de pointe qui établit des références pour plus de 2 000 hôpitaux à travers les États-Unis.

L'outil est alimenté par SimilarityEngine, une technologie d'apprentissage automatique, qui permet aux utilisateurs de choisir un hôpital de référence, puis de visualiser un groupe de 10 hôpitaux pairs similaires. La visualisation est accompagnée de filtres qui englobent des facteurs tels que les taux de réadmission, les taux de mortalité et les scores pour les affections nosocomiales.

Trilliant Health affirme que cette capacité d'analyse comparative raffinée permet aux responsables de la santé d'évaluer les systèmes de santé à l'aide de stratégies fondées sur des preuves, plutôt que de s'appuyer uniquement sur les classements promotionnels des 100 meilleurs hôpitaux.

Il n’y a plus de science-fiction – l’IA est déjà là

En tant que société de développement d'IA, nous avons été à l'avant-garde de l'adoption de l'IA dans le domaine de la santé. Qu’il s’agisse d’une simple automatisation de tâches ou du traitement d’un vaste ensemble de données d’évaluation de la santé, nous avons vu l’IA faire des miracles pour le secteur de la santé.

L’IA est un bonheur pour les patients, les médecins, les hôpitaux et les chercheurs. Et c’est maintenant le bon moment pour les établissements de santé d’identifier les domaines d’adoption de l’IA et de lancer le bal.