L'intelligence artificielle transforme les soins aux patients à distance

L'épidémie a accéléré les progrès de l'intelligence artificielle (IA) dans les soins à distance aux patients. De plus en plus de médecins utilisent la surveillance numérique des patients pour suivre les données de santé, identifier les anomalies et proposer des traitements qui n'ont plus besoin d'être dispensés en face à face. De plus, les services d’urgence adoptent des solutions de surveillance à distance afin que certains patients puissent quitter l’hôpital plus rapidement. Ces technologies transformatrices conduisent à de meilleurs traitements pour les patients et à une réduction des coûts des soins de santé.

L'état d'application de l'intelligence artificielle dans le domaine médical

Les cas d'application de l'intelligence artificielle dans le domaine médical sont en constante augmentation, principalement en raison de l'apprentissage et de la formation continus de divers algorithmes, rendant la technologie plus intelligente. et l'expérience du patient s'améliore.

La plupart des applications de l'intelligence artificielle dans le domaine médical utilisent « l'intelligence augmentée ». L'intelligence augmentée rassemble les résultats des algorithmes pour fournir aux cliniciens une indication « où chercher » lors de l'obtention des résultats d'analyse, et elle joue également un rôle de contrôle qualité important. rôle dans le processus de prestation de services. L’intelligence augmentée se concentre sur le rôle auxiliaire de la technologie et vise à améliorer l’intelligence humaine plutôt que de la remplacer.

Les entreprises d'électronique grand public comme Apple utilisent l'intelligence artificielle pour aider les individus à rester conscients de leur santé. Certains appareils portés au poignet dotés de capacités de surveillance de la fréquence cardiaque peuvent avertir les utilisateurs lorsque leur fréquence cardiaque est anormale et fournir des informations à partager avec leurs médecins. Les médecins étendent également leur capacité à surveiller les patients à distance en exécutant une technologie approuvée par la FDA sur des moteurs d’intelligence artificielle. Par exemple, les solutions de Current Health fournissent, entre autres fonctionnalités, une surveillance prédictive des signes vitaux et des alertes en cas de détérioration de la santé.

De nombreuses entreprises différentes dans le domaine de la surveillance cardiaque non hospitalière de qualité médicale déploient activement l'intelligence artificielle pour l'enregistrement ECG et la détection des arythmies. L’exploitation de l’intelligence artificielle peut améliorer les résultats pour les patients mieux que les techniques traditionnelles telles que les algorithmes d’apprentissage automatique basés sur des règles ou traditionnels (utilisés dans les moniteurs Holter). Les algorithmes moins sophistiqués ne fournissent souvent pas un rendement diagnostique suffisamment élevé pour que les médecins ne puissent pas établir un diagnostic définitif sans une surveillance répétée. Les appareils utilisant l’intelligence artificielle rapprochent non seulement la médecine personnalisée de la réalité, mais élargissent également la capacité des systèmes de santé à servir les populations dans des situations difficiles, comme dans les zones reculées ou dans les endroits où les visites cliniques peuvent ne pas être possibles dans ces circonstances. .

Intelligence artificielle et apprentissage automatique pour la surveillance des soins cardiaques

En plus d'être bénéfique pour les patients, l'intelligence artificielle peut également libérer les médecins des tâches administratives de back-office telles que le dépistage et la gestion de grands ensembles de données, leur permettant ainsi de se concentrer sur utiliser leurs compétences cliniques pour soigner les patients.

L'intelligence artificielle peut reconnaître des modèles que les humains ne peuvent pas reconnaître. Par exemple, le cœur bat environ 1,5 million de fois en moyenne en deux semaines, et les médecins devront peut-être trouver une certaine période de six secondes pour porter un jugement clinique. Trouver quelque chose de cliniquement significatif, c'est comme chercher une aiguille dans une botte de foin, et l'IA peut garantir une plus grande précision à grande échelle.

Pour atteindre ce niveau de fiabilité, les fournisseurs, les équipes de science des données et l'IA ont besoin de données propres et en grande quantité. Cette expansion massive des données nécessite des analyses sophistiquées, qui peuvent être réalisées à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond. Au cours de la dernière décennie, l’apprentissage profond, un sous-ensemble de l’apprentissage automatique, a atteint un point où il égale les performances humaines dans le développement d’algorithmes dans plusieurs domaines scientifiques. Contrairement aux méthodes d'apprentissage automatique plus traditionnelles, qui prédisent les résultats en fonction des caractéristiques collectées par les humains, les algorithmes d'apprentissage profond utilisent des prédictions de réseaux neuronaux artificiels et ont donc l'avantage d'apprendre automatiquement les caractéristiques pertinentes à partir de données brutes. En conséquence, les algorithmes d’apprentissage profond peuvent exploiter de grandes quantités de données d’instance annotées et une puissance de calcul importante pour créer des modèles complexes et être capables de prédire le résultat correct pour de nouvelles entrées avec une très grande précision.

Le déploiement de méthodes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond dans le domaine de la santé est soumis à une surveillance stricte de la FDA et nécessite une autorisation 510(K). L'obtention d'une autorisation 510(k) indique que l'utilisation de l'équipement technique associé est sûre et efficace. Alors que le rythme de l’innovation algorithmique et la quantité de données créées continuent de s’accélérer, les régulateurs ont introduit des cadres qui harmonisent les meilleures pratiques et les exigences réglementaires tout en permettant aux appareils de continuer à s’améliorer à un rythme plus rapide que par le passé. Les travaux dans ce domaine comprennent évidemment les deux documents suivants. La FDA a publié le « Plan d'action pour les dispositifs médicaux basés sur l'intelligence artificielle et les logiciels d'apprentissage automatique » en janvier 2021, puis a publié les « Bonnes pratiques pour le développement de dispositifs médicaux : principes directeurs », qui sont en collaboration avec Santé Canada et British Drugs Developed. conjointement avec l'Agence de réglementation des produits de santé (MHRA).

Grâce à des algorithmes avancés et à de grandes quantités de données, l'apprentissage profond a atteint des performances de niveau expert et humain dans de nombreuses applications.

La prochaine étape de l'innovation en matière d'intelligence artificielle dans le domaine médical

L'intelligence artificielle a un grand potentiel dans le domaine médical, et nous ne faisons que commencer. L’année dernière, l’administration Biden a créé un groupe de travail sur l’IA dans le but de faciliter l’accès aux données gouvernementales et d’élargir l’accès aux ressources critiques et aux outils pédagogiques afin de continuer à stimuler l’innovation en matière d’IA. Cette décision s’appuie sur le projet de loi de 2020, qui prévoyait un budget quinquennal de 250 millions de dollars.

Avec l'accent mis à l'échelle nationale sur l'innovation en matière d'IA et le financement croissant, la prochaine frontière pour l'IA et les appareils portables sera l'utilisation élargie des capacités prédictives : le paradigme des connaissances passera des rapports rétrospectifs cliniques à la prédiction des risques des conditions futures. Dans le domaine des soins de santé, la clé sera de décider quels groupes de patients surveiller et à quel moment en identifiant et en analysant les risques pour la santé, en plus de garantir que les patients reçoivent des soins préventifs appropriés.

L'innovation en matière d'intelligence artificielle transforme la prestation des soins de santé. Les innovations en matière d’IA peuvent améliorer l’expérience des patients, réduire le fardeau administratif des patients, des médecins et des équipes soignantes, et potentiellement améliorer les résultats en matière de santé. Des investissements supplémentaires et des progrès technologiques révolutionneront sans aucun doute les soins à distance aux patients tels que nous les connaissons. Les systèmes de santé évoluent constamment pour répondre aux défis actuels et futurs. Et en raison de la récente pandémie de COVID-19, la dynamique en faveur de l’adoption des soins à distance et du recours à l’intelligence artificielle devrait se poursuivre.

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