Les défis d'une mise en œuvre réussie de l'intelligence artificielle dans les soins de santé

Ces dernières années, l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) ont reçu une large attention en raison de leur potentiel à établir de nouveaux paradigmes dans la prestation de soins de santé. L’apprentissage automatique devrait transformer de nombreux aspects de la prestation des soins de santé, la radiologie et la pathologie étant parmi les premières spécialités à tirer parti de cette technologie.

Dans les années à venir, les professionnels de l’imagerie médicale auront accès à une boîte à outils de diagnostic d’IA en pleine expansion pour la détection, la classification, la segmentation et l’extraction de caractéristiques d’imagerie quantitative. Cela mènera à terme à une interprétation précise des données médicales, à des processus de diagnostic améliorés et à de meilleurs résultats cliniques. Les progrès de l’apprentissage profond (DL) et d’autres méthodes d’intelligence artificielle ont montré leur efficacité pour soutenir la pratique clinique avec une précision et une productivité accrues.

Obstacles à l'application de l'intelligence artificielle dans les soins de santé

Bien que l'IA puisse améliorer les capacités des processus de soins de santé et de diagnostic grâce à une intégration automatisée, certains défis subsistent. Le manque de données annotées rend la formation des algorithmes d’apprentissage profond très difficile. De plus, la nature de la boîte noire conduit à l’opacité des résultats des algorithmes d’apprentissage profond. Les pratiques cliniques sont confrontées à des défis importants lors de l’intégration de l’intelligence artificielle dans les flux de travail des soins de santé.

Les principaux défis à relever pour réussir la mise en œuvre de l'IA dans les cabinets médicaux sont les suivants :

• Enjeux éthiques et juridiques du partage de données
• Former les professionnels de santé et les patients à l'exploitation de modèles d'IA complexes
• Gérer les changements stratégiques pour mettre en pratique l'innovation en matière d'IA Divers pratiques

1. Problèmes éthiques et juridiques qui empêchent les développeurs d'IA d'accéder à des ensembles de données de haute qualité

Qu'il s'agisse d'intégrer l'intelligence artificielle dans l'imagerie médicale ou d'utiliser la technologie d'apprentissage profond pour manipuler des procédures de diagnostic clinique, les ensembles de données de santé de haute qualité sont la clé du succès. Lorsque nous avons tenté d’identifier les principaux obstacles au développement de modèles d’IA pour les soins de santé, nous avons constaté que les questions éthiques et juridiques étaient de loin les plus grands obstacles au développement de modèles d’apprentissage automatique basés sur l’IA.

Étant donné que les informations sur la santé des patients sont privées, confidentielles et protégées par la loi, les prestataires de soins de santé doivent respecter des politiques strictes en matière de confidentialité et de sécurité des données. Cependant, cela impose au professionnel de santé l’obligation éthique et légale de ne pas fournir de données à des tiers. Cela empêche les développeurs d’IA d’accéder à des ensembles de données de haute qualité pour développer des données de formation d’IA pour les modèles d’apprentissage automatique dans le domaine de la santé.

Outre l'ambiguïté des lois existantes et les défis liés au partage de données entre organisations, une incertitude surgit quant aux responsabilités et à la portée autorisée de la conception et de la mise en œuvre des systèmes d'IA, soulevant des questions juridiques et éthiques.

2. Former les professionnels de la santé et les patients à l'utilisation de modèles d'IA complexes

L'intégration de systèmes d'intelligence artificielle peut améliorer l'efficacité médicale sans affecter la qualité, permettant aux patients de recevoir des soins de meilleure qualité et plus personnalisés. L’investigation, l’évaluation et le traitement peuvent être simplifiés et améliorés grâce à l’utilisation de systèmes d’intelligence artificielle intelligents et efficaces. Cependant, la mise en œuvre de l’IA dans les soins de santé est un défi car elle doit être conviviale et apporter de la valeur aux patients et aux professionnels de santé.

Les systèmes d'IA doivent être faciles à utiliser, conviviaux, auto-apprenants et ne nécessitent pas de connaissances ou de formation préalables approfondies. En plus d’être faciles à utiliser, les systèmes d’IA devraient permettre de gagner du temps et ne nécessiter pas de système d’exploitation numérique différent pour fonctionner. Pour que les professionnels de santé puissent exploiter efficacement les machines et applications basées sur l’IA, les caractéristiques et fonctionnalités des modèles d’IA doivent être simples.

3. Gérer le changement stratégique pour mettre l'innovation en IA en pratique

Les experts de la santé soulignent que la mise en œuvre de systèmes d'IA dans les conseils de comté sera difficile en raison des capacités internes de gestion du changement stratégique du système de santé. Afin d'améliorer la capacité de mettre en œuvre une coopération stratégique avec les systèmes d'intelligence artificielle au niveau régional, les experts soulignent la nécessité de créer des infrastructures et des coentreprises avec des structures et des processus familiers. Les buts, objectifs et mission de l’organisation doivent être atteints grâce à cette action afin d’obtenir des améliorations durables dans toute l’organisation.

Les professionnels de la santé ne peuvent déterminer que partiellement la manière dont les organisations mettent en œuvre le changement, car le changement est un processus complexe. Dans le cadre global de recherche sur la mise en œuvre (CFIR), nous devons nous concentrer sur les capacités organisationnelles, l'environnement, la culture et le leadership, qui jouent tous un rôle dans « l'environnement interne ». Le maintien d’une organisation et d’un système de prestation qui fonctionnent bien fait partie de la capacité d’appliquer l’innovation à la pratique des soins de santé.

Intégrer l'intelligence artificielle dans l'imagerie médicale grâce à l'annotation de données pour améliorer les soins de santé

Une technologie d'imagerie capable de voir l'intérieur du corps sans l'ouvrir par chirurgie est appelée technologie d'imagerie médicale (MIT). L’utilisation de l’intelligence artificielle dans le diagnostic clinique a démontré certaines des applications les plus prometteuses, notamment la photographie aux rayons X, la tomodensitométrie, l’imagerie par résonance magnétique et l’imagerie par ultrasons.

L'apprentissage automatique améliorera l'expérience des patients en radiologie à chaque étape du processus. L'application de l'apprentissage automatique à l'imagerie médicale s'est initialement concentrée sur l'analyse d'images et le développement d'outils pour améliorer l'efficacité et la productivité des radiologues. Les mêmes outils permettent souvent un diagnostic et une planification de traitement plus précis, ou contribuent à réduire les diagnostics manqués, améliorant ainsi les résultats pour les patients.

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique jouent un rôle plus large en radiologie au-delà de la prise de décision clinique et peuvent contribuer à améliorer l'expérience du patient tout au long du processus d'imagerie, depuis la planification initiale de l'examen d'imagerie jusqu'à la fin du diagnostic et du suivi.

En regardant les tendances du système de santé, on peut constater que l’application de l’apprentissage automatique s’est étendue au-delà du diagnostic et de l’imagerie médicale. Il améliore le processus d'acquisition de données, garantissant la meilleure qualité d'image pour chaque examen, et aide les services d'imagerie à maximiser efficacement les performances opérationnelles.

Résumé

Alors que le secteur de la santé est à l'aube d'une nouvelle vague d'innovation technologique portée par l'intelligence artificielle, il est temps pour les prestataires de soins de santé d'élaborer une feuille de route pour intégrer l'intelligence artificielle dans la pratique clinique. Alors que la population mondiale continue de croître, les professionnels de la santé doivent investir dans des technologies capables d’améliorer les soins aux patients et de transformer les flux de travail cliniques. Parmi les technologies capables de révolutionner les processus cliniques, l’application de l’intelligence artificielle dans la prestation des soins de santé est sans aucun doute à l’avant-garde.

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