Comment l'intelligence artificielle peut-elle contribuer à améliorer les expériences de traitement et de soins des patients ?

En raison du vieillissement de la population et de l'essor des méthodes de prestation de soins de santé telles que la télémédecine, la quantité de données non structurées et structurées générées par les organismes de santé a considérablement augmenté. Cet article explorera divers cas d'utilisation pour montrer comment les organismes de santé peuvent utiliser l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'analyse de données pour exploiter les quantités croissantes de données disponibles, améliorer les expériences de traitement et de soins des patients et accroître l'efficacité opérationnelle.

Cas d'utilisation 1 : Capture et analyse de données non structurées

Les données non structurées pour les organismes de santé font référence à tout, depuis les formulaires de prescription manuscrits des cliniciens jusqu'aux journaux des centres d'appels des patients. La quantité de ces informations augmente, ce qui nécessite de nouvelles façons de capturer et d'analyser ces données.

À cet égard, Tripti Sethi, directeur principal du Centre d'excellence mondial sur les données et l'intelligence artificielle chez Avanade, a fourni un exemple de travail effectué à l'aide du projet de recherche Answer ALS. Cet exemple est celui d'une organisation de soins de santé qui cherche à exploiter le Big Data et l'intelligence artificielle pour trouver des réponses et des traitements, dans le but de tirer parti du cloud computing, de l'apprentissage automatique, de grandes quantités de données sur les patients et d'une puissante infrastructure de données interactives pour aider à identifier les causes de la SLA. . (SLA) et identifier les traitements potentiels.

Answer ALS est un projet de recherche révolutionnaire co-fondé et géré par l'Université Johns Hopkins et le Robert Packard ALS Research Center aux États-Unis, en collaboration avec Avanade. Plus de 1 000 patients SLA ont participé à la recherche de ce projet. Le projet rassemble des centres de recherche mondiaux, des entreprises technologiques de pointe et des chercheurs de classe mondiale. Les grandes quantités de données non structurées générées par cette collaboration mondiale créent des défis.

Comment les chercheurs peuvent-ils utiliser efficacement ces données et obtenir des informations ? Tripti a expliqué : « Nous exploitons un modèle de cloud computing avec une infrastructure solide pour l'apprentissage automatique pour créer quelque chose de similaire à un moteur de requête de données basé sur Azure qui peut traiter les requêtes de recherche en quelques heures au lieu des jours et des semaines du passé. Les chercheurs sont en mesure d'analyser davantage de données plus rapidement afin d'accélérer le développement de traitements efficaces pour les patients atteints de SLA. »

Cas d'utilisation 2 : tirer parti de l'IA et de l'apprentissage automatique dans la chaîne d'approvisionnement des soins de santé

Pour améliorer les soins et les résultats des patients en soins infirmiers. , l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique jouent un rôle important dans l’avenir des soins de santé. Ces méthodes d’analyse avancées peuvent également être utilisées pour aider les organismes de santé à améliorer leur efficacité et à résoudre des problèmes tels que les défis de la chaîne d’approvisionnement, en particulier à une époque où la pandémie de COVID-19 a exacerbé les difficultés de la chaîne d’approvisionnement.

Sethi Company, un grand grossiste pharmaceutique, a travaillé avec Avanade pour améliorer ses méthodes de suivi des stocks, sujettes aux erreurs et peu fiables. Auparavant, les technologies de suivi courantes telles que la technologie RFID et Bluetooth utilisées comme capteurs de calcul du poids étaient peu fiables et encombrantes, entraînant une baisse des marges bénéficiaires de Sethi.

Pour résoudre ce défi, l'équipe collaborative a devancé les nœuds informatiques en combinant l'intelligence artificielle (en particulier la vision par ordinateur et les modèles d'apprentissage automatique de post-traitement) avec des caméras connectées qui peuvent surveiller et suivre en permanence les modifications des stocks en temps réel et à proximité. les grossistes augmentent leurs marges bénéficiaires et améliorent la précision de leur facturation.

Cas d'utilisation 3 : Tirer parti de l'analyse avancée pour le diagnostic et le traitement

À l'instar de l'importance de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, l'analyse avancée jouera un rôle important dans l'avenir des soins de santé, en particulier dans la découverte de traitements, comme l'amélioration des cas de cancer. précision, accélérant ainsi le diagnostic et le traitement.

Par exemple, une fois qu'un patient atteint d'un cancer est diagnostiqué, le meilleur plan de traitement doit être élaboré, ce qui nécessite que des médecins de différentes spécialités examinent et discutent du cas de cancer, mais il n'est pas toujours facile de réunir un groupe de médecins. Pour aider à relever ce défi, de nouvelles solutions collaboratives peuvent être mises en place, permettant la formation du personnel et utilisant l'analyse des données pour fournir des informations aux médecins et aux infirmières afin qu'ils puissent mieux s'impliquer et exprimer leurs propres idées dans la découverte de traitements. »

Sethi a déclaré : « L'ajout de ces connaissances diversifiées permet de garantir que les patients reçoivent un traitement et des soins de la plus haute qualité, et les hôpitaux peuvent également accélérer les délais de diagnostic et de traitement, augmentant ainsi la satisfaction. « Grâce à ces cas d'utilisation, des efforts sont déployés chaque jour pour améliorer l'expérience de traitement et de soins, souvent à l'insu du patient et sans aucune interruption de son traitement et de ses soins.

Surmonter les dilemmes éthiques

Généré par l'intelligence artificielle Un algorithme fait des prédictions. ou génère des informations en observant des données et en en tirant des leçons. Si ces données sont biaisées, leurs résultats le seront également. Surmonter ce dilemme et ces biais éthiques nécessite l'accumulation d'ensembles de données plus diversifiés, ainsi que la formation d'algorithmes d'intelligence artificielle ou d'apprentissage automatique. peut être utilisé pour analyser tous les segments de données.

Sethi a déclaré que les modèles peuvent être entraînés pour examiner tous les segments de données représentés et augmenter l'importance des groupes moins représentés dans les données. d'échantillons de formation, amplifiant la « voix » des groupes minoritaires. « Il est également important pour les médecins de créer des algorithmes explicables et transparents qui seront capables de comprendre pourquoi certaines informations sont générées sur la base de certains ensembles de données.

Sethi estime que cela soulève une question plus large : pourquoi les établissements médicaux utilisent-ils l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ? " Acceptons-nous les résultats prédits ? Ou devons-nous tirer des leçons de ces informations et identifier les causes profondes des problèmes de santé dans diverses populations ?

À titre d'exemple d'action éthique, Avanade, une entreprise visant à résoudre le dilemme technologique éthique ou responsable, créer un cadre d’éthique numérique et l’appliquer à l’intelligence artificielle. Le cadre crée une liste de contrôle pour une IA responsable, qu’elle se concentre sur l’intégrité des données, la confidentialité, les préjugés ou l’impact humain.

Le développement futur de l'intelligence artificielle dans le domaine de la santé

À mesure que l'intelligence artificielle s'accélère dans un environnement opérationnel de plus en plus virtuel, elle jouera un rôle clé dans le domaine de la santé.

La pandémie de COVID-19 a accéléré le passage aux soins virtuels, ce qui a entraîné une explosion des données. Mais pour suivre cette croissance, il est possible de faire davantage pour recueillir des informations et susciter des changements significatifs grâce à l’intelligence artificielle, à l’apprentissage automatique et à l’analyse des données.

En résumé, l'intelligence artificielle et l'analyse des mégadonnées offrent de nombreuses opportunités pour un meilleur traitement des patients, une efficacité améliorée et une découverte de traitement plus précise, et nous devons tirer parti de ces technologies avancées sans oublier l'importance de l'éthique, de la confidentialité et de la conformité.

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