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Intelligence artificielle dans les soins de santé : tendances émergentes en 2023
Intelligence artificielle dans les soins de santé : tendances émergentes en 2023
L'intelligence artificielle améliore déjà les pratiques de soins de santé et a le potentiel de faire encore plus.
Derrière chaque changement radical dans une industrie, il y a toujours l'impact d'une crise mondiale catastrophique. Cependant, contrairement à d’autres secteurs, le secteur de la santé a mis du temps à adopter les innovations en matière d’IA avant que le COVID-19 ne déferle sur le monde. Cet incident a placé le secteur de la santé face à d'énormes défis par rapport à d'autres secteurs, donnant ainsi un coup de pouce aux initiatives de développement d'applications de santé. Parmi eux, l'intelligence artificielle est au centre des préoccupations, et elle l'est toujours ! avec un taux de croissance annuel composé de 37 %.
De plus, l'application de l'intelligence artificielle dans le domaine de la santé ne se limitera pas à l'automatisation des processus ou à la science des données.
L'intelligence artificielle dans les tendances des soins de santé 2023
1. Solutions RPA d'intelligence artificielle pour un traitement à faible coût et sans erreur
L'attente d'une intelligence artificielle pour automatiser les processus médicaux prend lentement la forme d'applications réelles, au lieu de simplement regarder des films de science-fiction et réfléchir aux possibilités...
En fait, dans de nombreux hôpitaux bien équipés, ce type d'automatisation des processus robotiques est déjà utilisé de nombreuses manières par les médecins. Le meilleur : l’automatisation des processus médicaux profite aux prestataires de soins de santé et aux patients en leur permettant d’obtenir un traitement rentable et sans erreur.
Gartner affirme que d'ici fin 2023, environ la moitié des prestataires de soins de santé américains prévoient de déployer la RPA dans leurs établissements médicaux. En outre, la RPA sur le marché des soins de santé devrait atteindre 6,2 milliards de dollars américains d'ici 2030, avec un taux de croissance annuel composé de 26,01 %, et atteindra environ 2,9 milliards de dollars américains en 2022.
Tirez parti de la RPA pour améliorer les opérations de soins de santé des manières suivantes :
Appliquez des données de processus précises pour améliorer la productivité des tâches administratives de l'hôpital et des processus d'émission de politiques sur les patients.- Rationalisez la gestion des enregistrements de données structurées et non structurées en temps réel, augmentant ainsi le cycle de revenus ; , traitement des réclamations d'assurance, etc. ;
- S'adapter aux changements dans le secteur de la santé pour transformer les opérations de soins de santé traditionnelles et revigorer l'expérience de soins de santé ;
- Mettre en œuvre des protocoles de contrôle des infections pour la gestion du triage et effectuer le suivi des stocks de dépistage des patients ; rappeler au personnel de faire attention aux pics soudains, etc.
- 2. L'IA émotionnelle pour les troubles de santé mentale et l'autisme
Alors que le monde est toujours aux prises avec la propagation du coronavirus, les établissements de santé virtuels sont une excellente option pour éviter une nouvelle propagation. La mise en œuvre de l’IA émotionnelle dans les applications de télémédecine peut offrir une expérience améliorée, plus significative et plus engageante pour les patients, en particulier ceux souffrant de troubles mentaux et d’autisme.
L'utilisation de l'IA émotionnelle dans les applications de consultation en ligne peut mieux aider les médecins à interpréter, surveiller et interpréter les émotions des patients.- De plus, les applications médicales basées sur l'IA émotionnelle peuvent également utiliser l'analyse de la parole pour diagnostiquer diverses maladies mentales ; dépression, démence, syndrome de Down, autisme, etc.
- De plus, il peut également comprendre les émotions des femmes enceintes et des personnes âgées
- Rappeler aux patients de prendre leurs médicaments à temps et de surveiller en permanence leur état de santé.
- 3. Les services de santé personnalisés basés sur les données attirent l'attention
De nombreux fournisseurs de solutions informatiques de santé pensent que l'adoption de traitements de santé personnalisés augmentera d'ici 2023.
Selon une enquête basée sur la génération de données de santé, environ 80 Mo de données d'imagerie et de DME sont générés en moyenne chaque année, et son taux de croissance annuel composé devrait atteindre 36 % d'ici 2025. Ces données peuvent être utilisées pour obtenir des informations utiles pour la personnalisation.
De plus, ces données peuvent également être générées via des appareils portables, tels que des bracelets, des vestes intelligentes (Levi's Google Jacquard), des bandes de tension (Samsung), des semelles intérieures à capteur (Feetme), etc.
Les utilisateurs d'appareils portables peuvent obtenir des données dans ces catégories, notamment les pas, la fréquence cardiaque, la tension artérielle, les calories brûlées, etc. Lorsque toutes ces données sont collectées dans des applications de fitness IA, ces applications les analysent et proposent un régime alimentaire et un plan d'exercice personnalisés.
4. Révolutionner la découverte de médicaments
De même, dans d'autres processus de soins de santé, l'intelligence artificielle peut également contribuer à accélérer le processus de découverte et de développement de médicaments, ainsi que l'analyse des résultats de combinaisons de médicaments efficaces.
En 2023, les experts pharmaceutiques s’attendent à une plus grande adoption de l’intelligence artificielle dans ce secteur spécifique de recherche et développement de médicaments. En fait, selon MarketsAndMarkets, l’intelligence artificielle dans la recherche et le développement de médicaments devrait dépasser les 4 milliards de dollars d’ici 2027, avec un taux de croissance annuel composé de 45,7 %.
Quatre avantages majeurs de l'application de l'intelligence artificielle dans le développement de médicaments :
Exposition à la biologie moderne- Chimie moderne améliorée
- Taux de réussite plus élevés
- Processus rentables
- Intelligence artificielle dans les soins de santé La tendance à l'intelligence est toujours s’intensifie, et de nombreuses limites et défis doivent être surmontés.
5. Intelligence ambiante
L'intelligence ambiante (AmI) est depuis longtemps une tendance dans les solutions de soins de santé, avec sa proposition interdisciplinaire unique consistant à intégrer des capteurs et des processeurs dans des appareils intelligents pour effectuer des activités basées sur l'ajustement des besoins humains.
AmI s'engage à l'intersection des technologies émergentes, notamment l'intelligence artificielle, l'Internet des objets, le big data, etc.
Ainsi, l'intelligence ambiante dans les soins de santé peut être exploitée des manières suivantes :
- Réduire le temps d'attente pour que les patients consultent un médecin en automatisant les tests initiaux des patients grâce à la mise en œuvre de solutions alimentées par AmIi ;
- Support automatisé en matière de soins d'urgence ; surveiller les signes vitaux des patients ;
- Solutions technologiques d'assistance à la vie ambiante (AAL).
- 6. Les pilules intelligentes éliminent les opérations invasives
Les pilules intelligentes sont comme des appareils électroniques miniatures, conçus avec l'apparence de n'importe quelle autre capsule de médicament ordinaire et intégrés au cloud computing et aux plates-formes de communication sans fil, permettant des opérations cliniques très avancées, telles que l'utilisation de biocapteurs effectue la détection, l'imagerie et l'administration de médicaments via des capteurs de pH ou chimiques. Les experts appellent également ces pilules des capteurs ingérables, mais cela est différent des capteurs portables et intégrés.
Les patients peuvent facilement prendre une pilule intelligente qui voyage dans le tractus gastro-intestinal pour accéder à des informations difficiles d'accès. Une fois qu’il remplit sa fonction, il peut être facilement supprimé du système.
De plus, les pilules intelligentes peuvent également être utilisées pour effectuer les traitements médicaux suivants :
Imagerie diagnostique- Surveillance des signes vitaux
- Administration ciblée de médicaments
- 7. Diagnostic de maladies chroniques
Selon la dernière enquête de l'OMS. , chaque année, environ 17 millions de personnes (âgées de moins de 70 ans) meurent de maladies chroniques. Les Nations Unies ont également publié un rapport sur le sujet, affirmant que le nombre de décès mondiaux dus aux maladies chroniques devrait atteindre 70 %.
Cependant, l'intelligence artificielle a apporté une lueur d'espoir dans le diagnostic des maladies chroniques et a amélioré la précision du traitement en exploitant des années de données de diagnostic pour obtenir des informations. Voyons comment les applications de l'intelligence artificielle peuvent aider à traiter les maladies chroniques :
L'intelligence artificielle traite les maladies cardiaques
Le modèle informatique du cœur entier de l'intelligence artificielle fournit une médecine personnalisée et comprend les différentes conditions d'arythmie ventriculaire- Ciblé aux patients Modèles ; fournir des analyses prédictives pour mieux faciliter la chirurgie cardiaque ;
- Examiner et analyser les tomodensitogrammes avec des modèles basés sur des données, réduire le temps de diagnostic et contrôler les conséquences des lésions cérébrales ;
- Appliquer l'intelligence artificielle à l'ECG pour des tests à faible coût, détecter les pompes cardiaques faibles ; et prédire les taux d'insuffisance cardiaque.
- Intelligence artificielle pour détecter et diagnostiquer le cancer
- L'algorithme d'apprentissage automatique surveille la réponse du patient aux médicaments anticancéreux
- Le modèle d'apprentissage automatique prédictif peut diagnostiquer ; 15 types de cancer différents avec une précision de 91 %.
- Intelligence artificielle pour les soins du diabète
En 2019, des chercheurs de l'Institut polytechnique Rensselaer ont parcouru des modèles cliniques basés sur l'intelligence artificielle et l'analyse de mégadonnées pour vérifier la glycémie grâce à une observation continue de la glycémie et détecter un risque élevé lorsqu'un risque élevé est détecté. signes avant-coureurs qui contribuent en outre à un diagnostic rapide et précoce du diabète.
En conclusion, le concept d'intelligence artificielle dans les soins de santé ouvre de nombreuses portes pour améliorer les méthodes de soins et fait passer nos espoirs à un niveau supérieur en matière de traitements efficaces. De plus, la précision s’améliorera avec le temps. Continuons donc à explorer les possibilités de l’intelligence artificielle dans le domaine de la santé et voyons où elle mène le domaine.
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Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
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Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
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