Neuf utilisations de l'IA générative dans le domaine de la santé

L'intelligence artificielle générative (IA) a le potentiel d'être une force de transformation dans le domaine des soins de santé, par exemple en donnant aux médecins et autres prestataires de soins de santé les outils nécessaires pour analyser les données médicales, diagnostiquer les patients avec plus de précision et leur fournir un plan de traitement personnalisé.

Il est donc crucial que les organismes de santé comprennent et se préparent aux possibilités que l'IA générative peut apporter à l'industrie.

Voici neuf utilisations de l'IA générative dans les soins de santé :

Diagnostic et dépistage

L'IA dans les soins de santé combinée à l'analyse prédictive peut aider à détecter et à diagnostiquer diverses maladies plus tôt, améliorant ainsi les résultats pour les patients. L'IA analyse de grands ensembles de données et identifie les maladies sur la base des données introduites dans son système. L'IA générative permet aux médecins et autres prestataires de soins de santé de poser des diagnostics plus rapides et plus précis et d'élaborer plus rapidement des plans de traitement pour les patients, ce qui entraîne de meilleurs résultats pour les patients.

Médecine personnalisée

Les algorithmes d'IA générative peuvent analyser d'énormes ensembles de données médicales pour découvrir des modèles, prédire les résultats et améliorer les soins et le bien-être. Les prestataires de soins de santé peuvent utiliser ces technologies de médecine personnalisée pour personnaliser des plans de traitement plus éclairés et fournir des soins de suivi aux patients, augmentant ainsi leurs chances de succès. Grâce à l'IA générative, les prestataires de soins de santé peuvent communiquer plus facilement avec les patients, par exemple par e-mail et par SMS. Aider les patients à se conformer à leurs prescriptions et/ou plans de traitement. En plus de conduire à de meilleurs résultats, offrir aux patients une médecine personnalisée peut également réduire le coût global des soins de santé.

Augmenter les inscriptions

En fournissant des informations utiles et des rappels opportuns, l'IA générative dans le domaine de la santé peut encourager davantage de personnes à s'inscrire à des plans de santé, en particulier pendant les périodes d'inscription ouvertes. Par exemple, en fournissant des informations sur les changements de politique ou sur toute mesure nécessaire que les assurés doivent prendre, l'IA générée peut accroître l'engagement des assurés et les encourager à accomplir les mesures qu'ils doivent prendre en temps opportun.

De plus, comme l’IA générative permet aux équipes de soins de santé des compagnies d’assurance de générer rapidement du texte, elles peuvent créer différentes versions de polices adaptées à différents groupes de consommateurs. Par exemple, les employés qui approchent de la retraite auront besoin d’options différentes de celles qui ont de jeunes enfants.

Drug Discovery

Les algorithmes d'IA générative peuvent analyser les données des essais cliniques et d'autres sources pour identifier des cibles possibles pour de nouveaux médicaments et prédire quels composés pourraient être les plus efficaces. Cela peut accélérer le développement de nouveaux médicaments et commercialiser de nouveaux traitements plus rapidement et à moindre coût.

La capacité d'interpréter des données médicales non structurées

Les données médicales non structurées, telles que les dossiers de santé électroniques, les dossiers médicaux et les images médicales, telles que les radiographies et les IRM, créent des lacunes lors du processus d'analyse et doivent être converties en format structuré. L'IA générative a la capacité de détecter et d'analyser des données non structurées provenant de plusieurs sources et de les convertir dans un format structuré pour fournir des informations complètes aux prestataires de soins de santé.

Maintenance prédictive

Les hôpitaux et autres établissements médicaux peuvent utiliser l'intelligence artificielle générative pour prédire le moment où l'équipement médical est susceptible de tomber en panne, permettant ainsi un meilleur entretien et des réparations et réduisant les temps d'arrêt des équipements.

Robots médicaux

Les hôpitaux utilisent des robots médicaux alimentés par l'IA pour faciliter les interventions chirurgicales, telles que la suture des plaies et fournir des informations sur les procédures chirurgicales basées sur des données médicales. Les établissements de santé peuvent utiliser l’IA générative pour entraîner ces robots à interpréter les problèmes de santé.

Développer de nouvelles idées de recherche

L'IA générative dans le domaine de la santé peut également être utilisée pour rechercher des idées. Par exemple, les utilisateurs peuvent tirer parti de ChatGPT dans le domaine de la santé en posant des questions et en obtenant des idées instantanées ou en générant des idées simplement en tapant sur le sujet souhaité. Par exemple, un utilisateur pourrait demander « Quels médicaments sont les plus susceptibles de guérir les migraines ? »

Éviter les erreurs médicales

L'IA générative est capable de corriger les erreurs lors du travail sur les documents, en corrigeant automatiquement les fautes d'orthographe, ce qui facilite la prescription électronique et garantit que les données correctes sont renseignées dans le système.

Les défis de l'IA générative

Bien que l'utilisation de l'IA générative dans le domaine de la santé présente de nombreux avantages, elle présente également certains inconvénients potentiels.

Par exemple, l'IA générative dans le domaine de la santé est utilisée pour créer des images, des vidéos et des fichiers audio synthétiques ; cependant, il est souvent difficile de distinguer le contenu généré du contenu réel, ce qui entraîne des problèmes éthiques car l'IA générative peut être manipulée de véritables données de santé.

De plus, les patients utilisent des outils d'IA générative pour poser des questions, communiquer et en savoir plus sur leur état de santé. Pour cette raison, les utilisateurs des outils d'IA générés doivent être certains de l'exactitude et de l'authenticité des informations générées, car il peut être difficile pour l'IA de suivre les dernières données. Fournir aux patients des informations inexactes peut les induire en erreur et nuire à leur santé.

L'utilisation de l'IA générative dans le domaine de la santé soulève également des questions sur la protection des données médicales sensibles des patients et sur la protection de la vie privée des patients. Il est également possible que quelqu’un ait un accès non autorisé à ces données de santé et en fasse un usage abusif.

Les algorithmes d'IA générative sont également susceptibles d'être biaisés et discriminés, surtout s'ils sont formés sur des données de santé qui ne sont pas représentatives de la population desservie par les données. Cela peut conduire à un diagnostic et/ou à une planification de traitement inexacts pour la population cible.

De plus, s’ils sont utilisés de manière inappropriée, les algorithmes d’IA générés peuvent prendre des décisions médicales incorrectes ou préjudiciables. Les prestataires de soins de santé qui s’appuient trop sur ces algorithmes risquent de ne pas être en mesure de porter leur propre jugement.

L'utilisation de l'IA générative dans les soins de santé continuera d'augmenter en raison de la capacité de générer des images, du texte, de l'audio, etc., modifiant ainsi la façon dont les patients et les prestataires perçoivent les soins de santé.

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