3 exemples de l’IA forte dans le monde réel qui sont utilisés par les patients en soins de santé
De nos jours, il ne manque pas de recherche sur l’intelligence artificielle, la machine et les algorithmes d’enseignement profonds. Chaque semaine, vous trouverez un certain nombre d’annonces de résultats fascinants, de nouvelles méthodes et de résultats percés.
Malgré le bourdonnement indéniable, il est difficile de déterminer des exemples qui ont effectivement participé à des pratiques médicales quotidiennes qui ont fait partie des soins de santé «standard».
Dans cet article, nous présentons trois domaines qui, selon nous, seront les prédécesseurs de la révolution de l’IA en médecine et discutons de quatre principes qui aident à déterminer si vous pouvez vous attendre à ce qu’une technologie devienne bientôt le flux principal – ou non.
Pour comprendre, commençons par trois domaines brièvement: l’IA dans les applications de contrôle de la peau, l’analyse des biomarqueurs vocaux et l’analyse de la toux sont des technologies qui – nous pensons – sont les plus proches de la largeur dans les soins de santé quotidiens. Un peu plus tard, nous y reviendrons.
Pour une technologie donnée pour la pénétration des soins de santé, les quatre domaines suivants doivent vérifier:
1. Doit offrir des fruits à faible suspension
Si vous voulez justifier les investissements essentiels, vous devez voir – au moins une promesse – des résultats tangibles. Cela est particulièrement vrai si nous dépensons l’argent des contribuables et que nous pensons à la mise en œuvre des technologies à l’échelle nationale.
Dans certains cas, le calcul des prestations peut être assez abstrait: vous atteindrez plus d’efficacité en couvrant plusieurs cas avec la même quantité de personnel médical, conduisant à un certain nombre d’économies et en même temps, offrant de meilleurs soins aux patients.
L’utilisation d’algorithmes d’IA pour déterminer si la lésion cutanée s’inquiète et augmente la capacité de diagnostic des dermatologues par les options les plus probables basées sur les images des patients, présente à plusieurs niveaux. Les patients reçoivent un diagnostic plus rapide, les médecins peuvent passer par plus de cas, des réunions médicales inutiles peuvent être évitées, le processus devient plus efficace, entraînant des revenus financiers.
Et bien sûr, ces algorithmes s’améliorent parfois et reconnaissent très probablement les affections cutanées les plus précieuses avec une précision à 100% en 20 ans – mais maintenant elles ajoutent et tout le temps.
2. Ils doivent fournir des réponses définitives à des questions médicales spécifiques
À ce stade, les poneys ont une meilleure chance d’une astuce que des projets complexes avec un large focus – si une astuce se débrouille bien.
Votre médecin généraliste peut bénéficier d’une application qui peut déterminer avec précision si la toux du patient est le résultat du reflux gastro-œsophagien, des infections virales ou de la pneumonie – mais il n’a pas d’utilisation pour un algorithme complet d’apprentissage en profondeur qui peut modéliser toutes les structures protéiques possibles dans l’univers.
3. Peut être utilisé efficacement sans des années de formation spéciale
Toute technologie soutenue par l’IA, qui a l’ambition de devenir le principal flux des soins de santé, doit être facile à utiliser pour le fardeau du personnel médical, ni dans une longue formation ou dans des investissements importants. Plus il ressemble à des méthodes déjà utilisés, plus il s’appuie sur l’appareil en pratique – mieux c’est.
Smartphone – déjà dans la poche de votre médecin – exécutez une application qui peut détecter les premiers signes de la maladie d’Alzheimer grâce à l’analyse des biomarqueurs vocaux, peut utiliser presque n’importe qui. Il y aura toujours des projets de recherche et des initiatives qui seront impossibles sans connaissances spécialisées approfondies et années de formation, mais celles-ci, bien qu’elles puissent également être fondamentalement importantes dans la longue durée, ils ne deviendront jamais le flux principal.
4. Il peut être relativement facilement réglementé
Aucune nouveauté médicale ne peut être mise en œuvre à grande échelle sans être complètement réglementée. Cependant, les obstacles réglementaires autour des algorithmes médicaux de l’IA sont suffisamment compliqués, en particulier lorsque nous pensons à l’adaptation et à améliorer constamment des modèles – qui sont simplement un cauchemar à cet égard. Comment pouvez-vous définir les limites autour de quelque chose qui pourrait être complètement différent demain?
Les technologies et les applications basées sur l’IA qui conviennent aux réglementations faciles ont beaucoup plus de chances d’infiltrer la pratique quotidienne, car ce sont celles qui peuvent être vraiment réglementées à partir d’aujourd’hui.
Le Medical Futuriste Institute a publié une étude à la nature du magazine sur l’état des installations médicales et des algorithmes approuvés par l’intelligence artificielle et vous trouverez une base de données en ligne constamment mise à jour. Actuellement, il comprend 79 enregistrements et intéressant, sur la base du contenu de l’information de ces permis, vous ne seriez pas informé que la technologie est basée sur l’IA dans environ la moitié des cas.
Pari 1: Application de contrôle du cuir
Les applications pour le contrôle de la peau sont nos premiers paris sur une liste plus étroite de pionniers possibles de soins de santé pénétrant l’IA. Il existe un certain nombre d’applications existantes et des travaux de manière très similaire. Prenez une photo avec un smartphone avec une lésion cutanée suspecte et envoyez-la via l’application. Il est d’abord vérifié par l’algorithme de l’IA, qui fournit une évaluation rapide de son apparence maligne, suivie d’un diagnostic convaincant d’un dermatologue.
Si vous vous demandez si ces applications ont les avantages de la vie réelle, cliquez simplement sur cette expérience récente avec la façon dont nous avons trouvé une marque parent à haut risque sur ma nièce de quinze ans, elle a été décrite comme une “bombe à temps” par mon dermatologue et a été supprimée depuis lors.
Les applications de vérification cutanée vérifient facilement les quatre cases ci-dessus, en abordant la zone traditionnellement accablée par un manque de main-d’œuvre médicale, très facile à utiliser pour les patients et les médecins, répondez aux questions définitives et faciles à réglementer.
Bet 2: Biomarqueurs vocaux
Le «marqueur biologique» ou le «biomarqueur» concerne les symptômes médicaux qui indiquent la condition médicale observée de l’extérieur du patient. Les biomarqueurs vocaux sont des caractéristiques médicales déduites des fonctions de votre voix. Les caractéristiques de votre voix – ou, comme elles les marquent, les biomarqueurs vocaux – révèlent beaucoup de choses sur votre santé et aident à détecter les maladies graves et les risques pour la santé.
Le domaine des biomarqueurs vocaux évolue constamment et certaines applications très pratiques se sont récemment produites. Nous aimons particulièrement cette étude 2021 qui introduit comment la détection automatisée de la détection d’Alzheimer est possible grâce à l’analyse des modèles vocaux. Encore une fois: des avantages simples, des réponses définitives, une utilisation facile et sans contrôle principal.
Pari 3: Analyse des modèles toux / respiration
Comme les biomarqueurs vocaux, l’analyse de la toux et l’analyse respiratoire respiratoire sont basées sur des modèles sonores de toux / respiration, qui – car vous avez un ensemble suffisamment important de données de formation d’algorithme – offrent également des opportunités de diagnostic pour détecter les infections ou les conditions chroniques.
Ces initiatives se concentrent sur l’analyse à distance via des applications mobiles, évaluent les modèles de toux et / ou respiratoires. Bien que Covid de nos jours semble beaucoup moins effrayant qu’il y a deux ans – toute solution qui offre un diagnostic à distance pour les maladies infectieuses, est un supplément de bienvenue aux instruments des médecins. Encore une fois, l’analyse de la toux est conforme aux principes ci-dessus, ce qui permet de l’utiliser largement.
Beaucoup d’autres viennent
Ces trois exemples ne sont que la pointe de l’iceberg, il y a une abondance de stéthoscopes éligibles existants soutenus par l’algorithme, échographie dirigée par l’IA, logiciel de détection utilisé dans les hôpitaux, etc.
Étant donné que l’IA est largement acceptée dans la communauté médicale et chez les patients, la pénétration des murs de la tour d’ivoire sera plus fluide.
Post 3 Exemples exécutifs de l’IA dans le monde réel utilisés par les patients en soins de santé ont été les premiers à un futuriste médical.
