Diagnostics contrôlés AI: avenir de précision dans l’affichage médical

Ceci est suivi par l’article d’un invité par Thomas Cage, PDG de Niterra Venture

Au cours des dix dernières années, j’ai travaillé et investi dans plusieurs organisations médicales innovantes et j’ai réalisé que l’IA ne dépassait qu’un outil de soutien à des fins médicales. De temps à autre, il a prouvé ses capacités dans les applications de diagnostic. L’une de ses caractéristiques prometteuses est l’imagerie médicale, qui pourrait potentiellement contrôler la vitesse de fonctionnement et transformer tout l’avenir des capacités médicales dans le traitement du patient.

L’industrie de la santé est dans son plus important moment pour la modernisation. Les experts en radiologie connaissent le plus haut niveau de charge de charge de travail en soins médicaux, car les images sont plus lourdes et plus compliquées pour l’interprétation et l’analyse. Une caractéristique claire de l’imagerie moderne est la pression temporelle intense que les rayons X, la tomodensitométrie ou l’IRM ont inclus en raison des informations approfondies qu’ils doivent examiner. Les experts sont exposés à une grande fenêtre d’erreurs qui pourraient changer la santé et le traitement. Selon l’Agence pour la recherche et la qualité de la santé (AHRQ), les erreurs de diagnostic contribuent environ 10% du décès du patient et 6 à 17% des effets secondaires de l’hôpital.

C’est un endroit où la technologie ou en particulier l’IA peut offrir une aide significative.

Du battage médiatique à l’impact: où l’IA fait une différence

Les systèmes d’IA qui reçoivent une formation dans des bases de données d’imagerie étendues peuvent désormais effectuer des radiologues presque ainsi que des radiologues humains pour identifier le cancer du poumon ainsi que la pneumonie, les accidents vasculaires cérébraux et les anomalies Covid-19. Il apporte une énorme valeur de soins médicaux qui dépasse les capacités de base de la détection. Ces outils peuvent aider:

• Évaluer les cas critiques du patient en fonction du niveau de gravité, en permettant un examen rapide
• La capacité du traitement automatique que le personnel médical gratuit fait attention aux cas médicaux avancés et nécessite des décisions de diagnostic plus complexes
• Identifier les écarts importants qui échappent généralement à l’évaluation manuelle, réduisant ainsi le nombre d’erreurs de diagnostic
• La technologie de prédiction permet aux médecins cliniques de gagner une meilleure connaissance de la mise en œuvre des interventions antérieures

L’IA agit comme une élargissement de la source pour augmenter l’état de diagnostic-art dans les installations médicales situées dans des endroits éloignés ou des zones géographiques avec une faible source où les spécialistes radiologiques n’existent pas.

Une nouvelle couche d’intelligence clinique

Les progrès de l’IA dans l’imagerie servent deux objectifs principaux: l’optimisation et le soutien à la pratique médicale, permettant une meilleure intégration des données de l’histoire, des résultats de laboratoire, des informations sur les gènes, des symptômes vitaux en temps réel. Nous pouvons donc nous attendre à ce que l’IA détecte une tumeur et en même temps des prédictions du comportement futur tumoral, entraînant la conception des traitements et des résultats les plus optimaux liés au patient.

Cette capacité représentera la phase initiale du diagnostic personnalisé car elle apporte des informations spécifiques avec une surveillance en temps réel pour façonner les décisions de soins de santé.

Cas d’investissement pour les diagnostics de l’IA

En tant que capitaliste des risques, je considère que l’opportunité de diagnostic de l’IA d’être particulièrement attrayante. Selon la recherche sur Grand View, l’IA mondiale devrait augmenter à une croissance de 34,8% de l’affichage médical à un taux de croissance annuel de 2024 à 2030 pour atteindre 8,18 milliards de dollars d’ici 2030. Non seulement nous subirons des progrès technologiques plus rapides, mais nous pouvons également réduire nos erreurs et notre inefficacité. L’avenir avec l’IA se concentre sur les résultats généralement meilleurs des patients et les économies de coûts à long terme.

La meilleure approche pour réduire les maladies chroniques comprend une détection précoce et suit la bonne intervention médicale. Pour l’IA, nous serons en mesure de détecter tous les facteurs plus tôt, empêcher les réactions tardives et les conditions prolongées qui pourraient conduire à des états permanents en répondant de toute urgence à la mise en scène de professionnels de la santé. Pour les investisseurs, les outils de diagnostic de l’IA sont une opportunité précieuse car le secteur de la santé a toujours souffert de coûts élevés et de services insuffisants. Je crois que ce sera l’un des termes clés que nous entendreons dans cette industrie au cours des prochaines années.

Cette catégorie de startups a déjà montré un haut niveau de succès dans ses opérations. AIDOC, la vision médicale zébrée et le flux de cœur utilisent l’IA pour transformer la façon dont les prestataires de soins de santé identifient et traitent les cas d’AVC, les problèmes cardiaques et les diagnostics de cancer. La base commune entre ces sociétés réside dans leur solide expérience clinique et leurs alliances de leurs prestataires ainsi que leurs recherches approfondies de vérification que les investisseurs devraient préférer.

Défis devant nous

L’innovation, au sein d’une industrie très limitée, comme les soins de santé, a toujours été sous contrôle. L’IA pour le début des entreprises d’IA doit gérer des obstacles plus complexes, y compris l’autorisation réglementaire, tout en renforçant la confiance avec les prestataires, la gestion du remboursement et le traitement approprié des informations sur les patients.

La question de la vie du biais algorithmique reste un problème important dans ce domaine. Sans un ensemble de données de formation de haute qualité, aucun système d’IA ne pourrait atteindre son plein potentiel malgré le marketing charmant. Pour prévenir les différences de soins, il est essentiel que les ensembles de données soient soumis à une supervision minutieuse de la distorsion, de la race, du sexe, de l’âge et du lieu géographique. L’industrie ne doit pas se contenter d’un système injuste et inimaginable qui pourrait facilement endommager ses consommateurs les plus vulnérables.

Construire un avenir que nous pouvons croire

Le diagnostic contrôlé par l’IA fait face à des obstacles importants, mais je crois fermement qu’ils s’établissent comme l’épine dorsale des systèmes de soins de santé actuels. La principale question n’est pas de transformer l’imagerie médicale de l’IA, mais lorsque nous pouvons mettre en œuvre ses avantages pour les patients et les prestataires de soins de santé.

Cette révolution nécessite des efforts collectifs d’investisseurs qui comprennent la complexité des technologies et des réglementations, des prestataires de soins de santé qui recherchent toujours les meilleurs avantages de leurs patients et commencent par un engagement envers le développement de la vraie technologie qui prennent en compte les besoins des patients et des soignants. Le rôle de l’IA dans les soins de santé devrait être clair et transparent: assistant, pas remplacement. Notre objectif doit être un système dédié à notre peuple, avec une grande technologie et une grande humanité.

Ma carrière en soins de santé s’est concentrée sur le soutien des concepts révolutionnaires de soins de santé, et je considère que les systèmes de diagnostic d’IA sont les opportunités les plus importantes et les plus importantes à l’heure actuelle. C’est un honneur de soutenir cette vision et cette communauté.

À propos de Thomas Kulza

Thomas Slippers est un capitaliste à risque important avec plus de dix ans d’expérience. Il est le PDG de Venture Lab, où son investissement se concentre sur l’énergie, la mobilité et les soins de santé. Avec une expertise approfondie dans le domaine du capital des risques axée sur les soins de santé, il a prouvé des résultats de succès avec différentes organisations telles que Ventures Qualcomm et Ventures.