L’intelligence artificielle (IA) bouleverse le paysage de la santé en alimentant certains des outils de diagnostic les plus innovants d’aujourd’hui. Dans cet article, nous explorerons sept exemples qui illustrent comment l’IA commence à transformer le secteur de la santé.
1. Détection des arythmies
A. Atrial Fibrillation et ses défis
L’arythmie atriale, ou fibrillation auriculaire, est une condition qui augmente le risque d’AVC, d’insuffisance cardiaque et d’autres complications cardiaques. La détection de cette condition nécessite une surveillance continue de l’électrocardiogramme (ECG) pour fournir des données sur le rythme et la fréquence cardiaque.
B. L’apport de l’intelligence artificielle: dispositifs de santé numériques tels qu’AliveCor’s Kardia
Grâce à l’IA, des dispositifs de santé numériques comme Kardia d’AliveCor permettent un enregistrement médical de qualité de l’ECG. Leur algorithme sophistiqué analyse en temps réel les données des patients, ce qui facilite grandement la surveillance de l’arythmie.
C. Impact sur les patients et les professionnels de la santé
Ces dispositifs révolutionnent la prise en charge des patients en déplaçant le point de soin des hôpitaux vers le domicile du patient, offrant ainsi une solution plus pratique et moins invasive pour le suivi de l’arythmie.
2. Détection des urgences
A. Optimisation des parcours patients
L’IA a le potentiel d’optimiser les parcours des patients et de faciliter le travail des infirmières. HCA Healthcare a développé un algorithme prédictif appelé SepsisPrediction and Optimization of Therapy (SPOT), qui surveille en continu les données des patients hospitalisés pour identifier les cas de septicémie potentiels.
B. L’algorithme de prédiction et d’optimisation de la thérapie contre la septicémie
SPOT est capable de détecter la septicémie six heures avant les cliniciens, permettant ainsi de réduire la mortalité due à la septicémie de près de 30%.
3. Bracelets intelligents pour la détection des crises d’épilepsie
A. L’épilepsie : un problème courant
L’épilepsie est le quatrième problème neurologique le plus courant aux États-Unis, après la migraine, les accidents vasculaires cérébraux et la maladie d’Alzheimer.
B. Empatica’s AI et son bracelet pour détecter les crises
Des dispositifs portables tels que le bracelet Embrace d’Empatica, alimenté par l’intelligence artificielle, sont conçus pour informer les utilisateurs et les aidants de l’imminence d’une crise d’épilepsie. Les tests cliniques ont montré que le bracelet Embrace avait un taux de précision de 98% pour détecter les crises généralisées tonicocloniques.
C. Vers la prédiction des crises épileptiques
L’objectif à long terme de ces dispositifs est de pouvoir prédire les crises d’épilepsie avant qu’elles ne surviennent, offrant ainsi une meilleure gestion de la maladie pour les patients.
4. Applications de contrôle de la peau
A. La prévention du cancer de la peau
Les applications de contrôle de la peau permettent aux utilisateurs de prendre des photos de leurs lésions cutanées suspectes, de les télécharger et de les faire évaluer par un algorithme d’intelligence artificielle.
B. Le fonctionnement des algorithmes
Ces algorithmes fonctionnent en comparant les images des utilisateurs à de vastes bases de données, fournissant un diagnostic préliminaire en quelques secondes. Bien que les dermatologues soient toujours nécessaires pour confirmer les diagnostics, ces applications sont très précises et peuvent détecter des lésions cutanées qui auraient pu être manquées lors du processus de santé traditionnel.
5. Détection des AVC
A. L’importance de la détection rapide des AVC
Les AVC sont l’une des affections les plus sensibles au temps en médecine. L’application Viz LVO utilise des algorithmes d’apprentissage profond pour détecter automatiquement les AVC sur les images de tomodensitométrie et alerter les spécialistes des AVC en service.
B. Résultats de l’étude sur Viz LVO
Dans une étude contenant le plus grand ensemble de données d’IA de la santé à ce jour, Viz LVO a atteint une sensibilité de 96% et une spécificité de 94%. Ce système réduit considérablement le temps nécessaire pour que les patients reçoivent les soins dont ils ont besoin, améliorant ainsi les résultats pour les patients et réduisant les chances de handicap à long terme.
6. Détection du cancer du sein
A. Prévalence du cancer du sein
Le cancer du sein est le cancer le plus répandu chez les femmes. Les modèles d’apprentissage profond cherchent à détecter les signes précoces de la maladie depuis plusieurs années.
B. L’amélioration des résultats pour les patients
Les études montrent que la combinaison des prédictions des systèmes d’apprentissage profond avec les diagnostics des pathologistes humains améliore les résultats pour les patients et soulage au moins une partie de la charge sur les radiologues lorsqu’ils doivent prendre des décisions cruciales pour leurs patients.
7. Découverte de médicaments
A. Impact sur le processus de conception des médicaments
Les algorithmes avancés pourraient changer fondamentalement le processus traditionnel de conception des médicaments, en rendant le développement de médicaments moins coûteux et plus efficace.
B. Réduction du cycle de production des médicaments
L’IA peut aider l’industrie pharmaceutique à trouver de nouveaux médicaments sans alourdir les essais cliniques et accumuler des coûts. Selon certaines estimations, il faut environ 12 ans et près de 3 milliards de dollars pour qu’un seul médicament expérimental passe du concept au marché.
C. DeepMind et la découverte de protéines
Récemment, un programme d’apprentissage automatique avancé de DeepMind, la filiale d’Alphabet, a révélé 200 millions de protéines. Cette découverte pourrait accélérer la recherche de nouveaux médicaments et transformer le secteur de la santé.
Conclusion
Les exemples présentés dans cet article ne sont que quelques-unes des nombreuses avancées passionnantes que l’intelligence artificielle apporte au secteur de la santé. Il reste encore un long chemin à parcourir pour comprendre comment implémenter davantage ces algorithmes, non seulement d’un point de vue technologique, mais aussi en termes de réglementation.
Cependant, il est clair que l’IA représente déjà un changement de paradigme pour les professionnels de la santé et les patients. Alors que l’intelligence artificielle médicale continue d’évoluer et de se développer, nous pouvons nous attendre à une transformation encore plus importante de la manière dont nous diagnostiquons, traitons et gérons les maladies. La collaboration entre l’intelligence artificielle et les professionnels de la santé ouvre la voie à un avenir où les soins médicaux seront plus efficaces, plus précis et plus accessibles pour tous.
