Innovation dans le domaine de la santé

Comment l'IA alimentera la prochaine vague d'innovation dans le domaine de la santé

Il ne fait aucun doute que les données sont sur le point de transformer les soins de santé comme dans tant d'autres secteurs, mais elles auront besoin d'un coup de main. Aujourd'hui, les prestataires de soins collectent exaoctets de données patient des hôpitaux, des cliniques, des laboratoires d'imagerie et de pathologie, et plus encore. Ces données contiennent une mine d'informations sur la santé humaine, mais leur manque de structure et leur volume signifient qu'elles dépassent largement les limites de la capacité humaine à les déchiffrer.

Heureusement, des solutions sophistiquées d'IA et d'apprentissage automatique peuvent porter le flambeau de l'innovation.

Dans le domaine de la santé, la valeur de l'apprentissage automatique réside dans sa capacité à traiter des ensembles de données massifs qui dépassent de loin la portée des capacités humaines. Des données brutes et non structurées entrent et des informations cliniques en sortent, aidant les médecins à planifier et à fournir de meilleurs soins à moindre coût. Alors que le ciel est la limite en ce qui concerne les avantages de l'apprentissage automatique, la construction de ces algorithmes complexes prend du temps. Au cours des cinq à dix prochaines années, nous nous attendons à voir les professionnels de la santé récolter les fruits de l'innovation basée sur les soins de santé dans les domaines suivants :

  1. Analyse d'image avancée

Analyse d'image avancée Les professionnels de la santé sont hautement qualifiés et une partie de leur travail reflète leur énorme valeur ajoutée. Cependant, les professionnels ont toujours besoin de consacrer du temps à des tâches répétitives telles que l'analyse d'images. En radiologie, par exemple, les médecins passent du temps à regarder des images de tomodensitométrie, d'IRM, d'échographie, de TEP, de mammographie, etc. Les solutions d'imagerie assistée par IA utilisent les capacités avancées de reconnaissance des formes de la technologie pour mettre en évidence les caractéristiques de l'image, identifier les prédicteurs précoces du cancer, hiérarchiser les cas et réduire le volume de travail nécessaire pour effectuer des diagnostics précis. Alors que l'IA traite de plus en plus d'ensembles de données, il est inévitable que la technologie éclipse la capacité des médecins humains à détecter les signes de maladie le plus tôt possible.

Discutons aujourd'hui de vos besoins en données de formation en IA.

  1. Détection des maladies

En raison de son coût élevé, l'imagerie médicale n'a généralement lieu que pour confirmer un diagnostic. C'est une solution efficace, mais que l'IA promet de renverser et de remplacer. En effectuant une analyse approfondie d'énormes quantités de données historiques, l'IA peut prédire la possibilité d'une maladie ou d'une maladie à des stades incroyablement précoces. Par exemple, en examinant une population entière de patients qui correspond étroitement à la démographie d'un individu spécifique en plus des antécédents médicaux de ses proches, l'IA pourrait conclure qu'un patient est très susceptible de développer une maladie telle qu'une maladie cardiaque des années avant qu'un médecin ne puisse le faire. jamais faire un diagnostic avec précision.

  1. Découverte de médicament

Nous avons tous vu de première main à quel point il est important de concevoir et de produire des médicaments et des vaccins efficaces pour combattre une maladie récemment découverte. Historiquement, ce processus a nécessité des investissements massifs en temps et en argent, avec des délais de développement s'étendant sur plus d'une décennie dans certains cas. La capacité de l'IA à croiser des médicaments connus pour être sûrs et efficaces et à reproduire des parties de leurs formules pour suggérer de nouvelles itérations pourrait être révolutionnaire, sauvant potentiellement d'innombrables vies et aidant à prévenir la prochaine pandémie mondiale.

  1. Consultation numérique

Consultation numérique La pandémie a sans aucun doute stimulé l'innovation dans le domaine de la télésanté, mais il reste encore un long chemin à parcourir pour rendre les visites virtuelles aussi efficaces qu'une visite physique au cabinet du médecin. L'IA peut aider à combler cet écart de plusieurs manières. L'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel (NLP), par exemple, aideront à faciliter la collecte des symptômes en utilisant uniquement la voix d'un patient. Combinée à une analyse du dossier de santé électronique du patient, l'IA peut mettre en évidence les problèmes de santé probables que les médecins doivent examiner. En traitant les informations à l'avance, l'IA augmente le volume de patients que les médecins peuvent traiter, améliore l'efficacité des visites virtuelles et minimise même le risque d'infection résultant d'interactions physiques.

Chez Shaip, notre objectif est d'inaugurer l'avenir passionnant de l'innovation dans le domaine de la santé en soutenant les entreprises dans leurs initiatives d'IA. Nous aidons les organisations à créer et à former des modèles d'IA et de PNL en licenciant l'utilisation de plus de 10 millions d'ensembles de données médicales constitués d'images, de données de dossiers de santé électroniques et même de discours de médecins. Nos données sont 100% protégées, sans informations de santé, annotées avec précision et provenant de plus de 60 zones géographiques diverses, garantissant des résultats de haute qualité.

Nous avons également une compréhension approfondie de l'IA à partir de la base, ce qui signifie que nous pouvons apporter notre expérience dans la sélection de cohortes impartiales, annotation des données de santé, et les exigences de l'apprentissage semi-supervisé pour assurer le succès de nos clients. Pour plus d'informations sur les solutions que Shaip peut aider à mettre en place, veuillez nous contacter et demander une démo dès aujourd’hui.

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