Le secteur de la santé a toujours bénéficié des avancées technologiques et de leurs offres. Des stimulateurs cardiaques et des rayons X aux RCP électroniques et plus encore, les soins de santé ont été en mesure d'apporter une valeur ajoutée à la société et à son évolution grâce au rôle de la technologie. L'intelligence artificielle (IA) et ses technologies connexes telles que l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, PNLet plus encore.
À bien des égards, les concepts d'IA et d'apprentissage automatique aident les médecins et les chirurgiens à sauver des vies précieuses de manière transparente, à détecter les maladies et les problèmes avant même leur apparition, à mieux gérer les patients, à s'engager plus efficacement dans leur processus de rétablissement, et plus encore. Grâce à des solutions basées sur l'IA et à des modèles d'apprentissage automatique, les organisations du monde entier sont en mesure de mieux fournir des soins de santé aux personnes.
Mais comment ces deux technologies renforcent-elles exactement les hôpitaux et les prestataires de soins de santé ? Quelles sont les applications concrètes des cas d'utilisation qui les rendent inévitables ? Eh bien, découvrons.
Le rôle de l'apprentissage automatique dans les soins de santé
Pour les non-initiés, l'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA qui permet aux machines d'apprendre de manière autonome des concepts, de traiter des données et de fournir les résultats souhaités. Grâce à différentes techniques d'apprentissage telles que l'apprentissage non supervisé et supervisé, etc., les modèles d'apprentissage automatique apprennent à traiter les données à l'aide de conditions et de clauses et parviennent à des résultats. Cela les rend idéales pour produire des informations prescriptives et prédictives.
Ces informations aident énormément les aspects organisationnels et administratifs de la prestation des soins de santé, tels que la gestion des patients et des lits, la surveillance à distance, la gestion des rendez-vous, la création de listes de garde, etc. Au quotidien, les professionnels de la santé consacrent 25 % de leur temps à des tâches redondantes telles que la gestion et la mise à jour des dossiers et le traitement des réclamations, ce qui les empêche de fournir les soins de santé requis.
La mise en œuvre de modèles d'apprentissage automatique pourrait introduire l'automatisation et éliminer l'intervention humaine dans les endroits où elles sont le moins nécessaires. En outre, l'apprentissage automatique aide également à optimiser l'engagement et le rétablissement des patients en envoyant des alertes et des notifications en temps opportun aux patients sur leurs médicaments, leurs rendez-vous, la collecte de rapports, etc.
Outre ces avantages administratifs, il existe d'autres avantages pratiques de l'apprentissage automatique dans la médecine . Explorons ce qu'ils sont.
Applications réelles de l'apprentissage automatique
Détection des maladies et diagnostic efficace
L'un des principaux cas d'utilisation de l'apprentissage automatique dans le domaine de la santé réside dans la détection précoce et le diagnostic efficace des maladies. Des problèmes tels que les troubles héréditaires et génétiques et certains types de cancers sont difficiles à identifier à un stade précoce, mais avec des solutions d'apprentissage automatique bien entraînées, ils peuvent être détectés avec précision.
Ces modèles subissent des années de formation à partir de la vision par ordinateur et d'autres ensembles de données. Ils sont formés pour détecter la moindre anomalie dans le corps humain ou dans un organe afin de déclencher une notification pour une analyse plus approfondie. Un bon exemple de ce cas d'utilisation est IBM Watson Genomic, dont le modèle de séquençage basé sur le génome alimenté par l'informatique cognitive permet des moyens plus rapides et plus efficaces de diagnostiquer les problèmes.
Gestion efficace des dossiers de santé
Malgré les progrès, la maintenance des dossiers de santé électroniques reste une préoccupation majeure dans le secteur de la santé. S'il est vrai que cela est devenu beaucoup plus facile par rapport à ce que nous utilisions collectivement auparavant, les données sur la santé sont toujours omniprésentes.
C'est assez ironique car les dossiers de santé doivent être centralisés et rationalisés (n'oublions pas non plus l'interopérabilité). Cependant, de nombreux détails cruciaux qui manquent dans les enregistrements sont soit verrouillés, soit erronés. Cependant, l'influence de l'apprentissage automatique est en train de changer tout cela, car les projets de MathWorks et de Google aident à la mise à jour automatique des enregistrements même hors ligne grâce aux technologies de détection d'écriture manuscrite. Cela garantit que les professionnels de la santé de tous les secteurs ont un accès rapide aux données des patients pour faire leur travail.
Détection du diabète
Le problème avec une maladie comme le diabète, c'est que beaucoup de gens l'ont pendant une période prolongée sans éprouver aucun symptôme. Ainsi, lorsqu'ils ressentent les symptômes et les effets du diabète pour la première fois, il est déjà assez tard. Cependant, de tels cas pourraient être évités grâce à des modèles d'apprentissage automatique.
Un système basé sur des algorithmes tels que Naive Bayes, KNN, Decision Tree, etc. pourrait être utilisé pour traiter les données de santé et prédire l'apparition du diabète grâce à des détails sur l'âge d'un individu, ses choix de mode de vie, son régime alimentaire, son poids et d'autres détails cruciaux. Les mêmes algorithmes pourraient également être utilisés pour détecter avec précision les maladies du foie.
Modification du comportement
Les soins de santé vont au-delà du traitement des maladies et des maladies. Il s'agit de bien-être général. Souvent, en tant qu'humains, nous en révélons davantage sur nous-mêmes et sur ce que nous traversons avec nos gestes corporels, nos postures et notre comportement global. Les modèles basés sur l'apprentissage automatique peuvent désormais nous aider à identifier de telles actions inconscientes et involontaires et à apporter les changements de style de vie nécessaires. Cela peut être aussi simple que des appareils portables qui vous recommandent de bouger votre corps après de longues périodes d'inactivité ou des applications qui vous demandent de corriger les postures de votre corps.
Découvrir de nouveaux médicaments et médicaments
Beaucoup de problèmes de santé majeurs n'ont toujours pas de remède. Bien qu'il existe d'un côté des problèmes mettant la vie en danger, comme le cancer et le sida, il existe également des maladies chroniques qui pourraient ronger les individus toute leur vie, telles que les maladies auto-immunes et les troubles neurologiques.
L'apprentissage automatique aide énormément les organisations et les fabricants de médicaments à proposer des médicaments pour les principales maladies plus rapidement et plus efficacement. Grâce à des essais cliniques simulés, au séquençage et à la détection de modèles, les entreprises sont désormais en mesure d'accélérer leurs processus d'expérimentation et d'observation. De nombreuses thérapies et remèdes non conventionnels sont également développés parallèlement à la médecine traditionnelle à l'aide de l'apprentissage automatique.
Récapitulation
L'apprentissage automatique réduit considérablement le temps nécessaire à nous, les humains, pour atteindre la prochaine phase d'évolution. Nous avançons maintenant à un rythme plus rapide que la façon dont nous sommes arrivés ici. Avec plus de cas d'utilisation, d'expériences et d'applications, nous pourrions discuter de la façon dont le cancer a été guéri ou de la façon dont une pandémie dévastatrice a été évitée grâce à une simple application pour smartphone dans les années à venir. AI in Système de santé est en train de révolutionner l'industrie médicale.
