Honnêtement, nous vivons dans le futur dont nous avons tous rêvé il y a quelques années. Si prédire avec précision un événement ou un événement était l'une de nos principales intentions avec la technologie il y a des décennies, nous sommes en fait à ce moment où cette idée devient une réalité.
Aujourd'hui, des appareils aussi commerciaux que les montres Apple prédisent avec précision les crises cardiaques et les problèmes cardiaques et alertent les utilisateurs à l'avance afin qu'ils puissent prendre des précautions ou contacter leur médecin. Malgré une maladie virale dévastatrice de la plante, c'est entièrement grâce à la technologie et à ses avancées que nous avons pu rapidement craquer et développer le vaccin pour elle.
La la médecine l'industrie bénéficie énormément de la technologie, en particulier de l'intelligence artificielle. Dans cet article, nous explorerons en détail comment l'IA façonne l'avenir des technologies de la santé, ses avantages et les limites associées à la mise en œuvre efficace de l'IA dans les hôpitaux, les centres de diagnostic et d'autres centres de santé.
Dans quelle mesure l'IA est-elle pertinente pour la santé ?
Le but de l'IA est de fonctionner d'une manière qu'un humain ne pourrait jamais. Les systèmes avancés d'aujourd'hui peuvent effectuer des calculs exceptionnels très rapidement, permettant aux chercheurs et aux experts de la santé d'exploiter le potentiel de la technologie à des fins de recherche et développement. En outre, l'IA possède également des capacités prescriptives et prédictives, qui peuvent permettre aux parties prenantes de prendre des décisions précises, pertinentes et les plus efficaces.
Cependant, l'IA est un terme très générique. Pour bien comprendre à quel point l'IA est pertinente, décomposons-la en différentes ailes et comprenons la pertinence de chacune avec divers segments de la santé.
Apprentissage automatique, apprentissage profond et réseaux de neurones
Le fait de faire apprendre les machines et le processus d'exécution de tâches de manière autonome, l'apprentissage automatique et ses technologies alliées peuvent être utilisés pour exécuter des simulations de combinaisons de médicaments et fournir des traitements de santé de précision.
De la prédiction de l'apparition d'une maladie héréditaire chez les individus à l'obtention de résultats précis sur l'efficacité des médicaments dans le corps humain, l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones peuvent être déployés pour travailler sur des concepts et des sujets actuellement hors de portée humaine.
PNL
En abrégé Traitement du langage naturel, cela a tout à voir avec le traitement de la parole et du texte. Les modules d'IA sont utilisés pour traiter et analyser la parole et le texte pour les sentiments, les traductions, la conversion de la parole en texte et vice versa, etc. L'une des manières remarquables dont la PNL est pertinente dans les soins de santé est qu'elle peut organiser et traiter des masses de données de santé non structurées telles que des rapports, des revues, des DSE et même des articles scientifiques et visualiser des inférences.
Robots
Ce qui ressemble plus à un déploiement dans des entrepôts et des usines est également intégré dans les centres de santé. Les robots physiques avancés aident les chirurgiens d'aujourd'hui à effectuer des chirurgies invasives de précision et lourdes. Les chirurgies des organes sensibles du corps humain tels que la moelle épinière, la prostate, le cou et le cerveau sont aujourd'hui menées à l'aide de robots physiques.
RPA
RPA signifie Robotic Process Automation, où certaines des tâches les plus redondantes dans les centres de santé et les hôpitaux sont automatisées pour l'exécution. Cela peut être aussi simple que d'envoyer avis de rendez-vous ou des rappels aux clients ou aussi complexes que la mise à jour de la facturation des patients ou l'extraction de données à partir de sources non structurées.
Cas d'utilisation centrés sur l'IA dans les soins de santé
Pour vous donner une idée simple de la rapidité avec laquelle les chaînes de soins de santé mettent en œuvre l'IA dans leurs systèmes et flux de travail, comprenez que la valeur marchande de l'IA dans les soins de santé devrait croître à un taux composé de 41.8 % dans les 7 prochaines années. La valeur de marché s'élevait à environ 6.7 milliards de dollars en 2020.
Cela ne fait que montrer que les cas d'utilisation de l'intelligence artificielle dans les soins de santé ne font qu'augmenter. Mais quels sont-ils ? Découvrons-le.
- L'IA est utilisée dans le développement d'une interface entre les machines et le cerveau humain. En termes de soins de santé, ce système vise à améliorer la qualité de vie des patients souffrant d'AVC, de SLA, de syndrome verrouillé ou d'autres troubles neurologiques irréversibles. Avec de tels systèmes ou appareils fonctionnels, les patients peuvent mieux réagir et communiquer.
- Les outils de radiologie actuels nécessitent le besoin d'un échantillon physique à des fins de diagnostic. Cependant, avec les implémentations de l'IA, des outils de radiologie avancés sont en cours de développement et pourraient prédire ou traiter des échantillons de biopsies et d'autres entités de diagnostic pour obtenir des informations précises.
- Quels que soient les progrès des soins de santé, il existe encore des coins du monde qui n'ont pas encore vu et expérimenté les soins de santé primaires et leurs avantages. L'incorporation de l'IA peut aider à amener les établissements de santé dans ces régions et à améliorer la vie et le mode de vie des personnes qui s'y trouvent.
- Le rôle de l'IA en oncologie est crucial et en même temps phénoménal. Des algorithmes d'apprentissage automatique sophistiqués peuvent aider les chercheurs à prédire avec précision l'apparition d'une tumeur maligne ou le moment où une tumeur bénigne pourrait se transformer en tumeur maligne. D'un point de vue préventif, l'IA est également utilisée dans l'étude et le développement d'inhibiteurs de points de contrôle. L'oncologie est étudiée de manière approfondie avec l'aide de l'IA pour davantage de données et une prise de décision axée sur les objectifs pour le diagnostic et les traitements.
- L'IA est également utilisée pour suivre et lutter contre l'épidémie de médicaments contrefaits et permettre aux patients de s'assurer de l'authenticité des médicaments qu'ils consomment quotidiennement.
Récapitulation
Bien qu'il s'agisse d'une phase passionnante dans l'évolution des soins de santé, il existe des tonnes de défis dans les limites de l'espace. La mise en œuvre de l'IA n'est pas aussi simple qu'il y paraît. C'est futuriste et ambitieux, oui !
Cependant, son incorporation est également complexe. Il existe des problèmes tels que l'interopérabilité des données, la sécurité, les protocoles avancés, les normes et les conformités, désidentification des données, et plus. Non seulement cela, les défis commencent à partir du moment où vous décidez de développer un solution de santé car vous auriez besoin de tonnes de données de santé pour former vos modules d'IA en premier lieu.
C'est là que des entreprises fiables comme le nôtre entrer dans l'image. Nous sommes pionniers Données d'entraînement à l'IA pour le développement de systèmes de santé sophistiqués qui seraient utilisés dans le monde entier à des fins diverses. Pour en savoir plus sur la façon dont vous pourriez obtenir vos données d'entraînement à l'IA pour votre projet, nous contacter à nous aujourd'hui.
