L'IA dans les soins de santé

Le rôle de l'IA dans les soins de santé : avantages, défis et tout le reste

La valeur marchande de l'intelligence artificielle dans les soins de santé a atteint un nouveau sommet en 2020 à 6.7bn $. Des experts dans le domaine et des vétérans de la technologie révèlent également que l'industrie serait évaluée à environ 8.6 milliards de dollars d'ici 2025 et que les revenus des soins de santé proviendraient de pas moins de 22 solutions de soins de santé diverses alimentées par l'IA.

Au fur et à mesure que vous lisez, des tonnes d'innovations se produisent à travers le monde pour promouvoir les services de santé, améliorer la prestation de services, ouvrir la voie à un meilleur diagnostic des maladies, et plus encore. Le moment est vraiment venu pour le secteur de la santé axé sur l'IA.

Explorons les avantages de l'IA dans les soins de santé et analysons simultanément les défis impliqués. Comme nous comprenons les deux, nous aborderons également les risques inhérents à l'écosystème.

Les avantages de l'IA dans les soins de santé

Les avantages de l'IA dans les soins de santé

Commençons par les bonnes choses d'abord. L'IA dans le domaine de la santé fait un travail formidable. Il accomplit également des exploits qu'aucun humain n'a jamais été en mesure de prédire l'apparition de maladies telles que les problèmes rénaux et quelques autres troubles génétiques. Pour vous donner une meilleure idée, voici une liste exhaustive :

  • Google Health a déchiffré le code permettant de détecter l'apparition d'une lésion rénale quelques jours avant qu'elle ne se produise réellement. Les services de diagnostic et de santé actuels ne peuvent détecter les blessures qu'après qu'elles se soient produites, mais avec Google Health, les prestataires de soins de santé peuvent prédire avec précision l'apparition d'une blessure.
  • L'intelligence artificielle est extrêmement utile dans le partage des connaissances sous forme de formation ou d'apprentissage assisté. Les domaines spécialisés comme la radiologie et l'ophtalmologie nécessitent une expertise intense, qui ne peut être transmise par des vétérans qu'à des débutants ou des débutants. Avec l'aide de l'IA, cependant, les nouveaux entrants peuvent se renseigner de manière autonome sur les procédures de diagnostic et de traitement. L'IA aide à démocratiser les connaissances ici.
  • Les organisations de santé effectuent quotidiennement de nombreuses tâches redondantes. L'entrée de l'IA leur permet d'automatiser de telles tâches et de passer plus de temps sur des tâches qui ont une priorité plus élevée. Ceci est extrêmement bénéfique pour la gestion des cliniques ou des hôpitaux, la maintenance des DSE, la surveillance des patients, etc.
  • Les algorithmes d'IA réduisent également les dépenses d'exploitation et maximisent considérablement les temps de sortie. Du diagnostic plus rapide aux plans de traitement personnalisés, l'IA apporte l'efficacité à des prix rentables.
  • Des applications robotiques alimentées par des algorithmes d'IA sont en cours de développement pour aider les chirurgiens à effectuer des opérations cruciales. Des systèmes d'IA dédiés assurent la précision et minimisent les conséquences ou les effets secondaires des interventions chirurgicales.

Données de santé/médicales de haute qualité pour les modèles d'IA et de ML

Les risques et les défis de l'IA dans les soins de santé

Alors que les avantages de l'IA dans les soins de santé, il existe également certaines lacunes dans les implémentations de l'IA. Il s'agit à la fois des enjeux et des risques liés à leur déploiement. Regardons les deux en détail.

Portée de l'erreur

Chaque fois que nous parlons d'IA, nous pensons qu'elles sont parfaites et qu'elles ne peuvent pas faire d'erreurs. Alors que les systèmes d'IA sont formés pour faire précisément ce qu'ils sont censés faire grâce à des algorithmes et des conditions, l'erreur peut provenir de différents autres aspects et raisons. Une erreur due à des données de mauvaise qualité utilisées à des fins de formation ou à des algorithmes inefficaces pourrait limiter la capacité d'un module d'IA à fournir des résultats précis.

Lorsque cela se produit au fil du temps, les processus et les flux de travail qui dépendent de ces modules d'IA peuvent toujours donner de mauvais résultats. Par exemple, une clinique ou un hôpital pourrait avoir une inefficacité dans les pratiques de gestion des lits malgré l'automatisation, un chatbot pourrait diagnostiquer à tort un individu avec un problème comme Covid-19 ou pire, passer à côté d'un diagnostic, et plus encore.

Disponibilité constante des données

Si la disponibilité de données de qualité est un défi, leur disponibilité constante l'est tout autant. Les modules de soins de santé basés sur l'IA nécessitent d'énormes volumes de données à des fins de formation et les soins de santé sont un secteur où les données sont fragmentées entre les divisions et les ailes. Vous trouverez plus de données non structurées que de données structurées sous la forme de dossiers pharmaceutiques, DSE, les données des appareils portables et des trackers de fitness, les dossiers d'assurance, etc.

Il y a donc un travail énorme en termes d'annotation et de marquage des données de santé même si elles sont disponibles pour des cas d'utilisation spécifiques. Cette fragmentation des données augmente également la portée des erreurs.

Biais de données

Les modules d'IA sont le reflet de ce qu'ils apprennent et des algorithmes qui les sous-tendent. Si ces algorithmes ou ensembles de données ont un biais, les résultats sont également susceptibles d'être orientés vers des résultats spécifiques. Par exemple, si les applications de m-santé ne répondent pas à des accents particuliers parce qu'elles n'ont pas été formées pour eux, l'objectif de soins de santé accessibles est perdu. Bien qu'il ne s'agisse que d'un exemple, il existe des cas cruciaux qui pourraient être la frontière entre la vie et la mort.

Défis en matière de confidentialité et de cybersécurité

Confidentialité &Amp; Défis de la cybersécurité Les soins de santé impliquent certaines des informations les plus confidentielles sur les individus, telles que leurs informations personnelles, leurs maladies et leurs préoccupations, leur groupe sanguin, leurs allergies, etc. Lorsque des systèmes d'IA sont utilisés, leurs données sont souvent utilisées et partagées par plusieurs ailes du secteur de la santé pour une prestation de services précise. Cela donne lieu à des problèmes de confidentialité, où les utilisateurs sont exposés à la crainte que leurs données soient utilisées à diverses fins. En ce qui concerne les essais cliniques, des concepts comme désidentification des données entrent également dans l'image.

Le revers de la médaille est la cybersécurité, où la sécurité et la confidentialité de ces ensembles de données sont d'une importance optimale. Les exploiteurs déclenchant des attaques sophistiquées, les données de santé doivent être protégées contre toutes les formes de violation et de compromission.

Récapitulation

Ce sont les défis qui doivent être relevés et résolus pour que les modules d'IA soient aussi étanches que possible. Le but de la mise en œuvre de l'IA est d'éliminer les cas de peur et de scepticisme des opérations, mais ces défis freinent actuellement l'accomplissement. Une façon de surmonter ces défis consiste à ensembles de données de soins de santé de haute qualité de Shaip qui sont exempts de parti pris et adhèrent également à des directives réglementaires strictes.

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