Système de santé

Le rôle de la collecte et de l'annotation des données dans les soins de santé

Et si on vous disait que la prochaine fois que vous prendrez un selfie, votre smartphone prédira que vous êtes susceptible de développer de l'acné dans les prochains jours ? Cela semble intriguant, n'est-ce pas ? Eh bien, c'est là que nous nous dirigeons tous collectivement.

Le monde de la technologie est plein d'ambitions. Grâce à nos idées, nos innovations et nos objectifs, nous avançons en tant que société. Cela est particulièrement vrai en ce qui concerne l'évolution des IA de santé, où certains des problèmes les plus préoccupants sont traités et résolus à l'aide de la technologie.

Aujourd'hui, nous sommes sur le point de déployer des modèles d'apprentissage automatique capables de prédire avec précision l'apparition de maladies héréditaires et le moment où une tumeur deviendrait cancéreuse. Nous travaillons sur des prototypes pour les chirurgiens robots et des centres de formation VR pour les médecins. Même au niveau opérationnel, nous avons optimisé la gestion des lits et des patients, les soins à distance, la distribution de médicaments, etc., et automatisé des tonnes de tâches redondantes grâce à des systèmes alimentés par l'IA.

Alors que nous continuons à rêver de meilleures façons de fournir des soins de santé, explorons et comprenons certains des aspects clés de l'évolution des soins de santé et comment la technologie, en particulier la science des données et ses ailes, contribue à cette croissance phénoménale.

Cet article est dédié à mettre en évidence l'importance des données dans le développement de systèmes et de modules de santé, certains cas d'utilisation importants et les défis découlant du processus.

L'importance des données dans l'IA des soins de santé

Maintenant, avant de commencer à comprendre certains des cas d'utilisation et des implémentations les plus complexes de l'IA, sachons que les applications de santé et de fitness moyennes que vous avez sur votre téléphone sont alimentées par des modules d'IA. Ils ont suivi des années de formation pour analyser, prescrire et déduire avec précision vos données et les visualiser en informations.

L'importance des données dans l'IA des soins de santé Il peut s'agir de votre application mHealth qui vous permet d'obtenir virtuellement des consultations d'un médecin ou de prendre rendez-vous avec lui ou d'une application qui récupère les résultats sur les problèmes de santé probables en fonction de vos symptômes et de votre bien-être, l'IA est aujourd'hui intégrée à toutes les applications de soins de santé.

Évoluez davantage cette exigence et vous disposerez de systèmes avancés qui besoin de données à partir de plusieurs sources telles que la vision par ordinateur, les dossiers de santé électroniques et plus encore pour effectuer des tâches complexes. N'oubliez pas les percées en oncologie que nous avons mentionnées précédemment, de telles solutions nécessitent des volumes massifs de données contextuelles pour produire des résultats précis. Pour ça, annotateurs et les experts doivent la source données à partir d'analyses et de rapports tels que les radiographies, les IRM, les tomodensitogrammes, etc., et annotez chaque élément qu'ils y voient.

Les professionnels de la santé doivent s'efforcer d'identifier les différents problèmes et cas et les étiqueter afin que les machines puissent mieux les comprendre et traiter des résultats plus précis. Ainsi, tous les résultats, diagnostics et plans de traitement découlent des données et de leur traitement précis.

Les données étant au cœur des soins de santé, reconnaissons que les données ouvrent la voie à un avenir plus sain.

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

Cas d'utilisation de l'IA dans les soins de santé

  • Alors que nous parlons des progrès des procédures et des instruments chirurgicaux, les systèmes d'IA actuels prescrivent si des chirurgies sont nécessaires en premier lieu. Grâce à un traitement méticuleux des données, les systèmes peuvent simuler des instances et partager si les problèmes peuvent être résolus par des médicaments et des changements de mode de vie.
  • L'IA nous aide également à diagnostiquer les maladies virales grâce à des agents pathogènes séquencés génomiquement et au profilage.
  • Des infirmières et des assistants virtuels sont également en cours de développement pour aider aux soins des patients et apporter un soutien dans leur processus de rétablissement. Pendant les pandémies, lorsque le nombre de patients est élevé, les infirmières virtuelles pourraient aider les organisations à réduire les dépenses opérationnelles et à offrir simultanément les soins dont les patients ont besoin. Ces infirmières numériques seront formées pour exécuter toutes les tâches fondamentales pour lesquelles les humains sont formés.
  • Plusieurs maladies neurologiques et auto-immunes qui ne peuvent jamais être guéries ou inversées pourraient être prédites à l'avance grâce à des modèles d'IA et d'apprentissage automatique. La démence, la maladie d'Alzheimer, la maladie de Parkinson et bien d'autres pourraient être éliminées de cette façon.
  • Des plans de traitement et des médicaments personnalisés sont également possibles avec l'IA et l'accès à élireronique dossiers de santé. En connaissant les antécédents médicaux d'un patient, ses allergies, sa compatibilité chimique, etc., des médicaments efficaces pourraient être recommandés par les machines.
  • La découverte de nouveaux médicaments pourrait également être accélérée grâce à des essais cliniques simulés.

Défis impliqués dans le développement de solutions d'IA pour les soins de santé

Défis impliqués dans le développement de solutions d'IA pour les soins de santé Quel que soit le secteur dans lequel l'IA est mise en œuvre, certains défis restent importants et universels. Ceci est également vrai en ce qui concerne les soins de santé. Pour vous donner une idée rapide, voici quelques-uns des défis les plus courants qui limitent les progrès de l'IA dans le domaine de la santé :

  • La génération de cohérence la médecine les données sont un défi car les modèles d'apprentissage automatique reposent sur la disponibilité de quantités massives d'ensembles de données pour apprendre à traiter les inférences et à fournir des résultats.
  • Le secteur de la santé est lié par plusieurs lois, conformités et protocoles pour maintenir les normes de confidentialité et de confidentialité. L'interopérabilité des données est inévitable et en même temps fastidieuse en raison des protocoles qui régissent le partage équitable des données entre les parties prenantes. Les organisations doivent prendre des mesures supplémentaires pour protéger la confidentialité de leurs patients et utilisateurs en data dépersonnalisation.
  • La disponibilité des PME du secteur de la santé est également un énorme défi. Annotation de données est probablement un moment déterminant qui influence les résultats ultimes. Parce que les soins de santé sont une aile hautement spécialisée, les données des rapports et des analyses doivent être annotées par des professionnels de la santé. Les recruter est un énorme défi.

C'est donc la compréhension fondamentale que vous devez avoir du secteur de la santé et de ses implémentations spécifiques à l'IA. Au moment où nous parlons, des tonnes de progrès se produisent pour résoudre certains des défis dont nous avons discuté. De nouveaux cas d'utilisation et de nouveaux défis surgissent également simultanément. Le seul point important à retenir ici est que les données continueront de façonner les résultats des soins de santé et si vous développez une solution d'IA, nous vous recommandons de rechercher des données auprès d'experts tels que Shai.

La différence qu'il fait est sans précédent.

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