L'intelligence artificielle dans le diagnostic médical : comment l'IA soutient-elle le diagnostic ?
L'intelligence artificielle (IA) promet d'être une tendance majeure dans l'ensemble des soins de santé en 2024 , et l'un de ses impacts les plus significatifs sur l'industrie médicale est dans le domaine du diagnostic .
Que vous soyez un patient ou un médecin, vous pouvez vous attendre à voir l'IA être utilisée de plusieurs manières tout au long de 2024. Des modèles de langage génératifs d'IA (également appelés chatbots) apparaissant lors du triage, aux médecins généralistes utilisant l'IA pour diagnostiquer, ou même en analysant les données des patients pour rechercher des signes et symptômes précoces, il est probable que l'IA jouera un rôle important dans l'avancement du domaine du diagnostic médical cette année.
Comment l’IA va-t-elle changer le diagnostic médical en 2024 ?
En 2024, l’introduction de l’IA dans le diagnostic médical commencera à révolutionner le secteur de la santé .
Grâce à l'intégration rapide d'algorithmes avancés d'apprentissage automatique dans les systèmes de santé du monde entier, les médecins seront bientôt en mesure de traiter de grandes quantités de données sur les patients pour rechercher des tendances qui non seulement amélioreront la précision de leurs diagnostics, mais les aideront également à identifier plus largement – et peut-être des connexions jusqu’alors inconnues, conduisant à des diagnostics plus précoces.
Le résultat final sera de meilleurs résultats pour les patients, un fardeau réduit pour les travailleurs de la santé et peut-être même la découverte de nouvelles méthodes de diagnostic .
Voici quelques façons dont nous pouvons nous attendre à ce que l’IA soit intégrée au processus de diagnostic en 2024 :
1/ IA générative et autodiagnostic
L'autodiagnostic consiste pour les individus à tenter de diagnostiquer leur propre maladie en fonction de leurs symptômes, généralement en consultant une ressource en ligne. Les moteurs de recherche et les médias sociaux ont toujours joué un rôle important dans l’autodiagnostic, et jusqu’à un tiers des Américains ont utilisé Internet pour diagnostiquer leurs propres maladies .
L’autodiagnostic peut présenter des avantages pour le secteur de la santé : si les patients sont capables de diagnostiquer avec précision leurs propres symptômes, cela peut contribuer à réduire le fardeau des médecins généralistes et conduire à des résultats plus rapides et meilleurs.
Cependant, l'un des inconvénients majeurs de l'utilisation d'Internet pour l'autodiagnostic est que les patients ont souvent tendance à mal diagnostiquer leur maladie , soit en comprenant mal le lien entre un symptôme et la maladie à laquelle il est lié, soit en insistant trop sur le rôle d'un symptôme. symptôme, ou manquer complètement un symptôme.
Le biais de confirmation joue également un rôle important : si un patient est convaincu qu'il souffre d'une maladie spécifique, il peut être enclin à omettre ou à fabriquer des symptômes afin de correspondre aux critères diagnostiques . En conséquence, environ 34 % de tous les autodiagnostics sont mal diagnostiqués , ce qui peut entraîner des complications à long terme.
C’est là qu’intervient l’intelligence artificielle. Les nouveaux chatbots d’IA générative auront accès à une vaste collection de littérature médicale, ainsi qu’à la capacité de construire une compréhension globale des symptômes et d’analyser les données extrêmement rapidement pour établir des diagnostics possibles. Cela permettra aux patients de décrire leurs symptômes et de recevoir un retour instantané, les aidant ainsi à s'auto-diagnostiquer avec des résultats plus précis.
2/ Traiter le Big Data pour l'analyse prédictive
Le secteur de la santé représente déjà plus d'un tiers (33 %) de toutes les données dans le monde . Ces données croissent à un rythme exponentiel et plus rapide que dans tout autre secteur. En effet, chaque hôpital aux États-Unis produit environ 137 téraoctets de nouvelles données par jour . Le bassin étant déjà si vaste qu’il serait franchement impossible pour les travailleurs du savoir d’accéder à des informations significatives.
Heureusement, l’IA permet le traitement automatisé des données de santé, tant en termes de traitement que de reporting. Grâce à l'apprentissage supervisé et à la création de réseaux neuronaux profonds, les professionnels de la santé entraînent déjà l'IA à reconnaître et à répondre aux données de santé afin d'améliorer les diagnostics , en analysant d'énormes tranches de données, en recherchant des tendances au sein de ces ensembles de données, en comparant les données avec d'autres données à l'échelle de la population. et des ensembles de données historiques, et des résultats croisés avec des décennies de littérature médicale. Là où ces processus auraient pu prendre des semaines, voire des mois, à un être humain, l’IA peut produire des résultats en quelques minutes .
Début 2024 déjà, l'IA est déjà utilisée dans un certain nombre de méthodes de diagnostic, et pas seulement sous la forme de traitement de mots et de chiffres, mais également dans le domaine de la recherche en imagerie médicale (y compris les rayons X, les tomodensitogrammes et les IRM). ). Par exemple, en analysant l'accumulation de plaque dans les artères d'un patient sur des séries d'images d'angiographie par tomodensitométrie (CTA), des chercheurs de Cedars Sinai ont créé un modèle d'IA capable de détecter les patients à risque de crise cardiaque .
Ailleurs, des chercheurs expérimentent l’IA dans l’analyse des
mégadonnées afin de créer des modèles de diagnostic pour des maladies
telles que le cancer du sein, la démence, le diabète et les maladies
rénales. Le résultat souhaité est que ces modèles d’IA soient un jour
capables de détecter automatiquement les risques de diverses maladies chez les patients
et de commencer à les traiter avant que ces conditions ne deviennent
une urgence médicale. Outre les économies potentielles, ces
traitements préventifs pourraient contribuer à sauver des millions de vies par an .
3/ Suivi des patients à distance
L’IA a également un impact sur le processus de diagnostic grâce à la surveillance à distance des patients. À l’heure actuelle, le triage dépend largement du fait que les patients se présentent devant un professionnel de santé tout en présentant des symptômes. Cela peut souvent conduire à des erreurs – par exemple, si les symptômes présents à ce moment-là ne correspondent pas au diagnostic, si le patient est asymptomatique, si la gravité des symptômes est mal interprétée, conduisant à une réponse plus ou moins urgente que nécessaire, ou si un diagnostic est complètement manqué.
Ces erreurs et mauvais diagnostics peuvent, à leur tour, entraîner une perte de temps, d’efforts et d’argent. On estime que les erreurs de diagnostic coûtent au secteur américain de la santé environ 100 milliards de dollars par an .
Une partie de la solution pourrait résider dans la surveillance à distance des patients grâce à l’IA, permettant aux patients d’être surveillés au fil du temps afin de suivre les changements dans leur état de santé. La surveillance à distance des patients pourrait ouvrir la voie à des diagnostics plus précis en suivant l’évolution, les changements et la gravité des symptômes sur une période prolongée à l’aide d’une variété d’outils améliorés par l’IA, notamment des appareils portables, des capteurs et des informations rapportées par les patients.
Non seulement ce système pourrait être utilisé pour détecter des
symptômes qui autrement pourraient passer inaperçus, mais il offre aux
médecins la possibilité de détecter les symptômes plus tôt, ce qui
conduit à des diagnostics plus rapides et potentiellement à de meilleurs résultats pour les patients
. Mieux encore, dans la recherche d'un diagnostic, les professionnels
de la santé peuvent être en mesure de repérer d'autres diagnostics,
évitant ainsi au patient d'avoir à se présenter plusieurs fois au
triage.
4/ Nouvelles recherches diagnostiques
L’intelligence artificielle peut désormais permettre aux professionnels de santé d’identifier de nouveaux modèles de diagnostic. Cela pourrait s’appliquer à la fois à des maladies jamais identifiées ou à des variantes de maladies existantes, ainsi qu’à de nouveaux cadres de diagnostic pour des maladies bien connues.
La capacité de l’IA à traiter d’énormes segments de données permettra aux experts médicaux de repérer les nouveaux modèles et tendances qui se développent au sein d’une population. Cela pourrait conduire à de nombreux avantages intéressants. Par exemple, pour les maladies virulentes, l’IA sera capable de suivre la propagation de ces maladies et permettra aux experts d’identifier comment la maladie se propage d’une personne à l’autre, la rapidité avec laquelle elle peut se propager, le délai d’incubation et l’apparition des premiers symptômes, etc. .
Cette méthodologie a été utilisée à bon escient lors de la récente pandémie de COVID-19. L’IA a aidé à modéliser des groupes de maladies, à prédire la propagation probable de la maladie au sein d’une population donnée, et a ainsi informé les experts de la santé sur la meilleure réponse possible. Cela a conduit au développement du traçage des contrats influencé par l'IA (identification des expositions probables), de la surveillance et du diagnostic précoce (la capacité de travailler à rebours pour identifier les premiers symptômes) et des réponses de télémédecine (utilisées pour informer sur la probabilité d'un diagnostic probable sans avoir besoin d'orienter individuellement les patients vers un professionnel de la santé, réduisant ainsi la charge de travail et le fardeau).
Quels sont les avantages de l’utilisation de l’IA pour prendre en charge les diagnostics ?
L’intelligence artificielle apportera de nouvelles méthodes de travail rationalisées à la pratique du diagnostic médical.
Comme nous l’avons vu, l’IA a le potentiel de :
- Accélérer le processus de diagnostic , en allégeant la pression sur les professionnels de la santé impliqués dans le triage
- Permettre un diagnostic plus précoce , à la fois en repérant des symptômes qui autrement pourraient passer inaperçus, et grâce à la surveillance des patients, qui permet d'identifier les maladies avant même qu'un patient ne se présente au triage.
- Améliorer la précision des diagnostics , en comparant les symptômes à un vaste recueil de littérature médicale et de mégadonnées recueillies auprès d'autres sources pour générer des suggestions pouvant être confirmées par un professionnel.
- Modélisez les tendances au sein d’une population en analysant d’énormes tranches de données et en identifiant des modèles
- Réduire le fardeau des travailleurs de la santé , ce qui entraîne des économies et libère du temps et des ressources pour les experts pour les cas plus urgents
Quels sont les inconvénients de l’utilisation de l’IA pour prendre en charge les diagnostics ?
L’IA aura un impact profond sur le secteur de la santé, en contribuant à améliorer à la fois l’efficacité et la qualité des diagnostics médicaux et, espérons-le, à produire de meilleurs résultats pour les patients.
Cependant, le développement rapide de l’IA et son intégration dans le secteur de la santé ne sont pas sans défis, parmi lesquels :
Potentiel d’inexactitudes à grande échelle
L’intelligence artificielle est un modèle d’apprentissage, et une grande partie de cet apprentissage provient de données générées par l’homme. En effet, l’IA elle-même est programmée par les humains. Cela entraîne un risque d’inexactitudes, tant dans la constitution fondamentale de l’IA que dans sa capacité à traiter les données. L’IA est également incapable de faire la distinction entre les bonnes et les mauvaises données, ce qui fait courir le risque que même une inexactitude mineure puisse avoir des conséquences énormes si l’IA la considère comme un fait.
En termes de diagnostic, l’IA pourrait renvoyer des erreurs de diagnostic à grande échelle, prescrire des traitements incorrects ou traiter ses propres apprentissages de manière incorrecte. Compte tenu de l’ampleur à laquelle l’IA fonctionne, le coût d’une seule mauvaise décision pourrait avoir des conséquences considérables si rien n’est fait pour y remédier.
Considérations éthiques
Alors que l’IA est de plus en plus intégrée à notre système de santé, l’humanité doit tenir compte des conséquences éthiques que cela peut avoir. D’une part, il est déjà bien documenté que l’IA présente des signes de préjugés raciaux et sexistes . Mais ce qui est peut-être encore plus préoccupant est le fait que l’intelligence artificielle n’est pas capable d’empathie humaine .
Cela pourrait avoir un effet particulièrement important dans le domaine du diagnostic, car même si l’IA est capable de comprendre un diagnostic d’un point de vue médical, elle n’aura pas la capacité de comprendre l’impact psychologique et émotionnel que ce diagnostic aura sur le patient. . Nous devons faire attention à ne pas confier une grande partie du processus de diagnostic à l’IA au point de finir par écarter l’un des éléments les plus importants, à savoir la relation patient-médecin.
S'adapter au changement global
Enfin, nous devons nous rappeler que l’utilisation de l’IA dans le diagnostic médical représente un changement de paradigme pour le secteur mondial de la santé . Beaucoup de travail reste à faire pour préparer le personnel et les patients à ce changement radical, grâce à des formations, des campagnes de sensibilisation du public et une transparence totale entre le personnel médical et les patients.
L’intégration réussie de l’IA ne doit pas être mesurée par sa capacité à économiser du temps et des coûts, mais plutôt par son impact sur la société, les avantages qu’elle crée pour les individus et la mesure dans laquelle elle peut être socialement acceptée.
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16 façons surprenantes dont l’IA améliore les diagnostics et la prestation des soins de santé
L’intelligence artificielle peut jouer un rôle majeur en aidant les industries à améliorer et à rationaliser leurs processus, et les soins de santé ne font pas exception. En effet, de nombreux patients pourraient être surpris d’apprendre à quel point l’IA est sur le point d’avoir un impact important sur la prestation de soins de santé modernes.
Qu'il s'agisse de garantir des services de diagnostic plus précis, de surveiller la santé des patients ou de gérer des tâches administratives chronophages, l'IA permet aux professionnels de la santé de fournir des soins plus rapides, plus pratiques et plus personnalisés. Ci-dessous, 16 membres du Forbes Technology Council discutent de quelques-unes des façons surprenantes dont l’IA améliore les diagnostics et la prestation des soins de santé.
1. Fournir des informations pertinentes et spécifiques au patient
Ce que les patients ne savent peut-être pas, c'est la capacité de l'IA à fournir aux médecins des informations cliniques pertinentes et spécifiques au patient pour un rendez-vous. En dotant les médecins de outils d’aide à la décision clinique fiables et fiables et en allégeant les charges administratives, nous verrons l’IA établir de nouvelles normes en matière de soins de santé à tous les niveaux, quelle que soit l’expérience du médecin ou l’heure du rendez-vous. - Michal Tzuchman Katz MD , Kahun Medical
2. Suivi des séances de physiothérapie
Les séances de physiothérapie peuvent être suivies grâce à un enregistrement vidéo amélioré par l'IA, permettant aux thérapeutes d'estimer les progrès hebdomadaires. Prenons, par exemple, le traitement d'une blessure au genou d'un coureur. La charge sur les genoux, ainsi que le type d'exercices ainsi que leur longueur, leur poids et leur amplitude de mouvement, peuvent être contrôlés avec précision grâce à des calculs d'IA basés sur des modèles de récupération. J'ai vu des thérapeutes enregistrer des vidéos puis utiliser l'IA chaque semaine pour réévaluer l'état d'un patient. - Ondrej Krehel
3. Évaluation des profils génétiques et des antécédents médicaux des patients
L'IA peut désormais analyser le profil génétique unique, les antécédents médicaux et l'état actuel d'un patient pour fournir des recommandations de traitement plus précises. Grâce à des algorithmes prédictifs, l'IA peut aider les médecins à élaborer des plans de traitement qui ciblent mieux les besoins d'un patient, à choisir les médicaments avec plus de précision et à anticiper l'évolution de l'état du patient. - Jared Thau , Gameverse Interactive Corp.
4. Automatisation des transcriptions des interactions clinicien-patient
L’IA révolutionne subtilement les soins de santé en automatisant la transcription et la synthèse des interactions clinicien-patient. Cela réduit la charge administrative des professionnels de santé, leur permettant de consacrer plus de temps aux soins des patients. Cette application en coulisse de l’IA améliore l’efficacité et la qualité de la prestation des soins de santé, même si elle peut rester largement inaperçue auprès des patients. -Anand Santhanam , Amazon Web Services
5. Analyser les dépistages radiologiques
Le diagnostic précoce du cancer bénéficie de l’IA. Mia , un outil d'IA testé par le National Health Service du Royaume-Uni, a pu analyser avec succès les mammographies de plus de 10 000 femmes. Lors d’essais récents, Mia a pu détecter de minuscules tumeurs invisibles à l’œil humain. Cela conduit à des options de traitement moins invasives grâce à un diagnostic précoce et à une réduction de la charge de travail des médecins, ce qui entraîne des délais d'attente plus courts pour obtenir des résultats. - Léon Gordon , Onyx Data
6. Rationalisation des processus organisationnels
À l’échelle mondiale, le secteur de la santé génère chaque jour une quantité massive de données. Dans les systèmes de santé qui jettent les bases de l’IA, nous commençons à voir comment l’IA peut prendre cette grande quantité de données, leur donner un sens et en tirer de la valeur pour rationaliser les processus, réduire les charges administratives et améliorer l’expérience des cliniciens et des patients. soins de santé. - Brad Porter , Orion Santé
7. Extrapolation et collecte d'informations sur les patients
Les patients se plaignent souvent du fait qu'on leur demande de répéter des informations qu'ils estiment que leurs équipes soignantes devraient déjà connaître. Cependant, ces informations sont souvent enfouies dans des dossiers médicaux longs et complexes, notamment des fichiers PDF, des images et/ou des enregistrements. L’IA est aujourd’hui utilisée pour extrapoler les informations de toutes les sources disponibles et les résumer afin que les équipes soignantes puissent préparer rapidement et minutieusement une visite. -Michael Meucci , Arcadie
8. Analyse des données de santé en temps réel
Grâce aux progrès des appareils portables et de la surveillance à distance, l’IA peut analyser les données de santé en temps réel des patients à domicile et détecter les tendances indiquant une détérioration, permettant ainsi une intervention rapide. Les patients ne sont peut-être pas conscients des algorithmes sophistiqués d’IA qui fonctionnent en arrière-plan, mais ils bénéficient d’une plus grande commodité, d’une meilleure continuité des soins et de meilleurs résultats en matière de santé. -Frank Chan , Medtronic
9. « Relier les points » en ce qui concerne les symptômes
Souvent, les professionnels de la santé sont formés dans une spécialité très restreinte : cardiologie, médecine interne, oncologie, etc. Ils recherchent des signaux spécifiques à leur spécialité, mais ils peuvent passer à côté d’une vue d’ensemble. Nos corps sont des systèmes dotés de mécanismes hautement interdépendants. L’IA est excellente pour « relier les points » et trouver des modèles qui autrement seraient perdus. Les humains peuvent manquer la forêt à cause des arbres ; L'IA ne le fera pas. - Francisco (Tony) Navarro , Red Ventures
10. Prédire les flux de patients
L’IA touche la plupart des fonctions des soins de santé modernes, depuis l’appariement des patients aux essais cliniques jusqu’à l’identification plus précoce des patients à risque jusqu’à la gestion de la facturation. Une application moins connue de l’IA consiste à prédire le flux des patients. En combinant des données structurées et non structurées pour créer une vue plus complète de chaque patient et de ses besoins, les hôpitaux peuvent anticiper le roulement des patients et préparer leur personnel de manière appropriée. - David Talby , John Snow Labs
11. Permettre des soins proactifs aux patients
L’IA améliore considérablement la prestation des soins de santé grâce à l’analyse prédictive. Cette technologie analyse les données de santé historiques pour prévoir de futurs problèmes de santé potentiels ou des réadmissions à l'hôpital, permettant ainsi une gestion proactive des soins aux patients. Les patients n’en sont peut-être pas toujours conscients, mais cette application d’IA aide les cliniciens à prendre des décisions éclairées, ce qui améliore les résultats et l’expérience des soins de santé. - Evgeny Popov , Groupe Verve
12. Optimisation du codage médical
Un codage médical manqué crée des problèmes pour les patients et retarde les paiements aux prestataires. Les prestataires intelligents utilisent l’IA pour améliorer le codage médical et être payés plus rapidement. Les prestataires sophistiqués utilisent déjà l’IA pour optimiser le codage médical afin d’augmenter les taux d’approbation des soumissions aux organismes payeurs de soins de santé. Les prestataires de niveau supérieur commenceront à utiliser l’IA pour optimiser le codage médical afin d’obtenir un remboursement plus élevé. - Joseph Ours , Centric Consulting
13. Prédire et atténuer les pandémies
L’IA présente l’avantage unique et puissant de générer des informations prédictives, et cela pourrait être étendu aux pandémies. Cela peut aider les responsables de la santé à prendre les mesures d’atténuation appropriées et réduire l’incertitude qui entrave souvent la prise de décision dans des situations de cette nature. - AJ Abdallat , Au-delà des limites
14. Optimiser la découverte de médicaments
L’IA révolutionne discrètement les soins de santé en optimisant les processus de découverte de médicaments. En passant au crible de vastes ensembles de données, il identifie des composés de traitement potentiels à un rythme sans précédent. Cela accélère le développement de nouveaux médicaments, rendant les thérapies innovantes disponibles plus tôt que jamais – une avancée en coulisses largement inaperçue des patients. - Nicola Sfondrini , motomarine
15. Fournir une thérapie anonyme
Un développement intéressant est la thérapie basée sur l’IA. Certaines personnes sont plus disposées à partager des informations avec un ordinateur qu’avec une personne, c’est pourquoi les thérapeutes ou les robots IA peuvent aider les personnes qui souhaitent rester anonymes. Il sera intéressant de voir comment l'espace évolue et implique l'anonymat des clients, notamment en matière de confidentialité. Avoir cette option disponible pour certaines personnes devrait être bénéfique. -Jordan Yallen , MetaTope
16. Suivi des signes vitaux des patients
L'IA alimente les systèmes de surveillance silencieux dans les hôpitaux, suivant les signes vitaux des patients grâce à des capteurs non invasifs et des algorithmes d'IA. Cette technologie offre une surveillance continue et en temps réel de la santé sans interaction directe avec le patient, améliorant ainsi la sécurité et le confort des patients tout en réduisant la charge de travail du personnel de santé, souvent à l'insu du patient. -Andrew Blackman , EZ Cloud
Regarder vers l'avant
L’avenir de l’IA dans le domaine de la santé est prometteur, mais il nécessite un effort de collaboration pour répondre à ces considérations éthiques. À mesure que l’IA continue d’évoluer, les approches pour gérer ces défis doivent également évoluer, afin de garantir que l’IA reste un outil bénéfique pour tous dans le domaine des soins de santé.