Transformer le secteur de la santé grâce à l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle (IA) révolutionne diverses industries, et la santé ne fait pas exception. L’IA a le potentiel d’améliorer les soins aux patients, de rationaliser les processus médicaux et de réduire les coûts. Dans cet article, vous verrez comment l’intelligence artificielle est appliquée dans les soins de santé et comprendrez l’impact de l’IA sur cette industrie.

Diagnostic médical avec intelligence artificielle

Les outils de diagnostic alimentés par l’IA peuvent analyser les images médicales, les données des patients et les notes cliniques pour aider les professionnels de la santé à diagnostiquer les maladies avec plus de précision et de rapidité.

En radiologie

Les algorithmes d’IA peuvent traiter et analyser des données d’imagerie médicale, telles que des rayons X, des tomodensitogrammes et des IRM, pour détecter des anomalies et des schémas indiquant des maladies telles que le cancer ou des maladies cardiovasculaires. Selon une étude publiée dans Nature Medicine, un algorithme d’IA développé par Google a atteint un taux de précision de 94,5 % dans la détection du cancer du sein dans les mammographies, surpassant les radiologues humains qui avaient un taux de précision de 88,0 % (McKinney et al., 2020).

En pathologie

Les systèmes de pathologie alimentés par l’IA peuvent analyser des échantillons de tissus et identifier les cellules cancéreuses, rationalisant le processus de diagnostic et réduisant les erreurs humaines. Par exemple, la plateforme Paige.AI approuvée par la FDA utilise des algorithmes d’IA pour détecter le cancer de la prostate dans des lames de pathologie avec une précision rapportée de 98 % (Bulten et al., 2020).

En ophtalmologie

Les systèmes d’intelligence artificielle peuvent analyser des images rétiniennes pour détecter les premiers signes de rétinopathie diabétique et de dégénérescence maculaire liée à l’âge. Dans une étude publiée dans JAMA, un algorithme d’IA développé par Google a atteint une sensibilité de 97,5 % et une spécificité de 93,4 % dans la détection de la rétinopathie diabétique (Gulshan et al., 2016).

Découverte et développement de médicaments avec l’intelligence artificielle

L’IA peut réduire considérablement le temps et les coûts associés à la découverte et au développement de médicaments en analysant de grands ensembles de données, en prédisant l’efficacité des médicaments et en optimisant la conception des essais cliniques.

Dans la découverte de médicaments

Les algorithmes d’IA peuvent analyser de grandes quantités de données chimiques et biologiques pour identifier des candidats-médicaments potentiels, prédire leur efficacité et optimiser leurs structures chimiques. Atomwise, une société de découverte de médicaments axée sur l’IA, utilise des algorithmes d’apprentissage en profondeur pour prédire l’affinité de liaison des petites molécules aux protéines cibles. En 2020, Atomwise a annoncé une collaboration avec Hansoh Pharma pour découvrir et développer de nouveaux candidats-médicaments, avec une valeur potentielle pouvant atteindre 1,5 milliard de dollars.

Dans les essais cliniques

L’IA peut optimiser la conception des essais cliniques, le recrutement et le suivi des patients, en réduisant les coûts et en améliorant les résultats des essais. Par exemple, Deep 6 AI, une plateforme d’accélération des essais cliniques, utilise l’IA pour associer les patients éligibles aux essais cliniques appropriés, réduisant ainsi le processus de recrutement des patients de plusieurs mois à quelques minutes.

L’intelligence artificielle en médecine personnalisée

L’IA peut analyser les données génomiques, les facteurs liés au mode de vie et les antécédents médicaux pour fournir des plans de traitement personnalisés et optimiser les soins aux patients.

En génomique

Les algorithmes d’IA peuvent traiter et analyser les données génomiques pour identifier les mutations pathogènes, permettant ainsi le développement de thérapies ciblées. En 2019, une étude publiée dans Nature a démontré qu’un algorithme d’IA appelé DeepVariant, développé par Google, pouvait identifier avec précision des variants génétiques dans le génome humain avec un taux de précision de plus de 99,9 % (Poplin et al., 2018).

En oncologie de précision

Les plateformes basées sur l’IA comme IBM Watson for Oncology peuvent analyser les données des patients, y compris les mutations génétiques, pour recommander des plans de traitement personnalisés pour les patients atteints de cancer. Dans une étude publiée dans The Oncologist, Watson for Oncology a fourni des recommandations thérapeutiques concordantes avec un tumor board multidisciplinaire dans 93 % des cas (Somashekhar et al., 2018).

Dispositifs médicaux et appareils portables alimentés par l’IA

Les dispositifs médicaux et les dispositifs portables activés par l’IA peuvent surveiller la santé des patients, fournir des commentaires en temps réel et alerter les professionnels de la santé des problèmes potentiels.

Surveillance continue de la glycémie

Les appareils de surveillance continue de la glycémie alimentés par l’IA, tels que le Dexcom G6, peuvent suivre les niveaux de glycémie en temps réel pour les patients atteints de diabète, fournissant des informations personnalisées et alertant les utilisateurs des événements hypoglycémiques ou hyperglycémiques potentiels. Selon une étude publiée dans Diabetes Technology & Therapeutics, le Dexcom G6 a atteint une différence relative absolue moyenne (MARD) de 9,0 % par rapport aux valeurs de référence, démontrant sa précision dans la mesure de la glycémie (Šoupal et al., 2020).

Surveillance à distance des patients

Les systèmes de surveillance à distance des patients basés sur l’IA peuvent suivre les signes vitaux des patients et détecter les premiers signes de détérioration, permettant aux professionnels de la santé d’intervenir rapidement. Par exemple, le dispositif portable Current Health approuvé par la FDA surveille les signes vitaux des patients, tels que la fréquence cardiaque, la fréquence respiratoire et la saturation en oxygène, et utilise des algorithmes d’IA pour prédire le risque d’événements indésirables.

L’intelligence artificielle dans l’administration de la santé

L’intelligence artificielle peut optimiser les processus d’administration des soins de santé, tels que la planification des patients, la facturation et l’allocation des ressources, en réduisant les coûts et en améliorant l’efficacité opérationnelle.

Planification des patients

Les systèmes de planification basés sur l’IA peuvent prévoir les absences des patients, optimiser les plages de rendez-vous et réduire les temps d’attente. Par exemple, la plate-forme basée sur l’IA Zocdoc utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour prédire la probabilité de non-présentation des patients, permettant aux prestataires de soins de surréservation de rendez-vous et de réduire le temps d’inactivité.

Gestion du cycle de facturation et de revenus

Les algorithmes d’IA peuvent analyser les données de facturation, identifier les erreurs de codage et optimiser la gestion du cycle de revenus, réduire les refus de réclamation et améliorer les performances financières. Des entreprises comme Olive AI proposent des solutions basées sur l’IA pour automatiser la gestion du cycle de revenus, avec des améliorations signalées dans la précision des réclamations et la capture des revenus.

Conclusion

L’intelligence artificielle transforme le secteur de la santé en améliorant les diagnostics, en personnalisant les traitements, en accélérant la découverte de médicaments et en améliorant le suivi et les soins des patients. Les technologies basées sur l’IA optimisent non seulement l’administration et les opérations des soins de santé, mais fournissent également des solutions rentables et efficaces pour les patients et les prestataires de soins de santé. Alors que l’IA continue de progresser et de s’intégrer dans les systèmes de santé, son potentiel de révolutionner les soins et les résultats des patients ne fera que croître, offrant des avantages significatifs à la communauté médicale et aux patients.