L’apprentissage automatique gagne en popularité dans le secteur des soins de santé. Dans ce billet, nous allons examiner certains des avantages des solutions basées sur l’apprentissage automatique dans les soins de santé.
Les problèmes qui se posent dans le secteur des soins de santé sont souvent compliqués et difficiles à expliquer. D’une part, les progrès rapides de la médecine favorisent la création de nouvelles méthodes de diagnostic et de traitement. D’autre part, des bases de données toujours plus grandes rendent l’exploration et l’analyse plus difficiles.
Par conséquent, l’apprentissage automatique gagne en popularité dans le secteur des soins de santé. Dans ce billet, nous allons examiner certains des avantages des solutions basées sur l’apprentissage automatique dans le domaine des soins de santé.
L’apprentissage automatique est un domaine d’étude en pleine expansion, promis à un bel avenir. Cette branche de la recherche en IA a un impact majeur sur de nombreux aspects de notre vie, y compris les soins de santé. Par exemple, lorsque le nombre de patients dans les hôpitaux augmente, il devient plus difficile d’évaluer et d’enregistrer toutes les données des patients.
L’apprentissage automatique est un excellent moyen de résoudre ce problème, car il automatise le traitement des données et améliore le système de santé. La détection et le diagnostic des maladies, le développement de médicaments et les traitements personnalisés sont autant d’exemples d’applications de l’apprentissage automatique dans le domaine des soins de santé.
L’objectif de l’intégration des technologies d’apprentissage automatique dans les soins de santé est d’améliorer les résultats pour les patients.
L’objectif ultime de l’apprentissage automatique est d’améliorer l’efficacité et la fiabilité des machines et des algorithmes. Le rôle de la machine dans le secteur des soins de santé est d’aider les médecins à fournir de meilleurs services et soins, et non de les remplacer. Par conséquent, examinons quelques exemples spécifiques d’apprentissage automatique dans les soins de santé.
Individualisation des traitements
La thérapie personnalisée est l’une des applications les plus significatives de l’apprentissage automatique dans les soins de santé. L’objectif du traitement personnalisé est d’améliorer les soins de santé individuels en analysant et en exploitant des données très personnelles. Sur la base des informations génétiques et des symptômes des patients, les algorithmes d’apprentissage automatique pour les calculs et les statistiques créent des méthodes de thérapie personnalisée.
En outre, les algorithmes d’apprentissage automatique supervisés permettent de développer des systèmes de thérapie personnalisés à partir des données médicales spécifiques des patients.
La médecine a parcouru un long chemin depuis une stratégie basée sur des antibiotiques à large spectre pour traiter les maladies et développer une procédure préventive qui tient compte de la diversité unique des gènes, de l’environnement et du mode de vie de chaque personne.
Les chercheurs peuvent détecter les tendances en matière d’efficacité de certaines thérapies et découvrir les variantes génétiques qui peuvent être associées à la maladie, au succès ou à l’échec en intégrant des données cliniques, pharmacologiques et socio-économiques à des algorithmes d’apprentissage automatique.
Gestion des services de soins de santé
L’apprentissage automatique s’épanouit dans de nombreux aspects des opérations et de la gestion, de l’automatisation et du reporting de base du front office à l’analyse de la recherche marketing pharmaceutique. Cependant, le parcours hospitalier d’aujourd’hui produit une foule de corvées administratives impliquant une variété de procédures touchant les médecins, les infirmières et les patients, ce qui complique le processus et fait grimper les dépenses.
Les médecins et le personnel de santé ont de plus en plus recours à l’intelligence artificielle pour automatiser ces tâches administratives afin de faciliter le parcours des patients à l’hôpital, d’améliorer les traitements, de recentrer le personnel médical sur ses études ou de réduire les dépenses.
Accompagner les patients avec des assistants virtuels
Les assistants virtuels, que ce soit via des chatbots ou des applis spécialisées, gagnent en popularité dans le secteur de la santé. Nous assistons à l’essor des assistants virtuels basés sur l’apprentissage automatique pour aider les patients tout au long de leur parcours de traitement.
Les infirmières virtuelles sont de plus en plus populaires, car elles sont constamment accessibles pour répondre aux questions des patients et les guider. Les assistants virtuels de ce type peuvent capturer les conversations et les données relatives aux maladies pour que les médecins puissent les utiliser dans leur traitement.
Outre l’aide apportée au patient, l’objectif de ces assistants virtuels est de faire des économies en réduisant les coûts associés aux traitements médicaux, tels que les visites à l’hôpital et le stress.
Recherche et développement de médicaments
L’apprentissage automatique dans le développement préliminaire (stade précoce) de médicaments a la capacité de fournir une variété de services, allant du criblage des premiers composés médicamenteux à la prédiction des taux de réussite sur la base de variables biologiques. En outre, il peut aider à prédire l’efficacité et la sécurité des médicaments (ce qui est l’un des principaux objectifs du développement de nouveaux médicaments) et fournir des informations sur les nouveaux composants qui pourraient être utilisés pour créer de nouveaux médicaments.
Les directives actuelles partent du principe que chaque composé a un objectif spécifique et bien étudié, ce qui limite le développement de médicaments à de petits groupes de composés. Cette nouvelle approche du développement de médicaments est nécessaire car les directives actuelles partent du principe que chaque composé a un but spécifique et bien étudié, ce qui limite le développement de médicaments à de petits groupes de composés. En outre, on part du principe que la “meilleure” combinaison sera la première à faire l’objet d’essais cliniques.
Diagnostics
L’étape de diagnostic du processus de soins est essentielle pour le suivi des patients. L’apprentissage automatique offre aux professionnels de la santé de nouveaux moyens de gagner du temps et d’améliorer la précision des diagnostics. En outre, il ouvre de nouvelles voies pour le diagnostic et le pronostic de diverses maladies, notamment :
Les scientifiques travaillent sur des algorithmes d’apprentissage automatique pour aider à la détection des maladies cardiaques. Un système automatisé de diagnostic des maladies cardiaques serait l’une des réalisations humaines les plus remarquables du XXIe siècle, et il a fait l’objet d’études considérables dans le monde entier.
Prédire le diabète : Le diabète peut endommager le cœur, les reins et le système neurologique, entre autres organes. L’objectif de l’apprentissage automatique est d’identifier les indicateurs du diabète suffisamment tôt pour sauver la vie des patients. Pour anticiper le diabète, les professionnels de la santé peuvent utiliser une variété d’algorithmes.
Les concepts d’exploration de données et d’apprentissage automatique se sont récemment développés dans la quête d’un système capable de détecter les maladies du foie. Il est difficile de prédire les maladies du foie, d’une part parce qu’il existe un grand nombre de maladies différentes qui peuvent endommager le foie, et d’autre part parce qu’il y a beaucoup de données sur le sujet. Les scientifiques, en revanche, font tout ce qu’ils peuvent pour éviter ces problèmes.
L’apprentissage automatique a la capacité de voir et d’identifier de nombreux types de cancer. Depuis les débuts de l’IA, les scientifiques ont fait des progrès considérables dans le développement d’algorithmes qui peuvent désormais caractériser les tumeurs et identifier un plus large éventail de cancers. Ces progrès permettent aujourd’hui à l’IA d’identifier les cancers avec une précision remarquable, tout en n’étant pas affectée par des facteurs susceptibles de troubler les professionnels de la santé, comme des bulles d’air ou des hémorragies.
Conclusion
Dans le domaine des soins de santé, les applications d’apprentissage automatique aident les médecins et les chercheurs à élaborer et à fournir des traitements personnalisés, à améliorer la qualité de vie et à détecter précocement diverses maladies. L’apprentissage automatique promet des avancées en matière de soins de santé si vastes que nous ne sommes peut-être pas en mesure de les appréhender complètement à l’heure actuelle.