L’intelligence artificielle est en train de transformer les soins de santé. Les entreprises spécialisées dans l’IA utilisent des algorithmes de Machine Learning, Computer Vision et le NLP dans leurs technologies de santé pour tout comprendre de la chimie des médicaments aux marqueurs génétiques. Ces mêmes entreprises proposent des consultations en ligne grâce à l’analyse prédictive et intègrent les résultats des tests et les données des capteurs pour fournir aux médecins des informations en temps réel sur l’état des patients.
Les domaines les plus intéressants pour l’IA dans les soins de santé sont la Computer Vision et le NLP. Il est impressionnant de se rendre compte des applications actuelles réelles de la Computer Vision et du NLP dans les soins de santé. A l’avenir on estime que la Computer Vision et le NLP joueront un rôle de plus en plus important pour aider les médecins, les patients et les chercheurs à découvrir et à combattre les maladies. Dans cet article, nous vous présentons les principales applications actuelles de la Computer Vision et du traitement automatique du langage naturel dans le domaine de la santé et ce que vous pouvez attendre dans un avenir proche.
L’IA dans les soins de santé : Un mariage réussi
L’IA est douée pour identifier des modèles, faire des prédictions et analyser des situations complexes. Les soins de santé sont peut-être la combinaison ultime de ces trois disciplines. Des algorithmes d’IA bien mis en œuvre peuvent littéralement sauver des vies lorsqu’ils aident un médecin à remarquer une anomalie, à signaler une erreur, à améliorer l’administration de médicaments ou à former des experts médicaux. Le NLP et la Computer Vision sont à la pointe de l’IA et présentent le plus grand potentiel pour les soins de santé.
Le NLP aide les ordinateurs à interpréter le langage humain et à y répondre. Outre l’observation visuelle, la description des symptômes par le patient est l’un des principaux éléments sur lesquels s’appuie un médecin pour établir un diagnostic ou réduire les possibilités. Si les algorithmes du NLP peuvent aider à répondre aux questions de sélection initiale, les médecins peuvent passer moins de temps à trier et à demander des informations générales. Au lieu de cela, ils peuvent prescrire des tests et examiner des problèmes spécifiques.
Les soins de santé s’appuient également fortement sur divers types d’images et de scans pour tout, du diagnostic à la découverte de nouveaux médicaments, et c’est là que la Computer Vision dans les soins de santé prend tout son sens. Souvent, ces images sont granuleuses, difficiles à distinguer ou nécessitent la reconnaissance de motifs très petits et spécifiques. Les ordinateurs peuvent aider et souvent dépasser les capacités humaines dans ces types de tâches d’analyse d’images. Grâce à la Computer Vision dans les soins de santé, cette technologie d’intelligence artificielle peut aider les médecins et les chercheurs à obtenir des résultats plus rapides et plus précis à partir de tests, de scans et de dépistages.
Exemples de Computer Vision et de traitement automatique des langues dans le secteur de la santé
Le dépistage du cancer
La Computer Vision s’est révélée très prometteuse dans l’identification des cellules cancéreuses et des tumeurs à partir d’images et de résultats de biopsies.
Jusqu’à présent, les plus grandes percées ont été réalisées dans le domaine de la dermatologie, où un ordinateur peut analyser une image de la peau d’une personne de manière beaucoup plus rapide et approfondie qu’un dermatologue effectuant un examen en personne. Récemment, des algorithmes de Computer Vision se sont révélés plus efficaces que les médecins pour identifier d’éventuelles tumeurs cancéreuses de la peau.
Des percées similaires ont été réalisées dans le domaine du dépistage du cancer du sein. La Computer Vision peut être appliquée aux images de mammographie pour identifier avec précision les tumeurs du sein. De plus, les images de tomodensitométrie pulmonaire traitées par des algorithmes de Computer Vision se sont révélées prometteuses pour identifier le cancer du poumon.
Du test au traitement, plus rapidement
Une autre application prometteuse de la Computer Vision et du NLP dans le domaine des soins de santé est le diagnostic à distance et l’accélération des résultats des tests. Si les patients peuvent être examinés et testés plus rapidement, la médecine préventive est plus efficace pour atténuer les conséquences des maladies.
Babylon Health est une startup britannique qui travaille dans le domaine du diagnostic rapide. Elle a développé une application et des algorithmes NLP pour aider un chatbot à vous poser les mêmes questions qu’un médecin vous poserait lors d’un examen en personne. L’application ne pose pas de diagnostic officiel, mais utilise le traitement de la parole et du langage pour faire ressortir les symptômes, puis transmet les informations de votre profil à un médecin. Le médecin utilise les informations traitées par l’application pour établir un diagnostic rapide et peut même discuter avec le patient par appel vidéo dans l’application.
Une autre société, Medopad, s’est penchée sur des questions similaires, mais en mettant l’accent sur les fournisseurs. Ses applications intelligentes fournissent aux médecins des informations supplémentaires pendant le processus de diagnostic. Récemment, Babylon Health et Medopad se sont associées à la société chinoise Tencent pour utiliser et améliorer ses algorithmes d’apprentissage automatique, ainsi que d’autres applications de Computer Vision de Tencent, qui peuvent identifier les symptômes à partir des photos des utilisateurs. La principale promesse de la Computer Vision est le triage, qui permet d’éliminer facilement les cas évidents non symptomatiques afin que les médecins puissent se concentrer sur l’examen des images et, en fin de compte, sur l’examen des patients qui présentent des symptômes.
Vers une recherche accélérée
La recherche est une autre application très prometteuse de la Computer Vision dans le domaine des soins de santé. En utilisant des scans anonymes d’anciens patients, les chercheurs, les fabricants de matériel médical et les sociétés pharmaceutiques peuvent identifier des tendances et économiser du temps et de l’argent dans les phases d’essais cliniques de la recherche. La Computer Vision promet d’accélérer l’identification des tendances dans les images des patients, en établissant des liens qui prendraient du temps, voire seraient impossibles, à découvrir par des chercheurs humains.
L’identification de schémas dans les blessures et la progression des maladies est essentielle pour découvrir des solutions et apprendre à prévenir les maladies en premier lieu. À cet égard, Benevolent AI est une entreprise qui mène la charge dans un nouveau monde de recherche médicale alimenté par l’IA. Ses algorithmes de NLP analysent les articles de recherche du monde entier et établissent des liens entre les articles communs pour les chercheurs, avec une portée et une profondeur qui n’étaient pas envisageables avant l’IA. L’étape suivante consiste à appliquer cette philosophie de liaison aux images de recherche, aux molécules de médicaments et à d’autres modèles visuels afin d’accélérer et de contextualiser encore davantage la recherche dans le domaine des soins de santé.
Simulation chirurgicale
La simulation chirurgicale et la technologie d’assistance chirurgicale se situent à l’intersection de la Computer Vision et de la réalité augmentée. Ce domaine en plein essor aide les chirurgiens à s’entraîner et à prendre des décisions lors d’interventions chirurgicales complexes, y compris les opérations laparoscopiques pour lesquelles les chirurgiens ne peuvent compter que sur les images de la caméra.
Touch Surgery est une entreprise qui ouvre la voie dans ce domaine. Son application mobile permet à n’importe qui dans le monde d’apprendre et de se préparer à la chirurgie en se basant sur les meilleures pratiques de pointe, grâce à plus de 100 simulations chirurgicales dans quatorze spécialités.
À mesure que la Computer Vision améliore sa capacité de reconnaissance, les chirurgiens pourraient être en mesure d’utiliser la réalité augmentée lors d’interventions chirurgicales réelles. Ils pourraient recevoir des conseils, des avertissements et des mises à jour en temps réel sur la base de ce que l’algorithme de Computer Vision voit dans la salle d’opération.
L’avenir de la Computer Vision et du NLP dans les soins de santé
La Computer Vision et le NLP dans le domaine de la santé présentent clairement un grand potentiel pour améliorer la qualité et le niveau des soins de santé dans le monde. Les médecins s’appuient sur des images, des scans, une vision personnelle, les réponses du patient et la recherche médicale pour établir leurs diagnostics. Avec l’aide de la Computer Vision et de la PNL, ces diagnostics peuvent être plus rapides et plus complets, ce qui permet d’offrir des soins de santé plus rapides et de meilleure qualité à tous.
Malheureusement, malgré les nombreuses percées et évolutions technologiques dans le domaine des soins de santé, il faudra probablement attendre encore une dizaine d’années avant que la majorité des applications de l’IA dans le domaine des soins de santé ne se généralisent en raison du mode de fonctionnement du secteur. D’ici là, nous parlerons des derniers développements de la Computer Vision et du NLP dans les soins de santé.
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