Comment l’intelligence artificielle peut sauver des vies?

L’intelligence artificielle a radicalement transformé notre monde. Et ce fait est plus qu’évident en jetant simplement un coup d’œil. Chaque appareil ou technologie qui nous entoure devient propulsé par l’intelligence artificielle. Que ce soit notre smartphone, nos applications mobiles, nos logiciels, nos sites Web, nos montres intelligentes ou nos services informatiques comme les soins de santé. L’intelligence artificielle pénètre toutes les autres industries et a un impact sur elle de plusieurs manières.

L’IA facilite la vie

Dans le but de rendre les choses beaucoup plus simples et simples, l’IA et l’apprentissage automatique aident les industries à devenir plus efficaces et fastidieuses. Certains des concepts les plus brillants de l’intelligence artificielle qui n’étaient que des idées florissantes il y a quelque temps sont maintenant des réalités inconditionnelles.

Bien que cela aide les organisations et les institutions à atteindre leurs objectifs dans leurs domaines, cela aide en fin de compte les clients finaux à obtenir de meilleures installations, produits et services. Mais, autant de personnes que vous trouverez en racontant les bonnes histoires de l’intelligence artificielle, vous trouverez aussi ceux qui en sont sceptiques.

Même si les programmes et les outils basés sur l’intelligence artificielle aident les entreprises à automatiser les tâches, à améliorer l’efficacité, à réduire les coûts et, surtout, à réduire le fardeau des épaules d’un employé, certaines personnes craignent que cela ne supprime des emplois et réduise l’aspect du contact humain d’un produit ou service.

Mais, dès que les gens se rendront compte que l’IA existe pour les aider et non pour les remplacer, il serait plus facile de déployer les avantages réels pour les clients. Prenons l’exemple de l’industrie des soins de santé. Le secteur de la santé est un exemple classique où la technologie de pointe de l’intelligence artificielle est utilisée au mieux.

Des soins de santé artificiellement intelligents

Pour commencer, il aide le personnel médical et les institutions comme les hôpitaux et les cliniques du monde entier à gérer plus efficacement les patients et le personnel. Ils ont un système de gestion hospitalière en temps réel, qui peut essentiellement prédire le nombre de patients un jour particulier. Avec des statistiques historiques et actuelles sur la photo, l’IA peut rendre cela possible et aider à réaliser l’hôpital, qu’ils soient prêts à faire face à une situation à venir ou non.

De même, connaître la fréquentation d’un jour donné peut aider à gérer le personnel et les outils et experts nécessaires à l’hôpital. Une meilleure gestion de ceux-ci assurerait une meilleure allocation des ressources à l’hôpital, ainsi que de meilleures installations pour le patient.

Et ce n’est là qu’un aspect de l’intelligence artificielle dans le domaine des soins de santé. Un autre est le diagnostic des maladies où l’intelligence artificielle se révèle beaucoup plus complète et efficace que les méthodes traditionnelles existantes.

Surtout en parlant de maladies mortelles rares comme le cancer du sein, où le diagnostic joue l’un des rôles les plus importants. Non seulement la partie du diagnostic utilise-t-elle beaucoup d’argent, mais elle donne également des résultats moins précis.

Constance Lehman, MD, Ph.D., chef de la division d’imagerie mammaire au Massachusetts General Hospital (MGH) et professeur de radiologie à la Harvard Medical School souligne le fait que nos outils actuels pour prédire les risques futurs ne sont tout simplement pas précis dans les soins de santé .

Pour le cancer du sein, l’accent est toujours mis sur le diagnostic de stade avancé et les professionnels ne le dépistent toujours pas aussi complètement qu’ils le devraient. Même les patientes qui subissent des mammographies aux intervalles recommandés ne reçoivent pas les soins adéquats et uniformes des radiologues.

Cependant, la connexion de l’intelligence humaine à la puissance de l’expertise clinique et aux capacités de traitement des données inégalées de l’apprentissage automatique comme l’apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones avancés présente une toute nouvelle frontière pour une médecine précise et personnalisée, des diagnostics et des traitements. Et une fois cela accompli, ce ne sera pas seulement pour les cancers rares mais aussi pour une maladie génétique sur un million.

De plus, l’utilisation de l’intelligence artificielle et de ses filiales pour accroître les capacités de l’industrie des soins de santé pour des dépistages plus efficaces, la réduction des points douloureux dans le processus de soins, ainsi qu’une prise de décision clinique accrue dans les soins de santé peuvent aider l’industrie à économiser des millions de dollars chaque année et à améliorer l’impact de la voix du patient dans son traitement.

En parlant de cancer du sein, le fait est que l’interprétation humaine des images est hautement subjective. De plus, les institutions ne disposent pas de suffisamment de personnes pour lire ces images, et même si elles sont trouvées, il est difficile de maintenir le plus haut niveau de lecture.

Selon des recherches récentes du MIT Technology Review et de GE Healthcare, il a été découvert que certains radiologues désignent moins de 10% du tissu mammaire comme dense, tandis que d’autres radiologues étiquetent plus de 80% des mammographies de la même manière.

Avec l’apprentissage en profondeur dans l’image, les mammographies en pleine résolution peuvent être utilisées pour prédire avec précision la probabilité qu’une femme développe un cancer du sein. La meilleure partie est qu’elle est précise dans toutes les courses. La recherche indique en outre qu’un algorithme formé sur plus de 70 000 images a constamment surpassé le modèle de risque couramment utilisé dans l’industrie, malgré le fait qu’aucune donnée patient supplémentaire ne lui ait été fournie.

Un autre exemple concret de l’étude est la recherche de Google, où son IA a été en mesure de détecter le cancer du sein mieux que les humains. Le modèle a réussi à repérer le cancer dans les mammographies de dépistage anonymisées, avec moins de faux positifs et aussi moins de faux négatifs que les experts.

L’étude publiée dans le magazine Nature a analysé les données de plus de 76 000 femmes au Royaume-Uni et 15 000 femmes aux États-Unis. La meilleure partie du modèle était qu’il était capable de dépister plus efficacement le cancer du sein en utilisant moins d’informations que les médecins humains, en s’appuyant uniquement sur des images radiographiques, tandis que les experts médicaux avaient accès aux antécédents et aux mamogrammes des patientes.

Conclusion

Les maladies rares comme les cancers du sein nécessitent un diagnostic et un traitement plus complets que toute autre condition. Les défis médicaux actuels sont énormes en termes de diagnostic, de traitement et de coûts, mais avec l’IA dans l’image, non seulement le niveau de traitement peut être amélioré mais aussi de nombreuses vies précieuses peuvent être sauvées.