Ce n'est un secret pour personne que le secteur de la santé est un domaine perpétuellement en demande.

Nous aurons toujours besoin d'infirmières, de médecins et de professionnels de la santé pour nous aider à mener une vie saine. Ainsi, avec les avancées continues dans le domaine de la santé et de la médecine, il est facile de voir comment l'intégration de la technologie de l'IA dans les processus par lesquels les gens atteignent la santé est inévitable.

Comment les professionnels de la santé utilisent-ils l'IA dans le domaine médical ?

Il est fascinant de voir combien de sous-ensembles du domaine médical ont déjà pris des mesures pour intégrer la technologie de l'intelligence artificielle dans leur approche des soins centrés sur le patient. Des chatbots de consultation médicale entièrement automatisés chatbots, aux robots qui assistent lors des interventions chirurgicales, l'IA se manifeste dans tous les recoins du domaine de la santé.  

L'IA dans le domaine de la santé est l'introduction de systèmes informatiques dotés d'une intelligence semblable à celle des humains pour aider les professionnels de la santé dans les domaines de la consultation, de la numérisation, du suivi des données et d'autres aspects souvent centrés sur l'humain des soins de santé. 

Cliquez ci-dessous pour en savoir plus sur cinq efforts innovants utilisés pour mettre la technologie de l'IA au premier plan de la santé et de la médecine, et sur les façons dont l'IA s'améliorera avec le temps. 

1. Améliorer la consultation de santé numérique

Les outils de consultation de santé numérique ont progressé en popularité grâce aux smartphones et au besoin des gens d'avoir accès à des soins de santé 24h/24 et 7j/7. Avec tant d'établissements médicaux ouverts uniquement pendant les heures de travail standard du lundi au vendredi, il peut être difficile pour les personnes ayant des horaires typiques de 9h à 17h de trouver un moment pour se rendre chez leur médecin.

De plus, certaines personnes peuvent ne pas savoir quand une maladie est suffisamment grave pour justifier de se rendre chez leur médecin plutôt que de simplement se reposer et prendre des médicaments en vente libre. 

En 2018, la Kaiser Family Foundation a mené une enquête et a constaté que 45 % des personnes âgées de 18 à 29 ans n'avaient pas de fournisseur de soins primaires ou de médecin régulier. Ainsi, l'essor et la nécessité des consultations de santé numériques ont vu le jour. La santé numérisée est populaire parmi les jeunes générations actives, surtout parce qu'elle offre une alternative pratique à la visite chez le médecin.

Disons que vous êtes malade mais que vous ne possédez pas de voiture, et que votre clinique la plus proche est à plus d'une heure en transport en commun. Cela vaut-il vraiment le temps de faire l'aller-retour pour voir un médecin pour quelque chose qui pourrait finir par être classé comme un simple rhume ? Selon les données ci-dessus, la plupart des 18 à 29 ans ne le pensent pas.

Il est donc logique que les jeunes actifs soient attirés par les alternatives de consultation de santé numérique. Non seulement la consultation numérique permet aux gens de recevoir une assistance médicale à distance, mais elle réduit le temps que les patients et les médecins passent ensemble, donnant ainsi aux médecins plus de temps pour voir plus de patients.

Cela dit, comme tant de gens se tournent vers la consultation numérique comme alternative à une visite standard chez le médecin, l'IA est utilisée via des applications pour smartphones comme moyen d'identifier, de détecter et de traiter les problèmes de santé à distance.

Un outil de consultation numérique actuel qui utilise l'intelligence artificielle est Buoy, un chatbot interactif de vérification des symptômes. Il fonctionne de manière similaire au Symptom Checker de WebMD, mais la principale différence entre les deux est que Buoy utilise l'IA alors que WebMD ne le fait pas. 

Buoy est un chatbot qui utilise des réponses préenregistrées pour inciter le patient avec lequel il communique à choisir parmi une série d'options basées sur ses préoccupations de santé. Bien qu'il s'agisse d'un chatbot alimenté par l'IA, Buoy communique avec un patient dans un ton très naturel, malgré l'utilisation de réponses préenregistrées pour faire avancer la conversation.

S'il détermine que les problèmes de santé d'un patient peuvent être plus préoccupants, il incitera la personne à demander de l'aide médicale auprès d'un véritable médecin humain. Mais au lieu de laisser un patient à ses propres moyens, il propose en fait une liste de cliniques à proximité en fonction de la localisation de l'utilisateur – remédiant ainsi au problème de devoir se déplacer une heure pour voir un médecin.

Image courtoisie de Buoy

Dans l'ensemble, les outils de consultation numérique comme celui-ci peuvent aider les patients pressés par le temps à trouver une alternative facile à naviguer qui aide dans les processus de prise de décision impliqués dans les soins de santé. 

2. Utiliser les trackers de fitness pour compléter les données des patients

En accord avec le désir de maintenir la santé et le bien-être à tout prix, de nombreuses personnes utilisent des trackers de fitness, tels que Fitbit ou Apple Watch. Ces appareils suivent la fréquence cardiaque, les niveaux d'activité, la qualité et la quantité de sommeil, et notifient le porteur de toute anomalie (dans les taux et les résultats) via une application sur leur téléphone. 

Malgré le niveau de détail et la quantité de données que ces moniteurs de fitness portables génèrent et suivent, les données restent entre les mains des utilisateurs ainsi que des entreprises elles-mêmes. Cependant, si les gens donnaient leur consentement pour que leurs données soient partagées et analysées à l'extérieur, les résultats produiraient une richesse de connaissances et d'informations sur la santé des gens du monde entier. 

Les données de santé extraites en fonction des informations fournies par le patient telles que le sexe, le poids, la taille, l'ethnicité, les antécédents de santé familiale, et plus encore, peuvent être utilisées par l'IA pour créer des résultats exploitables. Ces résultats pourraient inclure de grandes bases de données générales d'informations sur la santé qui peuvent mieux aider les professionnels de la santé dans les diagnostics ; aider les individus à maintenir et à augmenter leurs objectifs personnels de santé et de bien-être ; et permettre aux employeurs de fournir des avantages de santé à leurs employés qui sont individualisés en fonction de leurs profils de santé personnels. 

GIF courtoisie de Monika Madurska via dribble.com

3. Rationaliser la gestion des dossiers médicaux numériques

Pendant des années, les cliniques et les cabinets médicaux ont conservé des piles de dossiers en papier manila contenant des documents décrivant les antécédents médicaux détaillés des patients. Bien qu'efficaces par le passé, les dossiers médicaux en papier ne sont plus d'actualité et ne font plus sens en termes d'efficacité ou de sécurité de l'information.

Les techniciens des dossiers de santé électroniques (DSE) ont pris en charge le fardeau de la numérisation des dossiers médicaux pendant des années, mais le stress, la pression et l'épuisement mental qu'ils subissent sont accablants et peuvent finalement conduire à des inexactitudes dans les données saisies.

Pour aider à réduire l'épuisement, les développeurs de DSE utilisent l'intelligence artificielle pour aider à automatiser certains des processus monotones qui sont habituellement la responsabilité d'un humain. Certains des processus les plus chronophages auxquels les DSE sont confrontés sont la documentation, la saisie des commandes et le tri des documents papier d'un panier ; il est donc logique d'implémenter des formes d'intelligence artificielle dans ces tâches pour réduire le temps passé dessus.  

Deux outils alimentés par l'IA qui sont déjà utilisés sont la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel (NLP), bien qu'ils soient imparfaits. La reconnaissance vocale doit encore apprendre des algorithmes NLP comment reconnaître, interpréter et transcrire la parole humaine suffisamment bien pour qu'une personne externe ne puisse pas remarquer de différence entre les transcriptions tapées à la main et celles parlées.

4. Fournir un accès aux soins dans les pays sous-développés

Un nombre alarmant de pays non développés et sous-développés n'ont pas accès à des professionnels de santé formés, à des centres de santé et à un équipement adéquat typique d'un hôpital, d'une clinique ou d'un centre similaire. Pour remédier à cela, certains endroits ont mis en place des programmes de télésanté qui peuvent connecter numériquement un médecin à distance (souvent aux États-Unis) à un patient dans un pays sous-desservi.

Cependant, la télésanté ne peut pas résoudre le problème de fournir des soins vitaux comme le peuvent les spécialistes, tels que les radiologues ou les techniciens en échographie. C'est là que l'IA entre en jeu.

L'intelligence artificielle peut être utilisée comme solution à ce problème en prenant en charge certaines des tâches généralement attribuées aux humains, comme les radiographies, l'imagerie numérique et d'autres types de scans qu'un radiologue effectue. Pour ce faire, les professionnels de la santé dans la région donnée auraient besoin d'un smartphone programmé avec des applications prêtes pour l'IA ayant des capacités d'imagerie numérique.

À l'Université de Stanford, des chercheurs ont créé une application programmée avec un algorithme pour faire exactement cela.

Les chercheurs ont développé un algorithme d'apprentissage profond appelé CheXNeXt, qui est alimenté par l'intelligence artificielle et fonctionne via une application sur un smartphone. L'algorithme est capable de détecter les anomalies et les maladies présentes dans le corps d'une personne. En plus d'avoir la capacité de détecter les problèmes, l'algorithme peut également prédire les résultats et les solutions pour traiter les maladies qu'il trouve.  

Le processus est assez simple. En fournissant à l'application une image d'une radiographie ou en prenant une photo de celle-ci, l'image est téléchargée sur le Cloud, passée par CheXNeXt, et peu de temps après, obtient des résultats sur ce qu'elle croit être le problème.  

Image courtoisie de Stanford ML Group

Cette technologie peut être apportée aux nations sous-desservies, ce qui éliminerait le besoin de plusieurs radiologues sur place. CheXNeXt a été testé par rapport à 14 radiologues sur l'exactitude, la spécificité, la sensibilité et la vitesse. Bien qu'il ait performé de manière égale dans toutes les catégories par rapport aux radiologues, il les a surpassés en termes de vitesse. Là où il a fallu quatre heures aux radiologues pour interpréter les radiographies, CheXNeXt a renvoyé des résultats – avec les mêmes niveaux d'exactitude – en moins de deux minutes.  

La mise en œuvre de CheXNeXt et des algorithmes d'apprentissage profond dans les applications de cette manière peut changer la vitesse à laquelle une personne reçoit les résultats des tests. Dans les populations sous-desservies et au-delà, les algorithmes d'apprentissage profond et l'intelligence artificielle peuvent changer la vitesse et l'exactitude globales avec lesquelles les patients reçoivent de l'aide.

Cependant, ces algorithmes doivent être formés pour prendre en compte les facteurs physiologiques et environnementaux spéciaux qui peuvent affecter des groupes de personnes pour lesquels il existe actuellement peu de données. Il doit être testé sur plusieurs groupes ethniques divers pour s'assurer qu'il existe une richesse de données à travers les populations pour amplifier l'exactitude de ses résultats. 

5. Augmenter la qualité des outils médicaux en utilisant des appareils intelligents

Les appareils intelligents peuvent sembler être un outil amusant destiné à distraire les gens de leurs tâches professionnelles et domestiques, mais ils sont utilisés pour bien plus que des fins de divertissement. Dans le domaine médical, les appareils intelligents sont utilisés pour aider à surveiller les patients critiques ou à haut risque.  

Avec ces appareils intelligents, l'IA est utilisée pour suivre les changements dans l'état d'un patient lorsqu'une infirmière n'est pas à ses côtés. Si l'intelligence artificielle peut détecter l'amélioration ou la détérioration d'un patient, elle peut aider les infirmières, les médecins et les spécialistes à déterminer comment allouer le temps accordé à certains patients.

De plus, l'IA peut suivre les données de la même manière que les appareils de fitness portables le font ; elle peut surveiller les niveaux des patients, y compris la fréquence cardiaque élevée entre autres choses.

Où l'avenir de l'IA dans le domaine de la santé nous mènera-t-il ensuite ?

L'intelligence artificielle fait déjà des vagues dans le domaine de la santé, et avec des tests, des recherches et des améliorations continus, qui sait où nous en serons d'ici 2025 ! Il ne serait pas surprenant que l'IA et l'automatisation des processus robotiques (RPA) continuent de progresser.

Bientôt, non seulement l'IA sera un facteur dans l'assistance au chevet, mais aussi la RPA – et votre infirmière robot amicale ! 

Vous voulez en savoir plus sur l'intelligence artificielle ? Lisez sur les avantages et les risques de l'IA ainsi que sur l'histoire de l'IA pour voir où tout a commencé !