Les l'utilisation des nouvelles technologies et de l'intelligence artificielle (IA) a été un tournant pour de nombreux secteurs. L'un d'entre eux est la médecine, dont les dernières avancées et applications ont été influencées par le développement de la technologie. L'intelligence artificielle est une spécialité du domaine de l'informatique qui est utilisée pour produire des programmes par le biais d'une série d'algorithmes qui ont la capacité de penser, d'apprendre et de prendre des décisions, comme le font les humains.
Comment fonctionne l'IA ?
L'IA a commencé à être développée dans les années 1990 dans le but de créer un système informatique qui traiterait les données de la même manière que le cerveau humain. L'une des branches de l'intelligence artificielle les plus utiles dans le secteur des soins de santé est la apprentissage automatique. Ce système a les caractéristiques suivantes capacité des machines à utiliser des algorithmes et à apprendre à partir de donnéesCela permet d'améliorer la prise de décision à partir des informations traitées.
L'automatisation des fonctions et des tâches permet aux professionnels de la santé de traiter et d'analyser les données médicales plus rapidement et avec plus de précision. Cela a un effet impact significatif sur les différents domaines du secteur de la santé et favorise une meilleure gestion des soins de santé. Parmi les principales utilisations de l'IA dans le domaine de la santé, on constate qu'elle permet de développer et d'optimiser les processus de diagnostic clinique, de détection et de prévention des maladies, de soins de santé, de recherche et de création ou d'actualisation de nouveaux médicaments.
Elle a également contribué aux progrès de la télémédecine et à la mise au point de traitements médicaux personnalisés. Dans l'article suivant, nous examinons les principales aplicaciones de la L'IA en médecine et comment ils contribuent à la création d'une un système de soins de santé plus complet, plus souple et plus efficace.
Applications de l'IA en médecine
Ces dernières années, l'intelligence artificielle a été intégrée à la médecine afin de promouvoir des soins de meilleure qualité pour les patients, d'accélérer les processus et d'améliorer la précision des diagnostics. Quels sont les différents domaines dans lesquels l'intelligence artificielle est actuellement utilisée et quelles sont les améliorations qu'elle a permis d'apporter ?
Prévention des maladies et diagnostic précoce
L'IA est un outil essentiel pour la prévention des maladies. Grâce à l l'utilisation des données massives (Big Data)qui est une combinaison d'un ensemble de données de santé numérique, de données génomiques et de données comportementales du patient, peut être identifier les facteurs de risque et les modèles et le développement de certaines maladies.
- Propagation de maladiesLes algorithmes d'apprentissage automatique peuvent prédire la propagation de maladies telles que la grippe ou le COVID-19, en anticipant les pics épidémiques et en permettant de prendre des mesures préventives.
- Détecter les signes de maladies chroniquesUne autre application consiste à identifier les signes précoces de maladies chroniques, telles que le diabète ou les maladies cardiaques. Les maladies chroniques se caractérisent par leur lenteur d'apparition et passent souvent inaperçues jusqu'à ce qu'elles se transforment en complications plus graves. C'est pourquoi l'utilisation de l'IA est utile pour détecter les signes possibles de maladie dans les tests médicaux tels que les analyses de sang, les images échographiques ou les électrocardiogrammes. Dans ce cas, les algorithmes d'IA peuvent détecter des schémas de maladies cardiovasculaires par le biais de l'imagerie médicale, telle que l'échographie ou l'électrocardiogramme. imagerie par résonance magnétique o las tomografías computarizadas.
- Prédisposition aux maladies génétiquesGrâce à l'utilisation de données génomiques, l'intelligence artificielle peut également analyser les prédispositions aux maladies génétiques. Les algorithmes d'IA étudient les schémas de l'ADN pour identifier les variantes génétiques qui pourraient indiquer un risque élevé de développer certaines maladies. En oncologie, ils sont utilisés pour prédire le risque de cancer du sein ou du côlon, ce qui permet aux médecins de concevoir des plans de prévention personnalisés.
Diagnostic clinique
Dans le cadre de la traitement et interprétation d'images pour le diagnosticOffres d'IA des algorithmes qui améliorent la qualité et la précision du diagnostic clinique. Ils permettent de reconnaître automatiquement des motifs complexes dans les données d'image, d'éliminer le bruit pour améliorer la qualité de l'image et d'établir des modèles tridimensionnels à partir d'images de patients individuels. Dans ce domaine, on peut souligner recherche par des chercheurs d'IBM dans le cadre d'un nouveau projet de développement d'un Un nouveau modèle d'IA peut prédire le développement d'un cancer du sein malin.
Avec des taux comparables à ceux obtenus par des radiologues humains, cet algorithme peut apprendre et prendre des décisions sur le développement du cancer à partir de données d'images et de l'historique du patient. En particulier, il a été capable de prédire la 87% des cas analysés et a également été en mesure d'interpréter les 77% de cas non cancéreux. Ce modèle pourrait donc être un outil fondamental pour aider les radiologues à confirmer ou à rejeter les cas positifs de cancer du sein.
Traitement médical personnalisé
Une autre utilisation de l'IA en médecine consiste à trouver des traitements médicaux personnalisés pour chaque patient. Sur la base d'une série de facteurs, tels que les antécédents médicaux, le mode de vie et la génétique, l'IA peut être utilisée pour trouver des traitements personnalisés pour chaque patient. Les algorithmes d'IA peuvent l'analyse d'un grand nombre de données génomiques et de biomarqueurs afin d'identifier des modèles et des facteurs de risque.
Il est ainsi possible de élaborer un traitement médical spécifique aux besoins du patientL'IA permet d'identifier le meilleur traitement pour chaque type de cancer, en tenant compte de la génétique spécifique de la tumeur. Par exemple, en oncologie, l'IA aide à identifier le meilleur traitement pour chaque type de cancer, en tenant compte de la génétique spécifique de la tumeur.
Soins de santé
Les soins aux patients sont l'un des domaines où l'IA peut apporter une aide précieuse aux professionnels de la santé et aux patients. Dans ce cas, l Assistants virtuels basés sur l'IA sont une solution idéale pour automatiser des fonctions et des tâches. Il s'agit notamment de la la gestion des rendez-vous, la réalisation de des consultations de santé de base, les l'évaluation des symptômes et les l'administration de médicaments.
Promouvoir la télémédecine
Ces systèmes ont également permis l'évolution de la télémédecine. En ce sens, les professionnels peuvent le suivi des patients souffrant de maladies chroniques à distance et recevoir des alertes sur d'éventuelles anomalies de leur état de santé. Cela présente de nombreux avantages en termes d'accès à un plus grand nombre de patients, en particulier ceux qui vivent dans des régions où tous les services de santé ne sont pas disponibles dans leur localité et qui doivent se déplacer pour recevoir des soins médicaux.
Gestion des ressources dans les centres médicaux et les hôpitaux
La gestion des ressources matérielles et humaines dans les cliniques, les hôpitaux et les centres de santé est un autre domaine où l'IA peut être mise en œuvre. L'examen de grandes quantités de données provenant de dossiers historiques peut s'avérer essentiel pour prévoir les ressources nécessaires dans une situation donnéeCela peut s'avérer très utile pour la gestion et l'optimisation des ressources disponibles. Cela peut s'avérer très utile pour éviter l'engorgement des structures médicales en période de forte demande et être en mesure de gérer l'inventaire des fournitures médicales et la disponibilité des lits et des médicaments.
Recherche et développement de médicaments
L'intelligence artificielle a joué un rôle fondamental dans le développement de la recherche médicale, tant dans le domaine de la santé publique que dans celui de la santé publique. le développement de nouveaux médicaments comme dans le optimisation des essais cliniques. L'intégration de l'intelligence artificielle dans la conception de médicaments implique une approche pluridisciplinaire combinant à la fois des concepts de chimie et de biologie et des concepts d'informatique pour accélérer la découverte de nouveaux traitements et de nouvelles solutions médicales.
Pour ce faire, on utilise des modèles d'IA créés à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour analyser de grandes quantités de données sur les composés chimiques et biologiques et l'interaction entre eux.
Chirurgie robotique
Les systèmes de chirurgie robotique tels que Da Vinci utilisent l'IA pour réaliser des interventions chirurgicales complexes avec un meilleur contrôle et une plus grande précision. Ces robots sont contrôlés par les chirurgiens afin de créer de petites incisions, ce qui permet d'améliorer la qualité de vie des patients. réduire la marge d'erreur, réaliser des interventions chirurgicales peu invasives et améliorer les délais de rétablissement des patients..
Un autre domaine clé dans lequel l'intelligence artificielle peut être appliquée est celui des l'élaboration de plans chirurgicaux personnalisés. Dans ce cas, les éléments suivants sont utilisés les données relatives aux interventions chirurgicales antérieures d'optimiser les techniques et de prévoir les complications possibles. qui peuvent survenir au cours des opérations.
Formation
L'IA a un rôle clé à jouer dans la la formation des professionnels de la santé. Il fournit de nombreux outils qui aident les spécialistes médicaux à acquérir et à perfectionner leurs compétences dans différents domaines, en augmentant leurs connaissances d'une manière plus efficace et personnalisée.
D'une part, le simulations médicales grâce à l'IA permettre aux étudiants de mettre en œuvre des procédures complexes et réduire le risque d'erreurs. Dans le même temps, le des plateformes d'apprentissage qui utilisent l'IA pour adapter le contenu pédagogique en fonction du niveau de connaissance de l'apprenantL'objectif est de rendre le processus d'apprentissage plus efficace.
En résumé, l'IA a de nombreuses applications en médecine et de nouvelles améliorations et innovations contribuent à faire progresser le secteur des soins de santé.
Bibliographie
Sanofi (n.d.). L'intelligence artificielle dans les soins de santé. Campus Sanofi. Tiré de https://pro.campus.sanofi/es/actualidad/articulos/inteligencia-artificial-salud
Pakdemirli, E. (2020). L'intelligence artificielle en radiologie : amie ou ennemie ? La radiologie, 297(3), 509-510. https://doi.org/10.1148/radiol.2019182622
Sánchez Rosado, E. J., et Díez Parra, A. (2022). L'intelligence artificielle en médecine : applications et défis. Économie industrielle, 423, 49-63. Ministère de l'industrie, du commerce et du tourisme. Tiré de https://www.mintur.gob.es/Publicaciones/Publicacionesperiodicas/EconomiaIndustrial/RevistaEconomiaIndustrial/423/SA%CC%81NCHEZ%20ROSADO%20Y%20DI%CC%81EZ%20PARRA.pdf
Université internationale d'Andalousie (2021). L'intelligence artificielle en médecine : l'avenir des soins de santé. Blog de l'UNIA. Récupéré de https://www.unia.es/vida-universitaria/blog/inteligencia-artificial-en-la-medicina-el-futuro-de-la-salud
Bibliothèque nationale de médecine des États-Unis (2020). L'intelligence artificielle dans les soins de santé et ses implications pour la sécurité des patients. JAMA Network Open, 3(4), e200033. Récupéré de https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7752970/pdf/main.pdf
Association mexicaine de l'industrie des technologies de l'information (n.d.). Intelligence artificielle dans le domaine de la santé : transformation numérique pour les soins de santé au Mexique. Récupéré de https://amexcomp.mx/media/publicaciones/Libro_IA_Salud_Final_r.pdf
Merly Dayana Jurado-Sánchez, Eddy Maritza Pedroza-Charris, Blanca Mery Rolón-Rodríguez. (2021) Comment l'intelligence artificielle a aidé la médecine. Condamnations, 8 (16), 6-20. https://www.fesc.edu.co/Revistas/OJS/index.php/convicciones/article/view/841