L’intelligence artificielle peut améliorer le secteur de la santé

dimanche, 21.06.2020

Bien que loin d’être malade, le domaine pourrait être amélioré. Notamment grâce au «machine learning».

Shez Partovi *

Shez Partovi

La recherche dans les domaines de l’intelligence artificielle et du machine learning continue de démontrer que les ordinateurs ont le potentiel de prédire des résultats et d’améliorer les performances des médecins. Cette année par exemple, la US Food and Drug Administration (FDA) a approuvé le premier diagnostic réalisé par une intelligence artificielle. 

Ce test réalisé pour détecter une rétinopathie diabétique a produit un résultat sans qu’une intervention humaine ne soit nécessaire. Mais ce n’est qu’un début. Le secteur de la santé est en passe de connaître une transformation, sous l’impulsion de l’intelligence artificielle et du machine learning, alimentée par une abondance de sources de données: dossiers médicaux électroniques, séquences du génome, appareils mobiles, capteurs intégrés et même dossiers de facturation.

Supprimer les frictions

Les solutions d’intelligence artificielle et de machine learning sont déjà utilisées par des milliers d’entreprises dans le but d’améliorer l’expérience des soins. La société Zocdoc, par exemple, a créé une application de numérisation des cartes d’assurance indiquant aux clients quels médecins acceptent leur couverture. En construisant un modèle d’apprentissage approfondi, Zocdoc a créé un système qui extrait les données pertinentes et vérifie en temps réel auprès des assureurs si la visite d’un patient chez un prestataire particulier sera couverte, ou non.

Données: la matière première

Les solutions d’intelligence artificielle et de machine learning nécessitent une matière première fondamentale: les données. Alors que leur collecte et leur analyse sont souvent reléguées au second plan, les nouveaux outils permettent d’intégrer facilement le machine learning et d’autres outils dans le processus habituel de développement et de fourniture de traitements. Loin d’être l’apanage des chercheurs et des entreprises technologiques, l’intelligence artificielle et le machine learning sont désormais accessibles à tous.

Les conditions du succès

Le succès leur utilisation dépend notamment du fait d’avoir à sa disposition d’importantes quantités de données soigneusement traitées et de qualité, non seulement pour faire fonctionner les systèmes d’intelligence artificielle et de machine learning, mais surtout pour alimenter les modèles de formation sur lesquels ils sont construits.

Les systèmes doivent être optimisés pour les tâches à forte intensité de calcul et mis à jour au fur et à mesure des progrès technologiques. Les ressources informatiques doivent être conformes aux normes et réglementations du secteur pour garantir la sécurité et la confidentialité des données des patients et autres données sensibles.

Améliorations en temps réel

Flatiron Health, par exemple, relie les données cliniques de 265 cabinets d’oncologie, d’un réseau croissant de grands centres universitaires et d’autres organisations de soins de santé. Ensemble, ces institutions documentent plus de 2 millions de cas de cancer. En intégrant ces données dans les systèmes d’intelligence artificielle, Flatiron est en mesure d’optimiser les soins, de développer de nouveaux schémas de traitement et de découvrir de nouvelles thérapies potentielles.

Une utilisation optimale de l’intelligence artificielle et du machine learning doit aussi comporter la technologie cloud, qui fournit la capacité de stockage, la flexibilité, la sécurité et la capacité analytique nécessaires à leur mise en œuvre. Les organismes de santé qui utilisent les données pour améliorer leur efficacité seront les plus performants dans les années à venir. C’est assurément le cas si une transition vers l’intelligence artificielle, et vers un système de santé basé sur des valeurs, s’effectue. La question qui se posera alors est: quelle organisation offre les meilleurs soins?

Tout le monde peut en profiter

Des entreprises du secteur de la santé, aux conglomérats établis, en passant par les startups, ils sont de plus en plus à se tourner vers l’intelligence artificielle et la machine learning pour améliorer les services de soins. Alors que la disponibilité et le volume des sources de données continuent de croître, les ingrédients essentiels au succès de l’intelligence artificielle et du machine learning ne varient pas. Une fois ces éléments de base établis, l’intelligence artificielle et machine learning ont le potentiel de permettre des soins plus efficaces, une prise de décision améliorée et la capacité de générer une plus grande valeur pour les patients et les fournisseurs.

*Director of worldwide business development for healthcare, life sciences, and genomics, Amazon Web Services






 
 

AGEFI



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