Greg Pavlik, Senior Vice President and Chief Technology Officer, Oracle Cloud Platform.
Il y a eu beaucoup de battage médiatique sur l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) dans toutes les industries - tant de battage médiatique, en fait, qu'il peut être difficile de séparer la vérité de la fiction.Mais les soins de santé sont un domaine où l'importance de cette technologie ne peut pas être surestimée.
L'IA et l'apprentissage automatique ont déjà eu un impact énorme non seulement sur la recherche scientifique mais aussi en épidémiologie, diagnostic et, surtout, dans le travail principalement manuel qui maintient les laboratoires, les cabinets de médecins, les cliniques et les hôpitaux.
Pinceler les épidémies à l'avance
Par exemple, l'émergence de meilleurs algorithmes d'IA, analysant les volumes de données accessibles au public, aide déjà les épidémiologistes à suivre l'épidémie et la progression des maladies infectieuses.Les chercheurs utilisent des requêtes de recherche sur Internet sur des symptômes courants en corrélation avec les données géographiques pour prédire le déclenchement de la grippe et d'autres maladies dans différents domaines.
L'avantage est le temps.Les gens savent qu'ils sont malades avant d'appeler un médecin.Beaucoup essaient d'auto-diagnostiquer en utilisant Internet avant de rechercher une aide professionnelle.Si les épidémiologistes voient un pic dans les recherches sur des mots clés tels que «maux de gorge» ou «difficulté à avaler» provenant d'adresses IP dans un code postal donné, ils peuvent utiliser des modèles d'apprentissage automatique pour prédire avec une probabilité élevée de l'épidémie de grippe dans ce domaine.
Les agences de santé gouvernementales utilisent également les données publiques et la cartographie des populations pour suivre les densités de foule par emplacement et analyser ces données pour projeter le risque de futures épidémies.Par exemple, les agences de santé en Europe, en Israël, en Chine et ailleurs utilisent des données de densité de densité de trafic de téléphone portable anonymisé pour collecter l'emplacement des utilisateurs, puis exécuter des modèles d'apprentissage automatique pour prédire combien de personnes visitent les emplacements donnés un jour donné.Si le total devient trop élevé pour les conditions pandémiques, les lieux peuvent commencer à limiter la fréquentation, à couper les heures de visite ou même à fermer.
En utilisant ce processus, l'agence peut suivre la propagation possible de la maladie.Si une douzaine exposaient des personnes dans le musée un passage ultérieur au restaurant C, le gouvernement pourrait donner au restaurant un avis que les chances d'une épidémie là-bas sont devenues plus élevées.
Traitement de réglage fin
L'IA peut également aider les personnes ayant des conditions à long terme ou à vie à mieux fonctionner.Par exemple, les modèles d'apprentissage automatique peuvent analyser les données provenant de capteurs d'implants cochléaires pour fournir aux sujets des commentaires sur ce à quoi ils ressemblent afin qu'ils puissent mieux communiquer avec le monde auditif.La technologie de l'IA peut également aider les médecins à planifier des traitements pour répondre aux besoins spécifiques d'un patient.
Trouver l'aiguille dans la botte de foin
La vision informatique basée sur l'IA, contrairement à l'œil humain, peut scanner et traiter des milliers d'images pour détecter les modèles en période relativement courte.Cette technologie peut être un énorme avantage dans les diagnostics médicaux où les radiologues surmenés ne peuvent pas attraper toutes les nuances d'un scan après avoir vu des centaines d'autres.Dans des applications comme celles-ci, l'IA aide les experts humains en priorisant les images qui sont les plus susceptibles d'indiquer un problème.
Accélérer les documents
Tout en aidant à identifier et traiter les maladies est vitale, l'IA est également inestimable dans ce que certains pourraient appeler la réalité mondaine du travail de bureau.Les systèmes de reconnaissance vocale basés sur l'IA permettent aux médecins et aux chercheurs dicter leurs notes et remplissent les formulaires verbalement, libérant du temps autrement passé au clavier pour des soins aux patients plus importants.
En automatisant le remplissage hors des formulaires, l'IA peut accélérer les processus importants et attraper des erreurs avant de devenir coûteux.Les entreprises ayant une expertise du domaine en codage médical aident les organisations de soins à vérifier les erreurs au début du flux de travail.
Comme indiqué, l'IA peut rendre les experts humains plus productifs en lisant des analyses plus rapidement et en automatisant l'entrée de données.En retirant un travail aussi occupé de leurs assiettes, l'IA permet aux professionnels de la santé de passer plus de temps à interagir avec les patients.La plupart des soignants diront que ce contact de personne à personne est l'outil de diagnostic le plus important à sa disposition.
Par exemple, si un code pour une condition qui coûte généralement de 5 000 $ à 7 000 $ à traiter se voit attribuer une estimation de 40 000 $, c'est un drapeau rouge immédiat pour vérifier la fraude ou l'ancienne erreur humaine simple.Sur la base des données historiques, le système sait si une estimation relève des paramètres normaux.Ce n'est pas seulement bon pour les compagnies d'assurance, tout le monde en profite si les approbations de réclamation prennent 20 minutes au lieu de 20 jours et contiennent moins d'erreurs.
Quelques mises en garde
Pour les dirigeants de sociétés de soins de santé, les avantages potentiels de l'IA sont clairs - des diagnostics plus profonds, plus précis et des taux d'erreur réduits dans le traitement des réclamations.Mais ils doivent également comprendre qu'aucune de ces technologies puissantes ne remplace l'expérience humaine.
Les chefs d'entreprise doivent également noter que le biais peut se glisser dans les algorithmes d'IA basés sur des attitudes et des ensembles de données historiques et mettre en place des gardiens pour corriger ce problème.Par exemple, il y a eu des biais historiques sur la façon dont différents segments de la population sont diagnostiqués et / ou traités pour des conditions médicales.Les mesures préventives incluent, oui, l'utilisation de logiciels développés spécifiquement pour surveiller ces biais, mais il incombe également aux fournisseurs de soins de santé à intégrer les scientifiques des données, les gestionnaires et les cliniciens ayant des antécédents et des perspectives diverses, selon les experts du Harvard T.H.École de santé publique de Chan.
Nous sommes au moment du cycle de battage médiatique traditionnel lorsque certains pourraient commencer à douter de l'efficacité de cette technologie.Je dirais au contraire - cette capacité de l'IA à améliorer les soins de santé sera bientôt à la hauteur du battage médiatique.
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