Explorer les avancées technologiques dans le domaine de la santé.
Créer une technologie qui fait une différence significative dans la vie des gens est l'objectif ultime de la majorité des esprits innovants de l'industrie. Lorsque l'on considère cela à travers le prisme des soins de santé, cela devient un objectif de plus en plus important et malgré la progression de la santé numérique au cours des dernières décennies, il y a encore place à l'amélioration.
La surveillance à distance et d'autres avancées de la télémédecine révolutionnent le secteur de la santé - complétant les efforts des professionnels de la santé du monde entier qui subissent une pression croissante alors que l'espérance de vie continue d'augmenter.
Intelligence artificielle (AI) est appelé à jouer un rôle de plus en plus important à l'avenir, et sa capacité à analyser et à interpréter de grandes quantités de données sur la santé constitue un catalyseur approprié pour une évolution vers ce que nous aimons appeler les « soins intelligents » chez AI Nexus Healthcare.
Quelle sera l'importance de l'IA dans l'avenir des soins de santé
L'IA est l'une des technologies les plus puissantes mais sous-utilisées qui peuvent bénéficier aux soins de santé. Les développeurs de technologies de la santé se sont concentrés sur l'apprentissage automatique, en particulier l'apprentissage en profondeur, comme outil de référence pour créer leurs applications. La principale raison de cette focalisation sur l'apprentissage automatique a été la disponibilité générale de matériel pédagogique, de cours et de bibliothèques de codes prêtes à l'emploi.
L'apprentissage automatique est un sous-domaine important de l'IA. L'apprentissage en profondeur en tant que sous-domaine de l'apprentissage automatique offre des outils puissants pour reconnaître et classer des modèles dans les données, par exemple des images, du son et des données de séries chronologiques. Cependant, la reconnaissance n'est pas la cognition ! Les algorithmes et les applications d'apprentissage en profondeur sont des boîtes noires incapables d'expliquer la justification ou l'explication de la façon dont ils arrivent à leurs résultats.
Pour les domaines d'application critiques tels que les soins de santé, l'explicabilité est une condition préalable pour aider les cliniciens à avoir confiance dans les recommandations d'un système d'IA. De plus, la construction de modèles d'apprentissage en profondeur nécessite des données étiquetées de haute qualité, difficiles à obtenir dans le domaine de la santé pour des raisons pratiques et réglementaires. Les modèles identifiés par les applications d'apprentissage en profondeur doivent encore être interprétés dans un contexte donné - et des connaissances et de l'expérience sont nécessaires pour l'interprétation et pour produire des conseils exploitables dans les applications de soins de santé. Les médecins passent des décennies à se spécialiser et à apprendre à combiner l'art et la science de la médecine. L'expertise médicale est essentielle pour l'interprétation des résultats du deep learning et pour produire des recommandations exploitables pour chaque patient. Mais, en se concentrant sur l'apprentissage en profondeur, les développeurs ont essayé de coder les médecins. Il n'est donc pas surprenant que l'IA en tant qu'apprentissage automatique ou apprentissage en profondeur ait eu un succès et une adoption limités dans le domaine de la santé à ce jour.
Pour mieux tirer parti des avantages de l'IA dans les soins de santé, nous devons effectivement coder les médecins dans nos applications. Si nous pouvons y parvenir, l'IA peut avoir un impact véritablement transformateur sur les soins de santé. Les développeurs doivent donc regarder au-delà de la simple reconnaissance de formes et de la collecte de données.
En plus de l'apprentissage automatique ou de l'apprentissage en profondeur, l'IA dispose d'autres techniques et outils puissants qu'elle peut offrir aux développeurs. Ces techniques incluent la représentation des connaissances et le raisonnement - c'est-à-dire des outils capables de capturer et d'émuler la cognition - ainsi que d'autres types d'apprentissage automatique. Cela va bien au-delà des moteurs de règles qui représentent des exemples de base d'IA qui ne sont pas de l'apprentissage automatique. L'IA cognitive n'est pas un algorithme. Cela implique une variété d'outils et de techniques et de nombreuses années d'expérience en développement d'applications dans différents domaines pour acquérir les compétences nécessaires pour créer des applications de soins de santé complexes. Le plein potentiel de l'IA dans les soins de santé peut être réalisé par une approche hybride qui combine le meilleur de l'apprentissage automatique et de l'IA cognitive. Cette approche hybride permet aux développeurs de créer des solutions de bout en bout, de la reconnaissance de formes à partir de tout type de données jusqu'au diagnostic et aux recommandations exploitables.
« Hybrid AI » est un concept qui s'efforce essentiellement de combiner reconnaissance et cognition et sous-tend tout ce que nous faisons chez AI Nexus Healthcare. Le terme se concentre sur l'identification des tendances dans des données telles que la fréquence cardiaque, la pression artérielle et la saturation en oxygène et sur la conversion de celles-ci en conseils exploitables. Ce que nous suggérons ici est une technologie qui peut chercher à reproduire la même approche diagnostique qu'un clinicien qualifié. Maintenant, ce serait une affirmation trop ambitieuse et franchement indésirable de dire que l'IA remplacera le besoin de professionnels de la santé à l'avenir. Cependant, c'est une affirmation beaucoup plus réaliste de suggérer que l'IA pourrait aider à fournir des conseils éclairés qui serviront non seulement à aider les professionnels dans leur rôle, mais agiront également comme un voyant de «moteur de vérification» pour le consommateur moyen, qui envisage peut-être un voyage. chez le médecin ou veulent simplement mieux comprendre leur propre corps. L'utilisation de la technologie comme outil supplémentaire est la clé pour parvenir à des « soins intelligents » et une vue d'ensemble numérique du corps peut éclairer les décisions des utilisateurs et des cliniciens. La population âgée connaît une croissance exponentielle et les progrès technologiques qui en résultent
chez les personnes qui vivent plus longtemps, il est susceptible de continuer à le faire. C'est la raison fondamentale pour laquelle l'IA et d'autres technologies de la santé joueront un rôle vital dans l'avenir de l'industrie.
Prévention Over Cure
Je suis toujours surpris et motivé par le fait que 80 % des maladies chroniques sont évitables. Compte tenu de cela, la détection des signes avant-coureurs deviendra si importante pour limiter la pression sur les services de santé. La détection des problèmes de santé à des stades précoces du cycle de la maladie peut augmenter considérablement les possibilités de rétablissement et de traitement. L'IA peut donner un aperçu de la santé globale d'un individu et l'encourager à agir dès que des anomalies dans les données se produisent, ce qui à son tour atténuera la pression évitable sur le système de santé. Et non seulement cela signifiera une meilleure santé et un meilleur bien-être pour les individus, mais cela permettra également d'économiser sur les coûts de traitement et de soins. En étudiant une abondance de données sur la santé, des modèles peuvent être reconnus (reconnaissance) puis traduits en conseils médicaux fonctionnels (cognition), qui peuvent être utilisés pour informer les professionnels de la santé ou encourager les consommateurs à les consulter s'ils sont perçus comme étant à risque. La prévention des chutes chez les personnes âgées en est un bon exemple. Cette technologie permet d'identifier le risque de chute des personnes grâce à des données de suivi telles que le bloc cardiaque, la qualité du sommeil, la démarche de marche et d'autres données biométriques. Ces données sont ensuite traitées, rationalisées et présentées sous forme de conseils fonctionnels sur lesquels les soignants peuvent agir, ce qui, dans de nombreux cas, pourrait être un conseil salvateur. Au-delà de cela, les scanners faciaux ont la capacité de prédire les accidents vasculaires cérébraux, tandis que les signes antécédents du diabète peuvent également être reconnus grâce à l'analyse de la glycémie. Les opportunités sont infinies et sont le simple résultat d'une IA hybride avancée - sans doute l'avenir de la santé numérique.
Pourquoi est-il si important de rendre cette technologie accessible ?
Cela peut surprendre certains que malgré sa complexité et ses années de développement, le jeu final de l'IA et d'autres technologies de santé numérique consiste le plus souvent à présenter une plate-forme simple pour les utilisateurs. Par exemple, les haut-parleurs intelligents pour la maison, qui sont une caractéristique commune des ménages du 21e siècle, sont très complexes mais extrêmement simples à utiliser. Il en va de même pour la télémédecine. Avec des esprits de premier plan dans l'industrie travaillant sans relâche pour créer des solutions innovantes, le but ultime est de produire quelque chose qui a une véritable utilité au sein de la société, localisant ainsi une abondance de réseaux de neurones complexes dans un environnement attrayant.
l'interface utilisateur est difficile, mais primordiale. L'intégration des smartphones est sans aucun doute l'un des aspects les plus importants à prendre en compte et compte tenu de l'ère numérique dans laquelle nous vivons actuellement, la collecte de données en scannant simplement votre visage ou le bout de vos doigts via une application est un excellent moyen d'atteindre les masses. Bien sûr, il y a la question du prix. Rendre cette technologie inabordable ne limite pas seulement son intérêt prospectif mais aussi son potentiel, il s'agit donc de trouver le bon équilibre en fonction du marché - avec une appréciation sous-jacente de la situation dans son ensemble. Essentiellement, les « soins de masse » sont des soins personnels car, en aidant les gens à plus grande échelle, ils élargissent l'impact de ce qui est réalisable. Le rendre abordable alors, approfondit son efficacité. Même si la santé numérique est une entreprise, il s'agit vraiment de faire une véritable différence dans la vie des gens et d'utiliser les merveilleuses capacités de la technologie pour soutenir et améliorer une industrie sur laquelle nous comptons tous au cours de notre vie. Des étapes importantes ont déjà été franchies et le travail que nous effectuons chez AI Nexus Healthcare en est un exemple frappant. Nous créons une plate-forme qui offre quelque chose que personne n'a vu auparavant, et c'est de cela qu'il s'agit : être à la pointe de l'innovation. L'avenir de la santé numérique est passionnant, et à mesure que nous en apprenons davantage sur le corps humain parallèlement à nos capacités technologiques, cette rencontre des esprits pourrait véritablement annoncer une nouvelle ère de « soins intelligents ».
