5 applications réelles de l'IA en médecine (avec exemples)

Il est indéniable que l'intelligence artificielle (IA) est devenue omniprésente. Il devient de plus en plus sophistiqué pour faire ce que les humains font efficacement - apprendre, raisonner et appliquer la logique.

Comme dans de nombreux autres secteurs d'activité, l'IA a un vaste potentiel pour améliorer l'industrie médicale.

Vous utilisez peut-être déjà quelques appareils portables compatibles avec l'IA pour suivre votre santé - FitBit, Smartwatch ou une ceinture intelligente.

Si vous regardez attentivement, vous trouverez de nombreux exemples intéressants d'IA en médecine. Il s'intègre progressivement dans notre écosystème de santé.

Dans ce blog, nous discutons de l'application et des cas d'utilisation réels de l'IA dans le domaine médical.

L'IA en médecine :les tendances du marché

L'intelligence artificielle est appelée à jouer un rôle de premier plan dans la médecine et les soins de santé.

Il y a plusieurs raisons à cela, telles que :

• Les progrès de la puissance de calcul,
• Algorithmes d'apprentissage,
• Disponibilité de données massives issues des dossiers médicaux, et
• Appareils de santé portables.

Le marché de la santé pour l'intelligence artificielle augmente de jour en jour et les tendances du marché semblent tout sauf prometteuses.

Valeur marchande

Selon les rapports, la valeur de l'IA dans le marché mondial des soins de santé devrait passer de 3,14 milliards USD en 2019 à 23,85 milliards USD d'ici 2025.

Il devrait croître à un TCAC (taux de croissance annuel composé) de 40,15 % au cours de la période de prévision de 2020 à 2025.

Informations sur l'utilisation finale

Le segment Publicité et médias a dominé le marché de l'IA en 2019 et a représenté plus de 20 % des revenus mondiaux. Le secteur de la santé devrait gagner une part importante du marché de l'IA d'ici 2027. (Source)

Applications réelles de l'IA en médecine

Avec un volume élevé de données disponibles, l'IA est en passe de devenir le moteur de la transformation dans le secteur médical.

Grâce à l'intelligence artificielle, les algorithmes d'apprentissage deviennent plus précis et précis car ils nous permettent, à nous les humains, d'avoir un aperçu des diagnostics, des traitements et des processus de soins.

Voici quelques applications réelles de l'intelligence artificielle en médecine qui peuvent bénéficier à la fois aux patients et aux médecins.

1. Diagnostic de la maladie

Le bon diagnostic est la clé d'un traitement réussi. En cas d'erreur de diagnostic, beaucoup de choses peuvent mal tourner. Par conséquent, bien faire les choses est extrêmement important, mais ce n'est pas toujours facile.

L'application de l'intelligence artificielle au diagnostic des soins de santé offre de nombreux avantages à l'industrie médicale.

Un logiciel basé sur l'IA peut évaluer si un patient a une maladie particulière avant même que de nombreux symptômes évidents n'apparaissent. Et, dans la majorité des cas, ces prédictions sont exactes.

L'IA rend les diagnostics moins chers et plus accessibles.

Apprentissage automatique - en particulier les algorithmes d'apprentissage en profondeur sont beaucoup utilisés de nos jours pour diagnostiquer automatiquement les maladies.

Apprentissage automatique dans le diagnostic des maladies

Eh bien, ML – Les algorithmes d'apprentissage automatique apprennent à voir des modèles similaires à la façon dont les médecins les voient. Une différence significative ici est que les algorithmes ont besoin de nombreux exemples concrets pour apprendre. Et ces exemples sont numérisés parce que les machines ne peuvent pas lire entre les lignes dans les manuels.

Ainsi, l'apprentissage automatique est particulièrement utile dans les domaines où les informations de diagnostic qu'un médecin examine sont déjà numérisées. Par exemple, les images des appareils IRM, des tomodensitomètres et des radiographies contiennent de grandes quantités de données complexes qui sont difficiles et longues à évaluer pour les humains.

L'apprentissage automatique peut être utile pour :

• Détection d'une tumeur au cerveau ou d'un cancer du poumon à l'aide de tomodensitogrammes
• Évaluer le risque d'arrêt cardiaque soudain ou d'autres maladies cardiaques sur la base d'images ECG et IRM cardiaque
• Classer les lésions cutanées dans les images cutanées
• Trouver des traces de rétinopathie diabétique dans les images oculaires

Pourquoi utiliser l'IA alors que les médecins peuvent faire tout ce qui est mentionné ci-dessus ?

Maintenant, vous vous demandez peut-être pourquoi se lancer dans l'IA alors qu'il y a des médecins pour le faire ?

Les techniques d'intelligence artificielle telles que le ML sont comme la deuxième paire d'yeux qui peut évaluer la santé des patients en fonction des connaissances extraites des données disponibles.

Il existe de nombreuses données utiles (CT, IRM, génomique, dossiers des patients et fichiers manuscrits) disponibles dans les cas mentionnés ci-dessus. Et avec toutes ces données, les algorithmes de machine learning deviennent tout aussi efficaces que les diagnostics d'un expert.

Les algorithmes d'apprentissage automatique se distinguent car ils sont capables de tirer des conclusions beaucoup plus rapidement et les modèles peuvent être reproduits à faible coût partout dans le monde.

Oh, cela signifie-t-il que l'IA remplacera bientôt les médecins ?

Non.

Il est peu probable que l'IA remplace bientôt les médecins et les médecins. L'IA sera plutôt utilisée pour mettre en évidence les tumeurs potentiellement malignes ou les schémas cardiaques potentiellement mortels des patients. Cela permettra aux médecins de se concentrer sur l'interprétation des signaux mis en évidence.

2. Développement plus rapide de médicaments

Développer un médicament est une activité médicale de plus en plus compétitive et coûteuse. Même avec les progrès technologiques, le coût de création d'un nouveau médicament augmente toutes les quelques années. L'IA peut jouer ici un rôle important.

Les principales entreprises médicales et pharmaceutiques utilisent l'IA pour réduire leurs coûts de R&D et éviter des erreurs coûteuses.

De nombreux processus analytiques dans le développement de médicaments peuvent être rendus plus efficaces grâce à l'apprentissage automatique. Cela a le potentiel de réduire des millions d'investissements.

D'ici 2026, les applications d'IA pour la santé peuvent potentiellement créer 150 milliards de dollars d'économies annuelles pour l'économie de la santé aux États-Unis.

Le développement de médicaments est divisé en quatre étapes.

• Étape 1 :Identification de la cible d'intervention
• Étape 2 – Découverte des candidats-médicaments
• Étape 3 :Accélération des essais cliniques
• Étape 4 – Trouver des biomarqueurs pour diagnostiquer la maladie

Vous serez surpris de savoir que l'IA est déjà utilisée avec succès à toutes ces étapes. Passons en revue chacune d'elles et comprenons ce que font ces étapes.

Étape 1 – Identification de la cible pour l'intervention

La première étape du développement d'un médicament devrait consister à comprendre l'origine biologique d'une maladie et ses mécanismes de résistance. Ensuite, vous devez être en mesure d'identifier des cibles appropriées (généralement des protéines) pour traiter la maladie.

Bien qu'avec des techniques à haut débit, comme le criblage de l'ARN en épingle à cheveux court (shRNA) et le séquençage en profondeur, d'énormes données sont mises à disposition pour découvrir les voies cibles possibles.

Mais avec les méthodes traditionnelles, il est toujours difficile d'intégrer le grand nombre et la variété des sources de données, puis de rechercher les modèles pertinents.

Ici, les algorithmes d'apprentissage automatique analysent rapidement toutes les données disponibles et apprennent à identifier automatiquement les bonnes protéines cibles.

Étape 2 – Découverte des candidats-médicaments

L'étape suivante consiste à trouver un composé qui peut interagir avec la molécule cible identifiée de la manière requise.

Cela implique de cribler un grand nombre de composés potentiels pour leur effet sur la cible (affinité). Ces composés peuvent être naturels, synthétiques ou issus de la bio-ingénierie.

Cependant, le système actuel peut créer des suggestions inexactes et inadéquates. Donc, en réalité, il faut beaucoup de temps pour finaliser les meilleurs candidats médicaments.

Les algorithmes d'apprentissage automatique aident ici :ils apprennent à prédire l'adéquation d'une molécule en fonction des empreintes digitales structurelles et des descripteurs moléculaires. Ensuite, ils passent en revue des millions de molécules potentielles et les filtrent toutes vers les meilleures options - celles avec des effets secondaires minimes.

Cela finit donc par faire gagner beaucoup de temps dans la conception de médicaments.

Étape 3 – Accélération des essais cliniques

Il n'est pas facile de trouver des candidats appropriés pour les essais cliniques. Si vous sélectionnez les mauvais candidats, cela prolongera l'essai, ce qui coûtera à la fois du temps et des ressources.

L'apprentissage automatique peut accélérer le processus des essais cliniques. Il peut identifier les candidats appropriés et s'assurer qu'il y a une distribution appropriée pour les groupes de participants à l'essai. L'algorithme peut être formé pour séparer les bons candidats des mauvais.

La technologie de l'IA fait trois choses pour le processus d'essai clinique :le rend plus rapide, fiable et plus sûr.

Ils peuvent également alerter en donnant une alerte précoce pour un essai clinique qui ne produit pas de résultats concluants - permettant ainsi aux chercheurs d'intervenir plus tôt en sauvant le développement du médicament.

Étape 4 - Trouver des biomarqueurs pour diagnostiquer la maladie

Le traitement d'un patient pour une maladie n'est possible que lorsque vous êtes sûr du diagnostic.

Les biomarqueurs sont des molécules présentes dans les fluides corporels comme le sang humain qui permettent de déterminer si un patient est atteint ou non d'une maladie. Ils peuvent également être utilisés pour suivre la progression de la maladie.

Mais découvrir des biomarqueurs appropriés pour une maladie n'est pas facile. Il s'agit d'un processus long et coûteux qui implique le criblage de milliers de molécules candidates potentielles.

L'IA automatise une grande partie du travail manuel ici et, à son tour, accélère le processus.

Les algorithmes peuvent classer les molécules en bons et mauvais candidats, ce qui aide les experts à analyser les meilleures perspectives.

Les biomarqueurs sont utilisés pour identifier :

• La présence de la maladie au plus tôt – biomarqueur de diagnostic
• Le risque qu'un patient développe une maladie - biomarqueur de risque
• La progression probable d'une maladie - biomarqueur pronostique
• Si le patient répondra ou non à un médicament – biomarqueur prédictif

Par exemple, en 2017, la société britannique AstraZeneca a collaboré avec la société biopharmaceutique Berg et a utilisé l'IA pour trouver des biomarqueurs et des médicaments pour les maladies neurologiques.

3. Assistante maternelle virtuelle

Si on leur offrait une option, beaucoup d'entre nous choisiraient de ne pas faire de visite évitable dans les hôpitaux. Mais est-ce possible ?

Avec les aides-soignants virtuels, cela semble être une possibilité.

Les aides-soignants virtuels réduisent les visites inutiles à l'hôpital et allègent davantage le fardeau des professionnels de la santé.

Une aide-soignante virtuelle alimentée par l'IA peut offrir une expérience personnalisée aux patients. Il peut aider à identifier la maladie en fonction des symptômes, à surveiller l'état de santé, à planifier les rendez-vous chez le médecin et à faire bien d'autres choses. Il peut empêcher toute situation chronique de s'aggraver.

Les assistants virtuels sont à la mode ces jours-ci. Les hôpitaux et les professionnels de la santé les utilisent pour accroître l'engagement des patients et améliorer leurs compétences d'autogestion.

4. Offrir un traitement personnalisé

Différents patients réagissent différemment aux médicaments et aux programmes de traitement. Avec des options de traitement personnalisées, il existe un énorme potentiel pour augmenter la durée de vie des patients.

L'apprentissage automatique est utilisé pour fournir un traitement personnalisé.

Comment ?

Cela peut aider à découvrir les caractéristiques qui indiquent qu'un patient aura une réponse spécifique à un traitement particulier. Il peut prédire la réponse probable d'un patient à un traitement particulier.

Mais comment l'algorithme de ML apprend-il cela ?

Le système apprend cela en recoupant les données de patients similaires et en comparant leurs traitements et leurs résultats. Ceci est très utile pour les médecins pour concevoir le bon plan de traitement pour le patient.

5. Améliorer l'édition de gènes

De plus, l'IA est également utilisée dans la recherche génomique.

Les techniques d'apprentissage automatique continuent de trouver leur chemin dans le séquençage et l'annotation du génome, et d'autres choses. Et ce n'est pas la fin.

Il est également utilisé dans les diagnostics basés sur le génome.

Et si vous pensez que l'IA ne peut pas changer nos gènes, vous devrez réfléchir à nouveau.

Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats (CRISPR), en particulier le système CRISPR-Cas9 pour l'édition de gènes, a permis de faire un grand pas en avant dans notre capacité à éditer l'ADN de manière rentable et précise. En plus de cela, nous avons également des TALEN et des ZFN pour contribuer à l'édition de gènes.

L'IA nous aide déjà de bien d'autres façons. Mais ce n'est que le début.

Plus nous pourrons numériser et unifier nos données médicales, plus nous pourrons utiliser l'IA pour prendre des décisions plus précises et rentables dans des processus analytiques complexes.

L'avenir de l'IA en médecine en 2021 et au-delà

L'intelligence artificielle a beaucoup de potentiel, et pour le réaliser pleinement, nous aurions besoin des efforts combinés d'experts en médecine, en informatique, en mathématiques et bien d'autres.

1. Explorer le potentiel de l'IA dans des domaines spécifiques

L'intelligence artificielle peut transformer la médecine dans les domaines suivants :

• Réduire les erreurs médicales

Les erreurs médicales conduisent à des erreurs de diagnostic. Par exemple, dans le cas du cancer du sein, les rapports de mammographie faussement négatifs peuvent retarder le traitement de nombreuses femmes. L'IA est largement utilisée pour détecter de telles anomalies que les yeux humains ne peuvent pas voir.

• Rendre les soins de santé humains

Cela peut être la contribution la plus bénéfique de l'IA aux soins de santé. Le travail inutile impliqué dans la saisie des données peut être évité. Le médecin peut plutôt traiter le patient avec compassion sans entrer dans la saisie de données.

• Se faire diagnostiquer à l'aide d'une photo

L'avenir peut être une ère de "selfie médical" pour être diagnostiqué uniquement avec un selfie.

2. Rendre les données accessibles à tous

Pensez-vous qu'il est suffisant de ne construire que des produits d'IA médicale ?

Non. Ce qui est plus important, c'est de mettre ces produits à la disposition des gens.

Prenons l'exemple des modèles d'IA formés aux États-Unis pour les maladies pulmonaires qui n'incluent pas la tuberculose dans leur étiquetage. La tuberculose est un problème pour les pays du monde en développement, mais pas en Amérique, de sorte que les analyses de la tuberculose ne se trouvent pas dans l'ensemble de données de formation.

Mais l'IA doit fonctionner partout pour tout le monde. L'ajout d'images de la tuberculose aux ensembles de données aiderait à généraliser et à démocratiser l'IA dans d'autres parties du monde.

3. IoMT - Internet des objets médicaux

Nous aurons besoin de beaucoup plus d'appareils et d'applications mobiles qui joueront un rôle essentiel dans le suivi et la prévention des maladies chroniques pour les patients et leurs médecins.

Le potentiel croissant de synergie de l'IA avec d'autres technologies de la santé peut donc présenter de nombreuses possibilités dans l'industrie.

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