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Machine Learning et santé : top 5 des applications médicales

L’intelligence artificielle est en passe de révolutionner le secteur de la santé. Découvrez le top 5 des applications médicales du Machine Learning.

Feriez-vous confiance à un ordinateur pour vous soigner à l’hôpital ou pour remplacer votre médecin généraliste ? Il est probable que vous hésitiez à deux fois avant d’accepter. Pourtant, la santé compte parmi les nombreux secteurs que l’intelligence artificielle s’apprête à transformer. Découvrez le top des applications médicales de Machine Learning.

Machine Learning et santé : l’apprentissage automatique au service des diagnostics

Les diagnostics sont une composante essentielle des soins de santé. Pour prendre en charge un patient efficacement, il est indispensable d’identifier sa maladie avec précision. Or, le Machine Learning de développer de nouvelles méthodes d’identification plus efficaces.

En 2016, IBM Watson Health et Quest Diagnostics s’associaient pour former Watson Genomics. Ce partenariat a permis de chercher comment intégrer le cognitive computing et le séquençage génomique des tumeurs. De même, Google DeepMind s’est associé avec plusieurs organisations médicales britanniques afin de développer des solutions de diagnostics basées sur le Machine Learning.

On peut aussi évoquer la plateforme PReDicT (P1vital Predicting Response to Depression Treatment) développée par l’université d’Oxford, qui permet de diagnostiquer et de soigner les maladies du cerveau grâce à l’analyse prédictive.

En outre, une équipe de chercheurs du MIT a trouvé comment gagner du temps pour l’analyse d’imagerie médicale grâce au Machine Learning par rapport aux techniques traditionnelles comme les rayons X ou les scans IRM. L’algorithme d’apprentissage automatique qu’ils ont développé est capable d’analyser les images 1000 fois plus rapidement que les humains. De quoi permettre aux médecins d’intervenir beaucoup plus vite.

Machine Learning et santé : les robots chirurgiens

Autrefois, les robots chirurgiens relevaient du domaine de la science-fiction. Désormais, toutefois, il s’agit bel et bien d’une réalité. On peut notamment citer Da Vinci, le robot chirurgien le plus avancé du monde spécialisé dans les opérations oculaires complexes, ou encore Heartlander, un mini-robot capable d’entrer dans le thorax d’un patient pour assister les chirurgiens humains pendant une opération du coeur.

Selon une étude menée par HBR auprès de 379 patients orthopédiques, il a été découvert que les opérations assistées par une intelligence artificielle permettent de réduire les complications chirurgicales par cinq par rapport aux cas où le chirurgien intervient seul. Ainsi, l’aide des robots pourrait aussi réduire la durée des séjours à l’hôpital à hauteur de 21%.

Machine Learning et santé : les infirmières virtuelles

Une infirmière virtuelle, mais quel intérêt vous demandez-vous ? Et bien en réalité, les avantages sont multiples. Les robots et autres chatbots reposant sur le Machine Learning peuvent interagir avec les patients plus régulièrement que les infirmières humaines, puisqu’ils sont disponibles en permanence.

Ils sont aussi capables de répondre instantanément aux questions et de surveiller les patients en permanence. De plus, ces robots peuvent garder les informations en mémoire afin de pouvoir les fournir sur demande aux médecins. Chose dont les infirmières humaines sont incapables, même avec une très bonne mémoire.

Ainsi, on estime que les infirmières virtuelles pourraient permettre d’économiser 20 milliards de dollars par an en évitant les visites à l’hôpital trop fréquentes, en réduisant le temps de récupération et en limitant le stress lié aux prises en charge médicales.

Machine Learning et santé : l’automatisation des tâches administratives

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Le secteur de la santé est complexe. La moindre visite à l’hôpital enclenche de nombreux workflows en impliquant les médecins, les infirmières, les gérants, les visiteurs et bien plus encore. En automatisant les tâches administratives grâce à l’IA, on estime que l’industrie médicale pourrait économiser jusqu’à 18 milliards de dollars par an.

Parmi les exemples, on peut citer les logiciels d’IA de type speech to text, les prescriptions médicales basées sur les symptômes, ou la compilation de graphiques de santé des patients. Ainsi, IBM et la Cleveland Clinic ont déjà noué un partenariat dans le cadre duquel les capacités de Machine Learning d’IBM Watson sont utilisées pour aider les physiciens à fournir des soins personnalisés aux patients. Watson se charge d’analyser des milliers d’articles de recherche médicale grâce à ses capacités de traitement naturel du langage, afin d’aider les médecins à élaborer des traitements adaptés.

Machine Learning et santé : les traitements personnalisés

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Actuellement, les soins de santé personnalisés sont réservés aux personnes aisées qui ont les moyens de se les offrir. Cependant, l’analyse prédictive et le Machine Learning pourraient permettre la démocratisation de ce type de prise en charge.

L’apprentissage supervisé permet en effet aux physiciens et aux médecins de choisir le bon diagnostic à partir d’un ensemble limité de possibilités en fonction des informations génétiques disponibles sur le patient. Ainsi, les médecins peuvent obtenir des insights à partir de l’ensemble de l’historique médical du patient. Les objets connectés comme l’Apple Watch et son EEG fournissent encore plus de données pouvant permettre l’élaboration de soins personnalisés pour le patient;

Vous l’aurez compris, les applications du Machine Learning pour le secteur de la santé sont nombreuses. Au cours des mois à venir, la plupart des applications citées dans ce dossier se rapprocheront d’une démocratisation et le Machine Learning va contribuer à améliorer la qualité et l’espérance de vie des humains.

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