L’adoption de la technologie dans le secteur de la santé a connu une croissance rapide ces derniers temps. Même avant la pandémie de COVID-19, de plus en plus d’hôpitaux et de cliniques ont accru leur adoption de la technologie , la plupart des secteurs des soins de santé modernisaient déjà leur infrastructure de soins de santé pour prendre en charge les technologies modernes.
Les appareils de santé IoT fournissent une assistance aux patients basée sur les données
Aujourd’hui, la technologie des soins de santé implique non seulement des machines intelligentes, mais également divers capteurs compatibles avec l’IA qui peuvent diagnostiquer et prédire les maladies potentielles des patients. Les appareils de santé IoT sont équipés de capteurs intelligents qui fournissent des données précises aux professionnels de la santé lorsqu’il s’agit de diagnostics de patience, tandis que des robots automatisés aident désormais également à soigner les patients.
En fait, le marché mondial des technologies de l’information dans le domaine de la santé devrait atteindre 892,2 milliards de dollars américains, principalement pour les mandats informatiques du gouvernement. La pénurie de personnel médical due au nombre croissant de patients contribue également à l’adoption accrue des technologies de la santé.
L’utilisation de modèles d’apprentissage en profondeur est un domaine qui connaît une innovation significative dans le domaine de la santé. Sous-domaine de l’apprentissage automatique avec des algorithmes d’IA, les modèles d’apprentissage en profondeur sont construits et inspirés des réseaux de neurones artificiels. Les modèles d’apprentissage en profondeur peuvent imiter la façon dont les humains acquièrent certains types de connaissances, fournissant des résultats et des analyses presque précis.
Cas d’utilisation de l’apprentissage en profondeur
Plusieurs domaines de la santé voient déjà des modèles d’apprentissage en profondeur révolutionner le diagnostic et le traitement des patients. Selon une nouvelle étude publiée par la Radiological Society of North America, les chercheurs ont déclaré que l’apprentissage en profondeur constitue un meilleur modèle pour distinguer les mammographies des femmes, par exemple. Le modèle d’apprentissage en profondeur peut déterminer les patientes susceptibles ou non de développer un cancer du sein, ce qui réduit à son tour l’imagerie inutile et les coûts associés.
Les scientifiques des US ont également développé un modèle d’apprentissage en profondeur capable de classer de nombreuses tumeur intracrânienne types sans avoir besoin d’un scalpel. Le réseau de neurones convolutifs (CNN) utilise l’apprentissage en profondeur pour reconnaître les tumeurs dans les images IRM en fonction de caractéristiques hiérarchiques telles que l’emplacement et la morphologie. Plusieurs cancers du cerveau ont été classés avec précision par CNN sans interaction manuelle.
Les modèles d’apprentissage en profondeur peuvent également être mis en œuvre avec la reconnaissance faciale technologie. Selon des rapports, les chercheurs ont piloté un algorithme d’apprentissage en profondeur qui reconnaît les causes visuelles de la maladie sur les photos du visage. La «gestalt clinique» examine plusieurs traits du visage malades tels que des lèvres pâles, des yeux enfoncés et une bouche tombante. Atteignant une sensibilité de 100 %, les algorithmes d’IA médicale peuvent être entraînés avec succès sur des données générées synthétiquement et constituer une option utile pour diagnostiquer la maladie.
(Photo de Jane Barlow / POOL / AFP)
Un autre exemple est DiA Imaging Analysis, une IA basée en Israël qui utilise l’apprentissage en profondeur et l’apprentissage automatique pour automatiser l’analyse des échographies. Son modèle d’apprentissage en profondeur se compose d’IA entraînées qui peuvent accéder à l’imagerie échographique pour détecter toute anomalie ainsi que plusieurs autres caractéristiques impliquant le cœur, notamment pour aider à la détection des maladies coronariennes. DiA propose également un produit qui exploite les données échographiques pour automatiser la mesure du volume de la vessie.
