Comment l'IA transforme les soins de santé

Alors que 4,5 milliards de personnes n’ont actuellement pas accès aux services de santé essentiels et que l’on prévoit une pénurie de 11 millions de professionnels de la santé d’ici 2030, l’intelligence artificielle (IA) a le potentiel de combler ce fossé et de révolutionner les systèmes de santé mondiaux.

L’IA pourrait même aider l’humanité à se remettre sur la bonne voie pour atteindre l’objectif de développement durable des Nations Unies visant à assurer une couverture sanitaire universelle d’ici 2030.

L'IA permet d'évaluer les besoins en ambulances. Photo : Weforum.org

Cependant, malgré le développement rapide de la technologie, le secteur de la santé est « en dessous de la moyenne » en matière d’adoption de l’IA par rapport aux autres industries, selon le rapport du Forum économique mondial « L’avenir des soins de santé alimentés par l’IA : montrer la voie ».

« La transformation de l’IA ne se limite pas à l’adoption de nouveaux outils, mais nécessite de repenser l’ensemble de la manière dont les soins de santé sont dispensés et accessibles », indique le rapport.

Alors que le marché de l’IA générative médicale devrait atteindre 2,7 milliards de dollars cette année — et près de 17 milliards de dollars d’ici 2034 — voici comment l’IA transforme les soins de santé :

L'IA peut analyser les images cérébrales

Un nouveau logiciel d'IA est deux fois plus précis que les experts dans l'analyse des scanners cérébraux des patients victimes d'AVC. Deux universités britanniques ont entraîné le logiciel sur 800 scanners cérébraux, puis l'ont testé sur 2 000 patients. Les résultats ont été impressionnants. Outre sa grande précision, le logiciel a également pu déterminer le délai de survenue d'un AVC, un facteur crucial pour les médecins.

« Pour la majorité des AVC causés par des caillots sanguins, si le patient arrive dans les 4,5 heures suivant l'AVC, il peut bénéficier d'un traitement médical et chirurgical », a déclaré le neurologue Paul Bentley au Health Tech Newspaper. « Dans les 6 heures, le patient peut encore être opéré, mais au-delà, la décision devient plus difficile, car de nombreux cas sont irréversibles. Il est donc essentiel de déterminer le moment exact de l'apparition de l'AVC et les chances de guérison. »

L'IA détecte les fractures osseuses mieux que les humains

L'utilisation de l'IA pour l'analyse initiale pourrait permettre d'éviter les radiographies inutiles et de réduire le risque de fractures manquées. Le National Institute for Health and Care Excellence (NICE) affirme que cette technologie est sûre, fiable et pourrait réduire le nombre de visites de suivi.

Évaluation des besoins en ambulance grâce à l'IA

Au Royaume-Uni, environ 350 000 personnes sont transportées à l'hôpital en ambulance chaque mois. Compte tenu de la pénurie de lits d'hôpital, la décision de transférer ou non les patients est laissée au personnel préhospitalier. Une étude menée dans le Yorkshire (nord de l'Angleterre) a révélé que l'IA pouvait prédire avec précision les patients nécessitant un transfert dans 80 % des cas. Le modèle d'IA a été entraîné sur des facteurs tels que la mobilité, la fréquence cardiaque, le taux d'oxygène dans le sang et les douleurs thoraciques, et il n'a montré aucun biais dans le traitement des données.

Détecter 1 000 maladies plus tôt

Un nouveau modèle d'apprentissage automatique d'AstraZeneca permet de détecter la maladie avant même l'apparition des symptômes. S'appuyant sur les données médicales de 500 000 personnes contenues dans une base de données de santé britannique, le modèle est capable de « prédire avec précision un diagnostic plusieurs années plus tard ».

Une autre étude menée au Royaume-Uni a révélé qu'un outil d'IA pouvait détecter 64 % des lésions cérébrales liées à l'épilepsie, non détectées par les radiologues. Formée sur plus de 1 100 IRM d'adultes et d'enfants du monde entier, l'IA a non seulement détecté les lésions plus rapidement, mais a également identifié des lésions très petites ou cachées, invisibles à l'œil nu.

Les chatbots médicaux soutiennent la prise de décision clinique

Les médecins doivent prendre des décisions rapidement et avec précision. L’IA peut contribuer à accélérer le processus, mais comporte également le risque de fournir des informations incorrectes ou biaisées.

Une étude américaine a révélé que les modèles de langage standard (MLS) tels que ChatGPT, Claude ou Gemini ne peuvent pas fournir aux médecins des réponses complètes et scientifiquement fondées. En revanche, ChatRWD, un système génératif avec récupération d'informations améliorée, a obtenu de meilleurs résultats, avec 58 % de réponses utiles (contre 2 à 10 % pour les LMS classiques).

Des interfaces numériques sont également déployées pour faciliter le triage des patients. Le rapport « Initiative de transformation numérique de la santé 2024 » du Forum économique mondial indique que la plateforme numérique Huma pourrait réduire les réadmissions à l'hôpital de 30 %, réduire jusqu'à 40 % le temps nécessaire aux médecins pour examiner les dossiers des patients et « alléger la charge de travail des professionnels de santé ».

Le rapport prévoit que ces technologies « transformeront radicalement l'expérience des patients en matière de soins de santé. Les personnes en bonne santé pourront utiliser des dispositifs de surveillance pour optimiser leur santé physique et mentale, tandis que celles souffrant de problèmes de santé auront accès à une gamme de solutions numériques. »

(Selon Weforum.org)

Source : https://vietnamnet.vn/cach-ai-dang-lam-thay-doi-nganh-y-te-2386768.html