L’IA en médecine : les percées dont les médecins ne parlent pas

La transformation de la médecine grâce à l’intelligence artificielle n’est pas qu’un simple bond technologique. C’est un changement fondamental dans l’approche du traitement et du diagnostic des maladies. Les recherches montrent que le marché mondial de l’intelligence artificielle dans le secteur de la santé atteindra cent quarante-cinq milliards de dollars d’ici la trentième année. Pour comprendre cette croissance – en vingt-quatre, ce marché représentait trente milliards de dollars. C’est presque une multiplication par cinq en six ans ! Examinons ce qui se cache derrière ces chiffres.

Les technologies d’intelligence artificielle en médecine résolvent plusieurs problèmes clés. Elles améliorent la précision des diagnostics, accélèrent le développement des médicaments et personnalisent davantage les traitements. Les algorithmes d’apprentissage profond peuvent analyser les images médicales avec une précision dépassant celle des radiologues expérimentés de quinze à vingt pour cent dans la détection de certaines pathologies. Cela ne remplace pas le médecin mais lui offre un puissant outil d’aide à la décision.

Dans le développement des médicaments, l’intelligence artificielle réduit le parcours de l’idée au produit fini de quinze ans à cinq ans. Cela signifie un accès plus rapide des patients aux nouveaux traitements.

Qu’est-ce que cela signifie pour le citoyen moyen ? Dans les années à venir, vous pourrez obtenir un diagnostic plus précis et un traitement plus efficace. Les médecins passeront plus de temps à travailler directement avec les patients au lieu de remplir des papiers. Les modèles prédictifs aideront à prévenir les maladies avant l’apparition des symptômes, en se basant sur votre génétique et votre mode de vie.

Le médecin du futur devra être capable de travailler en tandem avec des systèmes intelligents. Les compétences d’interprétation des données et la pensée critique deviendront aussi importantes que les connaissances médicales traditionnelles. Ensuite, j’examinerai les entreprises et leurs actions pour connecter une industrie traditionnelle comme la médecine avec une nouvelle technologie – l’intelligence artificielle.

Imagerie médicale

L’histoire de Butterfly Network a commencé en onze lorsque le scientifique-entrepreneur Jonathan Rothberg a fondé une startup avec un objectif ambitieux. Créer un nouveau dispositif d’imagerie médicale portable qui pourrait rendre les études par résonance magnétique et par ultrasons considérablement moins chères et plus efficaces. Et automatiser une grande partie du processus d’imagerie médicale.

L’imagerie médicale est un ensemble de technologies permettant aux médecins de « regarder » à l’intérieur du corps sans intervention chirurgicale. Ces méthodes comprennent les rayons X, les ultrasons, la tomodensitométrie, l’IRM et d’autres. Chacune montre les organes internes et les tissus à sa manière. Ces études aident les médecins à détecter des maladies, des blessures ou des anomalies invisibles à l’œil nu. Grâce à l’imagerie médicale, on peut non seulement poser un diagnostic précis mais aussi surveiller l’efficacité du traitement.

Observons l’image globale : environ quatre milliards sept cent millions de personnes dans le monde n’ont pas accès à l’imagerie médicale. Des communautés mal desservies dans les pays développés aux régions reculées d’Afrique. Les capacités de diagnostic que nous tenons pour acquises restent inaccessibles à la majorité de l’humanité.

La première étape vers cet objectif était le dispositif Butterfly iQ. Ce système portable utilise la technologie révolutionnaire Ultrasound-on-Chip, qui remplace le système de capteurs traditionnel par une seule puce de silicium. Qu’est-ce que cela signifie en pratique ? Les machines à ultrasons conventionnelles utilisent des cristaux piézoélectriques disposés dans certaines configurations pour atteindre la profondeur et le type d’examen souhaités. Différents types d’examens nécessitent différents capteurs : linéaires pour les structures superficielles, convexes pour l’examen des organes internes de la cavité abdominale, phasés pour les examens cardiologiques.

Les ingénieurs de Butterfly Network ont complètement repensé cette technologie. Ils ont intégré des milliers d’éléments transformateurs directement sur les circuits qui les contrôlent, au niveau de la plaquette de semi-conducteur. Cela a permis d’intégrer une énorme puissance de calcul dans une puce de la taille d’un timbre-poste, éliminant ainsi la nécessité des cristaux piézoélectriques – ce qui constituait un changement révolutionnaire dans l’industrie.

La technologie des transducteurs ultrasonores micromécaniques capacitifs offre des capacités d’imagerie équivalentes à celles des systèmes fixes coûteux dans un seul capteur portable pour l’ensemble du corps. Les appareils Butterfly sont équipés de plus de neuf mille éléments silicatés qui vibrent pour générer et recevoir des ondes sonores, offrant une bande passante plus large que les systèmes à ultrasons traditionnels.

Cette conception innovante permet de combiner des capteurs phasés, convexes et linéaires en un seul appareil sans compromettre la qualité d’image. Elle inclut simultanément des capacités d’imagerie avancées généralement présentes dans les systèmes fixes haut de gamme.

Mais Butterfly n’est pas qu’un simple capteur à ultrasons portable. L’entreprise a créé un écosystème holistique qui combine semi-conducteurs, intelligence artificielle et technologies cloud. Les capteurs pour tout le corps s’intègrent à l’intelligence artificielle avancée, aux logiciels de gestion des flux de travail et à un ensemble éducatif complet. Ils fournissent une solution complète pour le diagnostic par ultrasons au point d’intervention, adaptée aux besoins spécifiques des médecins.

Grâce à la combinaison des semi-conducteurs, de l’intelligence artificielle et des technologies cloud, des centaines de milliers de clients dans le monde utilisent Butterfly pour améliorer la qualité des soins de santé. Cette technologie fait de l’imagerie médicale à distance une réalité. C’est une bénédiction pour les communautés éloignées, dont certaines ont accès pour la première fois à ces informations médicales importantes.

Dans les cabinets médicaux individuels, ils permettent un diagnostic primaire rapide directement au cabinet sans orienter le patient vers un service distinct. Dans les grands systèmes médicaux, Butterfly s’intègre à la plateforme de soins globale, offrant une norme de diagnostic unique pour toutes les unités. Dans l’enseignement médical, les appareils permettent aux étudiants de s’exercer au diagnostic par ultrasons à un coût bien moindre.

L’application de Butterfly dans les environnements aux ressources limitées est particulièrement importante. Un appareil robuste, mobile et vital devient indispensable lors des missions humanitaires et des situations d’urgence. Imaginez une situation : dans un village reculé, une personne se plaint de fortes douleurs abdominales. Sans accès à l’équipement de diagnostic, le travailleur de santé local ne pourrait que deviner la cause et éventuellement orienter le patient vers un hôpital de district, nécessitant un transport long et compliqué. Avec Butterfly, ce même travailleur peut immédiatement effectuer un examen échographique de base, identifier une appendicite par exemple, et prendre une décision éclairée sur la nécessité d’une évacuation urgente.

Derrière ces innovations se trouve une base scientifique solide : l’entreprise possède plus de six cents brevets. Et les progrès ne s’arrêtent pas. À chaque nouvelle génération d’appareils Butterfly, la qualité d’image s’améliore, les capacités fonctionnelles s’élargissent et les algorithmes d’intelligence artificielle se perfectionnent.

À l’avenir, nous pouvons nous attendre à une intégration plus poussée de l’intelligence artificielle pour l’interprétation automatique des images échographiques. Cela permettra même aux travailleurs de la santé ayant une formation minimale d’obtenir des informations cliniquement significatives. Les fonctions de télémédecine sont également susceptibles de se développer, lorsqu’un spécialiste d’une autre partie du monde peut contrôler à distance le processus d’examen et interpréter les résultats.

Pour les patients, cela signifie un diagnostic plus rapide, des temps d’attente réduits et moins de déplacements entre différentes installations médicales. Dans les zones rurales et éloignées, cela peut faire la différence entre une aide opportune et des complications graves.

Pour les systèmes de santé, l’introduction de tels appareils peut conduire à une utilisation plus efficace des ressources. Le diagnostic de base peut être effectué au niveau primaire, n’orientant vers des examens plus complexes et coûteux que les patients qui en ont vraiment besoin.

Pour les médecins et le personnel médical, Butterfly fournit un outil permettant de prendre des décisions cliniques plus éclairées directement au chevet du patient. C’est particulièrement important dans les situations d’urgence où chaque minute compte.

Processus de développement des médicaments

Le processus traditionnel de développement des médicaments est un parcours long, coûteux et extrêmement inefficace. De la découverte d’un composé potentiel à sa mise sur le marché, il faut en moyenne quinze ans. Et le coût de développement d’un nouveau médicament peut dépasser un milliard de dollars. La plupart des candidats-médicaments échouent lors des essais cliniques de phase avancée en raison d’effets secondaires imprévus ou d’une efficacité insuffisante.

Le problème principal réside dans l’énorme nombre de cibles biologiques possibles et de composés chimiques qui doivent être testés. Le corps humain contient environ vingt mille gènes et des centaines de milliers de protéines. Et le nombre de petites molécules potentielles pour les médicaments se compte en milliards. Il est tout simplement impossible de vérifier toutes ces combinaisons avec des méthodes traditionnelles. C’est là qu’intervient Recursion. Fondée en treize, l’entreprise s’est fixé un objectif ambitieux : créer une plateforme fondamentalement différente pour la découverte de médicaments, combinant des éléments avancés de biologie à haut débit et d’automatisation avec les dernières avancées en intelligence artificielle.

Recursion appelle parfois son approche une transition de la Bio Tech à la Tech Bio. Ce qui reflète un changement fondamental de pensée. Au lieu de partir de la biologie et de chercher des solutions technologiques à des problèmes spécifiques, l’entreprise commence par construire une puissante plateforme technologique capable de traiter des données biologiques à des échelles sans précédent.

Au cœur de l’approche de Recursion se trouve la création d’énormes ensembles de données biologiques adaptés à l’analyse par intelligence artificielle. À ce jour, l’entreprise a photographié des dizaines de milliards de cellules humaines et généré plus de dix-neuf pétaoctets de données biologiques pour entraîner ses algorithmes. Pour comprendre l’ampleur : un pétaoctet représente un million de gigaoctets.

En combinant la vision par ordinateur avec l’apprentissage automatique classique et les réseaux neuronaux, l’entreprise peut mener environ deux millions d’expériences chaque semaine. C’est environ mille fois plus que ce qui est possible dans les laboratoires traditionnels. Cette approche permet aux algorithmes de Recursion d’identifier de nouveaux candidats-médicaments, des mécanismes d’action et une toxicité potentielle, ce qui peut conduire à la création de nouveaux traitements pour les patients.

En vingt-quatre, Recursion a achevé la construction de BioHive deux – un superordinateur extrêmement puissant. Conçu pour accélérer la découverte de nouveaux médicaments en utilisant l’intelligence artificielle avancée et de vastes ensembles de données biologiques. Ce superordinateur permet de traiter et d’analyser des pétaoctets de données, de modéliser des systèmes biologiques complexes et de mener des expériences virtuelles à des échelles impossibles pour les groupes de recherche traditionnels.

Les laboratoires automatisés de Recursion, fonctionnant sur ce superordinateur, collectent, modélisent et analysent les données cibles et réalisent des expériences à l’aide de la modélisation informatique. Les modèles d’apprentissage automatique de l’entreprise identifient les cibles les plus prometteuses et s’améliorent constamment de façon exponentielle.

Un autre aspect important du travail de Recursion est l’application de l’intelligence artificielle pour créer de nouvelles molécules. En utilisant l’intelligence artificielle générative, des modèles prédictifs et l’expérimentation, l’entreprise développe, synthétise et teste de nouvelles molécules optimisées pour l’efficacité, la sélectivité, la sécurité et la biodisponibilité.

Contrairement à l’approche traditionnelle, où les chimistes conçoivent et optimisent manuellement les molécules, Recursion utilise des algorithmes capables de prédire les propriétés de millions de composés potentiels. Et offre les candidats les plus prometteurs pour la synthèse et les tests. Cela réduit considérablement le temps et les ressources nécessaires pour trouver des molécules aux propriétés souhaitées.

L’une des innovations les plus intéressantes de Recursion est LOWE. Ils ont nommé cet agent linguistique basé sur un grand modèle de langage, qui permet aux scientifiques et aux technologues d’interagir directement avec le système d’exploitation de Recursion. Avec lui, les chercheurs peuvent identifier de nouvelles cibles, générer de nouveaux composés et même planifier la synthèse et l’expérimentation de ces composés.

LOWE, qui signifie « Language-model Orchestrated Workflow Environment », représente la prochaine évolution du système d’exploitation de Recursion. Il soutient les programmes de découverte de médicaments en coordonnant des flux de travail complexes. Ces processus combinent diverses étapes et outils, de la recherche de relations significatives dans les cartes de biologie et de chimie de Recursion à la génération de nouveaux composés et à la planification de leur synthèse et de leurs expériences.

Traditionnellement, les premières étapes de la découverte de médicaments impliquent une collaboration multidisciplinaire entre des équipes de chimistes et de biologistes pendant plusieurs mois ou années. Au sein de Recursion, ce processus nécessite généralement que les biologistes définissent les voies biologiques et établissent de nouvelles connexions sur la carte. Ensuite, les chimistes optimisent les séries chimiques pour les cibles sélectionnées.

LOWE simplifie ces processus en combinant ces fonctions disparates en une seule interface utilisateur qui fonctionne à l’aide de commandes en langage naturel. Le nombre croissant d’outils d’intelligence artificielle en développement et d’ensembles de données générés chez Recursion augmente la complexité des flux de travail de découverte précoce de médicaments.

Accélérer le processus de découverte de médicaments peut conduire à de nouveaux traitements pour des maladies pour lesquelles il n’existe actuellement aucun médicament efficace. Des troubles génétiques rares aux infections résistantes aux antibiotiques. De nombreux problèmes médicaux restent non résolus en raison de la complexité et du coût du processus traditionnel de développement des médicaments.

De plus, l’approche de Recursion peut réduire le coût global du développement des médicaments, ce qui pourrait conduire à des médicaments plus abordables pour les patients.

Et l’utilisation de l’intelligence artificielle peut aider à identifier de nouvelles applications pour les médicaments existants, connues sous le nom de repositionnement de médicaments. Cela peut être particulièrement précieux pour répondre rapidement à de nouvelles menaces sanitaires, comme les pandémies par exemple.

Interfaces cerveau-ordinateur

Maintenant, Elon Musk et son projet Neuralink font irruption dans le domaine médical. Ils travaillent dans l’un des domaines les plus passionnants à l’intersection des neurosciences et de la technologie – les interfaces cerveau-ordinateur.

Commençons par comprendre ce qu’est une interface cerveau-ordinateur. Essentiellement, c’est une technologie qui crée un canal de communication direct entre le cerveau et un dispositif externe. Elle permet de contrôler des ordinateurs, des prothèses ou d’autres appareils par la « pensée » sans nécessiter de mouvement. De telles interfaces ouvrent d’énormes possibilités tant en médecine pour les personnes handicapées que pour l’amélioration potentielle des capacités humaines à l’avenir.

Les neuro-interfaces font l’objet de recherches depuis des décennies, mais la plupart des solutions existantes présentent de sérieuses limitations. Les dispositifs non invasifs positionnés sur la surface de la tête ne peuvent pas lire avec précision les signaux des neurones individuels. Les solutions invasives traditionnelles sont souvent volumineuses, nécessitent des connexions filaires, limitent la mobilité du patient et comportent des risques élevés de complications.

Dans ce contexte, Neuralink a été fondée en seize. Créée par Elon Musk et un groupe de huit scientifiques et ingénieurs, l’entreprise a été présentée publiquement pour la première fois en mars dix-sept. Fait intéressant, le nom « Neuralink » et le prototype sur lequel l’entreprise a commencé son travail appartenaient initialement à deux neuroscientifiques – Pedram Mohseni et Randolph Nudo. Ces chercheurs développaient une puce électronique pour traiter les lésions cérébrales traumatiques mais n’ont pas pu obtenir suffisamment de soutien des investisseurs pour poursuivre leur travail.

La mission officielle de Neuralink est ambitieuse : créer une interface universelle pour le cerveau. Restaurer l’autonomie des personnes ayant des besoins médicaux non satisfaits aujourd’hui et libérer le potentiel humain demain.

Qu’est-ce qui distingue Neuralink parmi les autres développements dans ce domaine ? Outre le fondateur mondialement connu, bien sûr. Avant tout, c’est une approche unique pour créer une neuro-interface invasive qui résout de nombreux problèmes des technologies existantes.

En dix-neuf, Neuralink a présenté un dispositif ressemblant à une « machine à coudre ». Capable d’implanter dans le cerveau des fils très fins de quatre à six micromètres d’épaisseur. À titre de comparaison, un cheveu humain mesure environ soixante-dix micromètres d’épaisseur, ces fils sont donc environ quinze fois plus fins. En même temps, un système a été démontré qui lit les informations d’un rat de laboratoire à travers mille cinq cents électrodes.

L’implant N un actuel de Neuralink est un dispositif entièrement implantable. Cosmétiquement invisible et conçu pour contrôler un ordinateur ou un appareil mobile n’importe où. Il enregistre l’activité neuronale à travers mille vingt-quatre électrodes réparties sur soixante-quatre fils. Ces fils ultra-fins et très flexibles sont essentiels pour minimiser les dommages pendant l’implantation et par la suite.

L’implant est hermétiquement scellé dans un boîtier biocompatible qui résiste à des conditions physiologiques plusieurs fois plus difficiles que celles du corps humain. Il est alimenté par une petite batterie, chargée sans fil de l’extérieur à l’aide d’un chargeur inductif compact, ce qui le rend facile à utiliser partout. Des puces électroniques avancées, spécialement conçues et économes en énergie, traitent les signaux neuronaux. Elles les transmettent sans fil à l’application Neuralink, qui décode le flux de données en actions et intentions.

L’une des innovations les plus impressionnantes de Neuralink est le robot chirurgical conçu pour l’insertion de l’implant. Les fils de l’implant sont si fins qu’ils ne peuvent pas être insérés à la main humaine. Le robot chirurgical a été développé pour une insertion fiable et efficace de ces fils précisément là où ils doivent être.

Le robot se compose d’une structure de base et d’une plateforme de mouvement qui fournissent la fondation structurelle pour la tête du robot. Et le mouvement linéaire principal à trois axes utilisé pour positionner la tête du robot et l’aiguille. La tête du robot contient l’optique et les capteurs de cinq systèmes de caméra et l’optique pour le système de tomographie par cohérence optique. L’aiguille, plus fine qu’un cheveu humain, capture, insère et libère les fils.

Le parcours de Neuralink du développement en laboratoire aux patients réels n’a pas été le plus fluide. L’entreprise a fait l’objet de critiques en raison du grand nombre de primates qui ont été euthanasiés après des essais médicaux. Les dossiers vétérinaires ont montré des complications avec les électrodes implantées chirurgicalement chez les singes. Néanmoins, en mai vingt-trois, l’entreprise a reçu l’approbation pour mener des essais humains aux États-Unis.

Et le vingt-neuf janvier vingt-quatre, Elon Musk a annoncé que Neuralink avait réussi à implanter un dispositif chez un humain, et que le patient se rétablissait. Cela est devenu une étape importante pour l’entreprise et toute l’industrie des neuro-interfaces. Plus impressionnant encore, l’entreprise a annoncé en septembre vingt-quatre que son dernier développement, Blindsight, permettra aux aveugles dont le cortex visuel n’est pas endommagé de retrouver un certain niveau de vision. Ce développement a reçu le statut de « percée » du gouvernement fédéral américain, ce qui accélérera son développement.

Examinons maintenant les applications potentielles de la technologie Neuralink et des neuro-interfaces similaires en médecine et au-delà.

Tout d’abord, les interfaces cerveau-ordinateur ont un énorme potentiel pour les personnes paralysées. Elles peuvent permettre à ces patients de contrôler directement par la pensée des ordinateurs, des fauteuils roulants, des prothèses et d’autres appareils, augmentant considérablement leur autonomie et leur qualité de vie.

Comme nous l’avons déjà mentionné, la technologie peut également aider les personnes aveugles dont le cortex visuel est intact à retrouver la vue. Cela fonctionne en stimulant directement le cortex visuel du cerveau, contournant les yeux endommagés ou les nerfs optiques.

De plus, les neuro-interfaces peuvent trouver une application dans le traitement de divers troubles neurologiques tels que l’épilepsie, la maladie de Parkinson, la dépression et le trouble de stress post-traumatique en surveillant et en modulant l’activité cérébrale.

Dans une perspective plus lointaine, ces technologies peuvent être utilisées pour améliorer les capacités cognitives. Améliorer la mémoire, l’apprentissage et même créer de nouvelles formes de communication entre les personnes, mais cela confine à la science-fiction et nécessite de résoudre de nombreuses questions techniques, éthiques et sociales.

Mais il est nécessaire de noter que de nombreux défis sérieux se dressent sur la voie du développement des technologies de neuro-interface. D’un point de vue technique, il est nécessaire d’assurer la stabilité et la sécurité à long terme des implants, d’améliorer la précision du décodage des signaux neuronaux et de minimiser la réponse immunitaire du corps à un objet étranger.

D’un point de vue éthique, des questions se posent concernant la confidentialité des données neurales, la vulnérabilité potentielle des implants aux pirates informatiques, l’inégalité sociale dans l’accès à ces technologies. Et même des questions fondamentales sur la façon dont ces technologies pourraient changer notre compréhension de la personnalité humaine, du libre arbitre et de la conscience.

Carte des soins de santé

Les soins de santé modernes génèrent des volumes colossaux de données. Chaque visite chez le médecin, chaque test, chaque prescription – tout cela forme un énorme ensemble d’informations. Qui théoriquement peut nous donner des connaissances inestimables sur la progression des maladies, l’efficacité des traitements et bien plus encore.

Cependant, traditionnellement, ces données restent fragmentées, difficiles d’accès et complexes à analyser. Selon une étude de Frost & Sullivan réalisée en vingt-quatre, les entreprises de santé passent en moyenne sept mois juste pour préparer les données dans un état utilisable. Imaginez : six mois de préparation avant même de pouvoir commencer à analyser les informations !

Dans ce contexte, Komodo Health, fondée en quatorze par Web Sun et le Dr Arif Nathoo, s’est donné pour mission de résoudre ce problème fondamental. Initialement, l’entreprise s’est fixé un objectif ambitieux – créer la carte des soins de santé la plus complète et la plus détaillée au monde. Qui suivrait ce qu’on appelle les « parcours des patients » à travers diverses installations médicales et types de traitement.

En dix ans, Komodo Health s’est transformée en l’une des entreprises leaders dans l’application de l’intelligence artificielle dans les soins de santé. Et le résultat de ce développement a été la plateforme révolutionnaire MapAI, qui traite les informations sur plus de trois cent trente millions d’historiques de patients. Cette plateforme combine l’intelligence artificielle avec la carte des soins de santé la plus complète de l’industrie. Pour fournir des analyses en temps réel sur les tendances des maladies, les voies de traitement et les groupes de patients.

L’innovation clé de la dernière plateforme de Komodo Health, appelée MapLab, est un assistant d’analyse intégré basé sur l’intelligence artificielle. Qui permet aux utilisateurs de générer des insights analytiques en utilisant le traitement du langage naturel. En d’autres termes, maintenant n’importe quelle personne, même sans connaissances techniques, peut simplement poser une question en mots ordinaires et recevoir une réponse basée sur l’analyse de millions de cas médicaux.

Examinons maintenant comment MapAI est appliqué dans divers domaines des soins de santé et de l’industrie pharmaceutique.

Dans le développement clinique, les équipes peuvent utiliser MapAI pour étudier le paysage des maladies, identifier les organisations médicales et les travailleurs traitant certains groupes de patients. Et déterminer l’impact des critères d’inclusion et d’exclusion pour les essais cliniques.

Dans le domaine des communications médicales, MapAI accélère les tâches stratégiques. Les spécialistes peuvent commencer par une analyse générale des maladies, améliorer les stratégies d’engagement des médecins et mesurer l’impact réel des programmes éducatifs et informationnels.

Dans la sphère commerciale, MapAI aide à accélérer la compréhension du paysage du marché, à effectuer la segmentation des patients et des travailleurs de la santé, à suivre l’efficacité de la promotion des marques pharmaceutiques, et bien plus encore.

Essentiellement, MapAI fonctionne sur un principe similaire à ChatGPT, mais se spécialise spécifiquement dans les données et les questions médicales. Et l’introduction d’outils comme MapAI peut avoir des conséquences de grande portée pour l’ensemble de l’industrie des soins de santé. Considérons certaines d’entre elles.

Premièrement, une réduction significative du temps entre la question et la réponse. Au lieu de mois pour collecter et préparer des données, les chercheurs et les analystes peuvent obtenir des réponses à des questions complexes en minutes ou en heures. Cela peut accélérer considérablement la recherche sur de nouveaux médicaments, optimiser les traitements et répondre à de nouvelles menaces sanitaires.

Deuxièmement, la démocratisation de l’accès aux données médicales. Maintenant, non seulement les spécialistes des données, mais aussi les médecins, les chercheurs, les gestionnaires de cliniques et d’entreprises pharmaceutiques peuvent travailler directement avec les informations et obtenir des insights précieux. Cela peut conduire à des décisions plus éclairées à tous les niveaux du système de santé.

Troisièmement, la capacité de voir l’image complète. En combinant des données de diverses sources et en traçant le « parcours du patient » à travers l’ensemble du système de santé, des outils comme MapAI permettent de voir des tendances générales et des modèles qui pourraient rester inaperçus avec une approche plus fragmentée.

On peut s’attendre à ce qu’à l’avenir, des outils similaires soient encore plus intégrés dans tous les aspects des soins de santé, du développement de médicaments au traitement individuel des patients. Avec l’augmentation du volume et de la qualité des données, ainsi que l’amélioration des algorithmes d’intelligence artificielle, la précision et l’utilité de tels outils ne feront que croître.

Établissement médical intelligent

Voici les problèmes auxquels les systèmes de santé du monde entier sont confrontés aujourd’hui. L’un des principaux problèmes est la pénurie de personnel médical face à une demande croissante de services médicaux. Les infirmières et autres travailleurs de la santé sont souvent surchargés de tâches administratives routinières qui leur prennent un temps précieux qui pourrait être consacré aux soins directs aux patients.

Un autre problème sérieux est la sécurité des patients. Les chutes de patients, les escarres, le non-respect des protocoles de traitement prescrits et d’autres incidents peuvent considérablement aggraver les résultats du traitement et augmenter les coûts des soins de santé.

De plus, les systèmes de surveillance traditionnels réagissent souvent à des événements qui se sont déjà produits plutôt que de les prévenir. Cela signifie que le personnel médical n’apprend un problème qu’après qu’il soit déjà survenu, ce qui limite les possibilités d’intervention rapide.

Care.ai a développé une solution complète pour ces problèmes, créant le concept d’un « Établissement de soins intelligent ». C’est une plateforme qui fonctionne vingt-quatre heures sur vingt-quatre et sept jours sur sept, utilisant l’intelligence artificielle et des capteurs ambiants pour une surveillance et un soutien continus des patients et du personnel médical.

Au cœur du système se trouvent des capteurs intelligents avec fonction d’observation continue, installés dans les chambres des patients et dans tout l’établissement médical. Ces capteurs comprennent des caméras de haute précision et d’autres capteurs qui collectent en permanence des informations sur l’environnement, les actions des patients et du personnel médical.

Les données collectées sont traitées à l’aide d’algorithmes d’intelligence artificielle avancés. Qui peuvent reconnaître des situations potentiellement dangereuses avant qu’elles ne surviennent et avertir automatiquement le personnel médical. Par exemple, le système peut remarquer qu’un patient montre des signes d’anxiété et pourrait essayer de sortir du lit, créant un risque de chute. Dans ce cas, le système envoie immédiatement une notification au personnel, ce qui permet de prévenir l’incident.

Examinons les composantes clés et les capacités de la plateforme Smart Care Facility de Care.ai.

Premièrement, il y a les Chambres Intelligentes pour Patients. Grâce aux capteurs intégrés et à l’intelligence artificielle, la chambre devient un environnement « conscient de lui-même ». Qui surveille constamment l’état du patient et l’environnement environnant. Le système peut suivre la position du patient dans le lit, ses mouvements, les signes d’anxiété et d’autres paramètres qui peuvent indiquer des problèmes potentiels.

Deuxièmement, il y a un Centre de Commandement Assisté par IA. Il fournit une interface unique pour la surveillance de tous les processus dans l’établissement médical. Le centre de commandement peut fonctionner sur des ordinateurs fixes et des appareils mobiles du personnel médical, fournissant une notification instantanée des problèmes émergents.

Troisièmement, il y a les Soins Virtuels Assistés par IA. Cette fonctionnalité permet aux membres distants de l’équipe médicale d’observer les patients et d’interagir avec eux via des écrans et des caméras intégrés aux capteurs. C’est particulièrement utile dans les situations où la consultation rapide d’un spécialiste est nécessaire, mais où la présence physique est impossible ou peu pratique.

Les capteurs fonctionnent sur la base de la technologie de l’edge computing. Ce qui signifie que la plupart du traitement des données se fait directement sur l’appareil, sans avoir besoin de transmettre de grands volumes de données sur le réseau.

Voyons maintenant quels problèmes spécifiques ce système résout et quels avantages il procure aux établissements médicaux, au personnel et aux patients.

La première application importante est la prévention des chutes de patients. Le système peut détecter les premiers signes qu’un patient va sortir du lit. Y compris un comportement agité, et avertir immédiatement le personnel médical. C’est d’une importance critique, considérant que les chutes de patients sont l’une des causes les plus courantes de blessures dans les hôpitaux.

La deuxième application clé est la prévention des escarres. La chambre intelligente surveille constamment la position du patient dans le lit et peut avertir le personnel quand il est nécessaire de changer la position du corps du patient pour prévenir le développement d’escarres.

La troisième fonction importante est le suivi du respect des protocoles médicaux. Le système suit l’exécution des procédures prescrites et rappelle automatiquement au personnel lorsque quelque chose ne respecte pas les normes établies. Cela contribue à améliorer la qualité des soins et à réduire les erreurs médicales.

La quatrième application est la prévention des départs non autorisés de patients de l’établissement médical. Les capteurs peuvent suivre les mouvements des patients dans tout l’établissement et avertir le personnel si un patient s’approche d’une sortie ou franchit une limite établie.

Derrière la simplicité apparente d’utilisation du système se cachent des innovations technologiques complexes. Examinons certaines d’entre elles.

Premièrement, il y a les capteurs intelligents ambiants avec fonction de conscience continue. Ces capteurs ne se contentent pas de collecter des données, mais les traitent directement sur l’appareil à l’aide de réseaux neuronaux intégrés. Cela assure une réponse rapide du système et réduit la charge sur le réseau de l’établissement médical.

Deuxièmement, la plateforme utilise l’apprentissage fédéré de l’intelligence artificielle. Cela signifie que les capteurs apprennent et s’améliorent constamment, partageant en toute sécurité les connaissances acquises entre eux. Ainsi, l’ensemble du réseau de capteurs fonctionne comme un seul organisme intelligent qui devient plus intelligent chaque jour.

Conclusion

L’intelligence artificielle en médecine est là pour rester. Certains systèmes d’apprentissage automatique aident les médecins à établir des diagnostics plus précis et à élaborer des plans de traitement personnalisés. D’autres technologies d’analyse d’images médicales permettent de détecter des pathologies à des stades précoces, lorsque le traitement est le plus efficace. Dans la pratique clinique, les algorithmes traitent des millions de dossiers médicaux, révélant des modèles cachés et prédisant les risques de maladies.

Ces solutions ne remplacent pas les médecins mais deviennent leurs assistants, libérant du temps pour l’interaction avec les patients. Pour nous, en tant que patients, cela signifie un meilleur diagnostic, moins d’erreurs médicales et l’accès à des méthodes de traitement avancées.

L’avenir de la médecine est une symbiose de l’expérience humaine et de la puissance de calcul de l’intelligence artificielle. Imaginez que nos données médicales soient constamment analysées, nous avertissant des problèmes avant que les symptômes n’apparaissent. Ça semble génial !