Comment l'intelligence artificielle est utilisée en médecine

Le fournisseur le plus important de solutions médicales intelligentes est IBM, qui a développé son célèbre supercalculateur Watson. Les statistiques montrent que toutes les informations, d'une manière ou d'une autre liées à la santé humaine, sont diffusées selon les sources dans le ratio suivant: 10% - dossier médical du patient, 30% - génétique, 60% - sources externes, y compris des articles scientifiques.

Chaque année, environ 700 XNUMX articles scientifiques sont publiés contenant des informations sur les méthodes efficaces de traitement de diverses maladies. Le médecin n'est tout simplement pas en mesure d'analyser un tel volume de données lorsqu'il établit un diagnostic et choisit une méthode de traitement. Et ici Watson vient à la rescousse. En raison de sa puissance élevée, ce supercalculateur est capable d'analyser des millions de sources de données et de choisir la méthode de traitement la plus appropriée dans chaque cas.

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L'année dernière, IBM a acquis 30 milliards d'images médicales différentes pour la formation Watson, achetant Merge Healthcare pour 1 milliard de dollars. À cela peut s'ajouter environ 50 millions de dossiers médicaux électroniques anonymes qu'IBM a reçus après la reprise du démarrage d'Explorys.

L'application médicale la plus connue de Watson est le projet Watson for Oncology. L'efficacité de ce projet peut être vue à partir de l'exemple suivant. Selon les statistiques, dans les hôpitaux américains, la précision de la prescription du traitement optimal après le diagnostic du cancer du poumon est d'environ 50%. Chez IBM Watson, ces chiffres atteignent 90%.

Dans ce cas, la technique de traitement peut être ajustée en fonction de l'évolution des situations. Après avoir entré des informations sur le changement d'état du patient à partir de l'iPad (par exemple, le sang du patient monte dans makrot), le médecin recevra un diagnostic mis à jour de Watson en 30 secondes avec un cours de traitement mis à jour. Vous pouvez en savoir plus sur le projet Watson for Oncology dans la vidéo suivante.

Comme nous l'avons noté dans notre précédent article sur les superordinateurs Watson, un certain nombre de centres médicaux et d'hôpitaux participent actuellement au projet Watson for Oncology. Il s'agit par exemple de l'hôpital international de Bumrungrad (Thaïlande), du New York Center for the Study of the Human Genome, ainsi que de plusieurs autres organisations.

Et en 2015, Robert Merkel, vice-président d'IBM Watson Health, a déclaré qu'IBM était prêt à offrir une solution Watson for Oncology pour la médecine russe. Pavel Shklyudov, le chef de la division IBM Razumnaya Planet en Europe centrale et orientale sur les solutions pour le secteur public, estime que la mise en œuvre de ce projet dans la medunica domestique est possible, mais cela prendra du temps et des efforts supplémentaires.

En plus du projet Watson for Oncology, le supercalculateur IBM est utilisé dans d'autres domaines de la médecine. Par exemple, l'American Heart Association a passé un contrat avec IBM pour moderniser les principes de détection et de traitement des maladies cardiovasculaires.

Réduit considérablement le coût d'utilisation du cloud public Watson Watson Cloud. Dans ce cas, les institutions médicales n'ont pas besoin d'allouer un budget gigantesque pour l'achat et la maintenance de cet appareil multiserveur. Les services Watson Cloud peuvent être utilisés par des spécialistes de différents pays. Robert Merkel, directeur de Watson Health, a déclaré en 2015 que, si nécessaire, un tel cloud pouvait être déployé dans le centre de données russe, en respectant nos lois et nos spécificités linguistiques.

Plus récemment, Watson s'est fait un ami (ou concurrent) dans le domaine du diagnostic médical. Début 2016, Google a annoncé l'ouverture d'une ligne médicale dans le cadre du programme de développement du projet DeepMind. Vous pouvez en apprendre davantage sur l'application de Google du supercalculateur dans le domaine médical à partir de cette vidéo.

La première tâche qui reposait sur les épaules de DeepMind est le diagnostic d'insuffisance rénale. À cette fin, Google a signé un contrat avec le National Health Service, qui a permis d'accéder à près de 1.6 million d'histoires de patients. Ayant appris de ces données, DeepMind est devenu efficace dans le diagnostic de l'insuffisance rénale sur la base des plaintes des patients et des résultats des tests.

Pistes AI

Sur la base de l'IA, les développeurs publient des services pour surveiller les patients. Les médecins et les scientifiques examinent les résultats et mènent ensuite des essais cliniques.

Des scientifiques du Massachusetts Institute of Technology, ainsi que des spécialistes de l'hôpital central du même État, ont créé un système d'IA pour surveiller le sommeil humain. Il suit les signaux radio réfléchis par une personne, analyse le pouls, la fréquence respiratoire et est capable de distinguer les écarts par rapport à la norme. Le développement aidera les médecins à inspecter à distance le sommeil des patients et, si nécessaire, à l'ajuster.

L'IA en médecine

  • Au niveau de la conception: prédiction de la maladie, identification des groupes de patients à haut risque de maladie, organisation de mesures préventives.
  • Au niveau de la production: automatisation et optimisation des processus dans les hôpitaux, automatisation et précision diagnostique accrue.
  • Au niveau de la promotion: gestion des prix, réduction des risques pour les patients.
  • Au niveau de la prestation de services: adaptation de la thérapie et composition des médicaments pour chaque patient individuel, utilisation d'assistants virtuels pour construire un parcours patient dans une clinique ou un hôpital.

Article principal: Intelligence artificielle en radiologie

La particularité de l'intelligence artificielle est que cette technologie est capable «d'apprendre». Et à mesure que l'utilisateur travaille avec elle, elle devient plus intelligente. En médecine, l'IA est utilisée à de nombreuses fins:

  • Diagnostics
  • Protocoles de conception et de traitement des médicaments
  • Automatisation des processus de routine
  • Surveillance du patient
  • Reconnaissance d'images médicales (images IRM, résultats échographiques, cardiogrammes, etc.).

Une option assez prometteuse pour l'utilisation de l'intelligence artificielle dans l'industrie des soins de santé est le développement d'assistants médicaux personnels. Ces assistants sont des applications mobiles ordinaires qui fonctionnent sur la base de l'apprentissage automatique. Ils reconnaissent les requêtes vocales et textuelles des utilisateurs et, après avoir analysé leur base de données des maladies, émettent diverses recommandations.

En plus d'émettre des recommandations de traitement, l'application vous permet de prendre rendez-vous avec un médecin ou d'effectuer un examen standard en contactant l'un des médecins en temps réel (12 heures par jour, 6 jours par semaine). De plus, l'application est capable de vérifier régulièrement les informations des appareils portables (par exemple, pour surveiller les phases de sommeil et de fréquence cardiaque).

Le coût d'un abonnement au service Babylon est d'environ 10 $ par mois. Cependant, il convient de noter qu'en vertu de la loi britannique actuelle, la demande n'a pas le droit de poser un diagnostic officiel. Par conséquent, si le patient décrit les symptômes de la grippe, il lui sera recommandé d'acheter des médicaments à la pharmacie, délivrés sans ordonnance, ou de prendre rendez-vous avec le médecin. En cas de symptômes graves, le patient recevra des recommandations pour se rendre à la clinique ou appeler une ambulance.

Les scientifiques développent activement l'idée d'utiliser l'intelligence artificielle pour améliorer la qualité des analyses. Plus récemment, des employés de l'Université de Californie à Los Angeles ont développé un algorithme innovant de détection des cellules cancéreuses. Les résultats de la recherche sont publiés dans la revue Scientific Reports. Dans le cadre de la méthode développée, un nouveau type de microscope et d'intelligence artificielle, qui analyse les informations reçues, est activement utilisé.

Le développement utilise des convertisseurs nanosecondes pulsés au laser et analogiques-numériques, qui vous permettent de capturer des images de centaines de milliers de cellules sanguines par seconde. Les impulsions laser permettent de mettre en évidence des cellules sanguines individuelles avec une qualité d'image assez claire.

L'IA prédit

En 2018, la revue médicale américaine Anesthesiology a publié les résultats d'une étude sur l'intelligence artificielle, utile dans les méthodes de traitement chirurgical. L'article traite d'un algorithme d'apprentissage automatique pour prédire l'hypotension pendant la chirurgie. AI a analysé les données de plus d'un millier de patients, qui ont passé un total de près de 10 mille heures sur la table d'opération. Il a appris à prédire les anomalies 15 minutes avant qu'elles ne se produisent avec une précision de 84%, avec la même chose - en 10 minutes et à partir de 87% - en 5 minutes.

Qventus - un système de surveillance pour les hôpitaux de la même startup. Il surveille les actions des clients de l'enregistrement dans le registre à la sortie, sait prédire la détérioration du bien-être des patients, analyse leur état. De plus, avec l'aide de cette IA, Mercy Clinic a réduit le nombre de tests inutiles de 4% sur 40 mois sur la base de plaintes de clients similaires.

La solution d'apprentissage automatique de Jvion identifie les patients à risque de réadmission à l'hôpital dans les 30 jours suivant leur sortie. En outre, il fournit des recommandations sur les soins de santé et la prévention des maladies.

AI explore

Des géants pharmaceutiques comme Sanofi ou Novartis ont recours à des start-ups développant des innovations médicales pour rechercher de nouveaux médicaments. Le fabricant de produits biochimiques Roche a acquis Flatiron Health, une entreprise qui utilise l'apprentissage automatique pour traiter les données.

Depuis 2012, la startup Atomwise utilise des réseaux de neurones pour rechercher des formules médicamenteuses plus efficaces. Son système d'apprentissage en profondeur AtomNet vérifie quotidiennement 10 millions de composés chimiques, prédisant lesquels interagiront le mieux. Un algorithme similaire est utilisé par la société biopharmaceutique Berg Health.

Les composés trouvés peuvent être efficaces pour combattre la cause de la maladie, mais cela ne garantit pas que le corps humain y répondra bien. NorthShore Medical Center, entre autres, est engagé dans la pharmacogénomique - il étudie l'effet des médicaments sur des personnes individuelles dans le cadre du projet MedClueRx. Le système détermine quels médicaments conviennent à un patient particulier souffrant d'épilepsie, de maladies infectieuses, de dépression, de maladies gastro-intestinales.

L'année dernière, la revue scientifique Nature Microbiology a publié un article sur VarQuest. Il est capable de détecter 10 fois plus de variations d'antibiotiques qu'avant, il a été trouvé pour tout le temps de demandes similaires.

Conclusion

«Futuriste médical» Bertalan Mesco a dit un jour que l'intelligence artificielle est un stéthoscope du 21e siècle. Il a laissé entendre qu'au début, la communauté médicale ne voulait pas reconnaître un instrument aussi simple qu'un stéthoscope. Il a fallu plusieurs décennies aux médecins pour commencer à l'utiliser. La même chose se produit avec l'IA: quelqu'un l'utilise dans la mesure du possible, tandis que quelqu'un en a peur.

Cependant, les technologies de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et des réseaux de neurones simplifient considérablement la vie des médecins et de leurs services. Les innovations en médecine permettent de diagnostiquer plus précisément les maladies, de trouver des médicaments plus rapidement et de surveiller les patients. Et ce n'est qu'une petite partie des opportunités que l'IA a apportées au secteur de la santé.

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Tatyana Jakowenko

Rédacteur en chef du Detonic magazine en ligne, cardiologist Yakovenko-Plahotnaya Tatyana. Auteur de plus de 950 articles scientifiques, y compris dans des revues médicales étrangères. Il a travaillé comme un cardiologist dans un hôpital clinique depuis plus de 12 ans. Il possède des méthodes modernes de diagnostic et de traitement des maladies cardiovasculaires et les met en œuvre dans ses activités professionnelles. Par exemple, il utilise des méthodes de réanimation cardiaque, de décodage de l'ECG, de tests fonctionnels, d'ergométrie cyclique et connaît très bien l'échocardiographie.

Depuis 10 ans, elle participe activement à de nombreux symposiums médicaux et ateliers pour médecins - familles, thérapeutes et cardiologists. Il a de nombreuses publications sur un mode de vie sain, le diagnostic et le traitement des maladies cardiaques et vasculaires.

Il suit régulièrement les nouvelles publications des journaux européens et américains cardiology revues, rédige des articles scientifiques, prépare des rapports lors de conférences scientifiques et participe à des cardiolcongrès ogy.

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