Comment l'apprentissage automatique redéfinit l'industrie de la santé

L'industrie mondiale de la santé est en plein essor. Selon des recherches récentes, il devrait franchir la barre des 2 billions de dollars cette année, malgré les perspectives économiques moroses et les tensions commerciales mondiales. Les êtres humains, en général, vivent plus longtemps et en meilleure santé.

Il y a une sensibilisation accrue au don d'organes vivants. Des robots sont utilisés pour les ablations de la vésicule biliaire, les arthroplasties de la hanche et les greffes de rein. Le diagnostic précoce des cancers de la peau avec un minimum d'erreur humaine est une réalité. Les chirurgies reconstructrices du sein ont permis aux survivantes du cancer du sein de participer à la reconstruction de leurs glandes.

Tous ces emplois étaient impensables il y a soixante ans. C'est maintenant une période passionnante pour le secteur mondial des soins de santé alors qu'il progresse dans son voyage vers l'avenir.

Cependant, comme la population mondiale de 7,7 milliards devrait atteindre 8,5 milliards d'ici 2030, répondre aux besoins de santé pourrait être un défi. C'est là que des avancées significatives en matière d'apprentissage automatique (ML) peuvent aider à identifier les risques d'infection, à améliorer la précision des diagnostics et à concevoir des plans de traitement personnalisés.

source : Deloitte Insights – Perspectives mondiales des soins de santé 2020

Dans de nombreux cas, cette technologie peut même améliorer l'efficacité du flux de travail dans les hôpitaux. Les possibilités sont infinies et passionnantes, ce qui nous amène à un segment essentiel de l'article :

Application de l'apprentissage automatique dans les soins de santé

Comprenez-vous le concept de l'indice LACE ?

Conçu en Ontario en 2004, il identifie les patients à risque de réadmission ou de décès dans les 30 jours suivant leur sortie de l'hôpital. Le calcul est basé sur quatre facteurs - la durée du séjour du patient à l'hôpital, la gravité de l'admission, les maladies concomitantes et les visites aux urgences.

L'indice LACE est largement accepté comme baromètre de la qualité des soins et est basé sur la théorie de l'apprentissage automatique. En utilisant les antécédents médicaux des patients, le concept aide à prédire leur état de santé futur. Il permet aux professionnels de la santé d'allouer des ressources à temps pour réduire le taux de mortalité.

Les domaines de la santé évoluent grâce à l'apprentissage automatique

Cette avancée technologique a commencé à jeter les bases d'une collaboration plus étroite entre les parties prenantes de l'industrie, d'options chirurgicales abordables et moins invasives, de thérapies holistiques et de nouveaux modèles de prestation de soins. Voici cinq exemples d'innovations ML actuelles et émergentes :

1. Découverte de médicaments

Du dépistage initial des composés médicamenteux au calcul des taux de réussite d'un médicament spécifique en fonction des facteurs physiologiques des patients - le Knight Cancer Institute dans l'Oregon et le projet Hanover de Microsoft appliquent actuellement cette technologie pour personnaliser les combinaisons de médicaments afin de guérir le cancer du sang.

L'apprentissage automatique a également donné naissance à de nouvelles méthodologies telles que la médecine de précision et le séquençage de nouvelle génération qui peuvent garantir qu'un médicament a le bon effet sur les patients. Par exemple, aujourd'hui, les professionnels de la santé peuvent développer des algorithmes pour comprendre les processus pathologiques et concevoir des traitements innovants pour des affections telles que le diabète de type 2.

2. Recrutement optimisé des patients pour les essais cliniques

L'inscription de volontaires pour des essais cliniques n'est pas facile. De nombreux filtres doivent être appliqués pour voir qui est apte à l'étude. Avec l'apprentissage automatique, il est facile de collecter des données sur les patients telles que les dossiers médicaux antérieurs, le comportement psychologique, les antécédents médicaux familiaux, etc.

En outre, la technologie est également utilisée pour surveiller les paramètres biologiques des volontaires et les dommages éventuels des essais cliniques à long terme. Avec des données aussi convaincantes en main, les professionnels de la santé peuvent réduire la période d'essai, réduisant ainsi les coûts globaux et augmentant l'efficacité des expériences.

3. Traitements personnalisés

Chaque corps humain fonctionne différemment. Les réactions à un aliment, un médicament ou une saison diffèrent. C'est pourquoi nous avons des allergies. Lorsque tel est le cas, pourquoi la personnalisation des options de traitement en fonction des données médicales du patient est-elle toujours aussi étrange ?

L'apprentissage automatique aide les professionnels de la santé à déterminer le risque pour chaque patient, en fonction de ses symptômes, de ses antécédents médicaux et de ses antécédents familiaux à l'aide de capteurs micro-bio. Ces gadgets minuscules surveillent la santé des patients et signalent les anomalies sans biais, permettant ainsi des capacités plus sophistiquées de mesure de la santé.

4. Détection précoce du cancer de la peau

Cisco rapporte que la connexion de machine à machine dans les soins de santé mondiaux augmente à un taux de 30 % CAGR - ce qui est le plus élevé par rapport à toute autre industrie !

L'apprentissage automatique est principalement utilisé pour extraire et analyser les données des patients afin de découvrir des modèles et d'effectuer le diagnostic de tant de conditions médicales, l'une d'entre elles étant le cancer de la peau.

Plus de 5,4 millions de personnes aux États-Unis sont diagnostiquées avec cette maladie chaque année. Malheureusement, le diagnostic est un processus virtuel et chronophage. Elle repose sur de longs dépistages cliniques, comprenant une biopsie, une dermoscopie et un examen histopathologique.