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L’intelligence artificielle pour l’amélioration des diagnostics

L’intelligence artificielle pour l’amélioration des diagnostics

L’intelligence artificielle est très utilisée dans presque tous les secteurs d’activité. Les machines dotées de cette technologie sont  plus fiables qu’un médecin dans les diagnostics. Une étude menée par CommonWealth Fund  stipule que plus de 40% des visites effectuées chez un spécialiste de santé pourraient s’effectuer en ligne d’ici quelques années.

Les machines dotées de la technologie IA sont-elles plus performantes que les médecins humains ? Les médecins pourront-ils conserver leur poste et leurs rôles ?

Depuis quelques années, AI gagne du terrain dans les hôpitaux et les centres de recherche. Elle intervient entre autres dans la médecine personnalisée, le dépistage précoce ou la prévention de maladies.

Elle permet d’améliorer la prise en charge du patient dans la mesure où elle est capable d’épauler les médecins dans le diagnostic, le traitement et le suivi du malade. Elle favorise le développement de la médecine personnalisée.

Les techniques d’analyse de données complexes liées à l’IA sont capables de collecter une grande quantité de données épidémiologiques et de les traiter en quelques minutes.

Cette technologie a permis de développer plusieurs applications pour booster les performances des médecins. Le Mini Sentinel, conçu en 2009 par Food and Drug Administration (FDA), est un programme de suivi des médicaments après leur mise sur le marché. C’est un outil d’analyse et de surveillance des effets secondaires des médicaments.

Dans l’industrie pharmaceutique, AI joue un rôle très important. Le coût moyen de développement d’un nouveau médicament est supérieur à 2 milliards de dollars et la durée de l’essai clinique peut dépasser 10 ans. Ce qui pousse les entreprises pharmaceutiques à investir dans l’intelligence artificielle. Elle leur permet d’éliminer certaines dépenses et de gagner en temps.

Dans cette perspective, certaines entreprises alimentent une base de données grâce à la collecte d’échantillons de malades et l’analyse de divers marqueurs génétiques et de caractéristiques fonctionnelles. Ainsi, les applications peuvent déterminer des biomarqueurs relatifs à certaines maladies et à leur évolution. De nouvelles cibles thérapeutiques peuvent être identifiées pour développer le médicament à travers cette étude.

 

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