Renforcer les décisions cliniques grâce à l'intelligence artificielle (IA)
L'intelligence artificielle est très prometteuse pour la radiologie et commence aujourd'hui à transformer les soins de santé de plusieurs manières. De la réduction de l'écart entre les exigences de données toujours croissantes et extrêmement complexes et le nombre de radiologues, à la simplification de l'interprétation des données grâce à des algorithmes d'IA complexes, améliorant ainsi le processus analytique. L'IA est un outil précieux qui, combiné aux connaissances individuelles des radiologues et des cliniciens, offre d'énormes perspectives à l'industrie des soins de santé.Les principales tendances de l'IA, comme la prise de décision éclairée, les diagnostics intégrés et les jumeaux numériques, mettent l'accent sur le rôle majeur que joue la radiologie dans la transformation numérique des soins de santé et sur la manière dont les radiologues et les cliniciens peuvent être habilités à formuler la conclusion la plus précise pour chaque patient. L'intelligence artificielle détient un énorme potentiel pour transformer certains aspects de l'industrie des soins de santé et n'est pas quelque chose à craindre ; c'est plutôt quelque chose à adopter. Selon le rapport intitulé «Marché de l'intelligence artificielle dans la découverte de médicaments» ; publié parUnivDatos Market Insights.La Chine a été un investisseur majeur pour les entreprises de biotechnologie aux États-Unis au cours des dernières années. Ces investissements ont augmenté de manière significative en 2019, avec 1,4 milliard de dollars américains investis dans des entreprises de biotechnologie et pharmaceutiques basées aux États-Unis, contre seulement 125,5 millions de dollars américains en 2018.
Comment l'IA peut-elle être une percée dans le segment de l'imagerie ?
Le monde de la radiologie a une approche transformée de la conception de l'intelligence artificielle. Le défi consiste désormais à identifier les opportunités de réduction des inefficacités dans le segment de l'imagerie grâce à l'intégration de l'IA. Sur la base des procédures et processus actuels disponibles, voici une répartition des domaines où l'IA peut améliorer la pratique de l'imagerie médicale.
- Détection et hiérarchisation : La détection est l'enfant prodige de l'intelligence artificielle dans le domaine de la santé, mais cette technologie de pointe peut en faire encore plus en tant que test de dépistage. Grâce à la détection informatisée, les images d'examen des radiologues sont basées sur la compréhension des priorités, ce qui accélère les rapports et améliore les résultats pour les patients. Avec l'ajout des services de récupération, l'IA extrait des images parallèles d'un dossier pour évaluation lorsqu'elle rencontre des cas anormaux ou difficiles.
- Segmentation : L'opération consistant à séparer un champ d'intérêt dans une étude d'imagerie reste une tâche laborieuse et sujette à des incohérences. L'apprentissage profond présente le plus grand potentiel pour remédier à cette inadéquation. Étant donné sa capacité à apprendre des représentations de données complexes, l'IA peut aider dans le processus d'apprentissage profond en détectant les variations indésirables, telles que la variabilité inter-lecteurs, et peut donc être appliquée à une grande variété de conditions et de paramètres cliniques.
- Surveillance et enregistrement : La surveillance du développement d'une tumeur nécessite la comparaison de nombreuses images pour suivre la progression grâce à l'enregistrement des images. Bien que certaines caractéristiques de changement soient directement identifiables par les humains, telles que des variations de taille, de forme et de cavitations d'objets modérément importantes, d'autres ne le sont pas. Celles-ci pourraient comprendre des variations subtiles de cohérence et d'hétérogénéité à l'intérieur de l'objet. Une mauvaise registration d'images, la production de nombreux objets et les changements physiologiques au fil du temps contribuent tous à rendre les analyses de changement plus difficiles. C'est là que l'IA contribue à améliorer la qualité des images pour une analyse détaillée du segment.
- Acquisition d'images : En radiologie, la précision de la prise de décision médicale dépend de la richesse des informations contenues dans une image. La technologie de l'IA est équilibrée pour aider à relever les défis liés à l'obtention d'images de haute qualité. Le premier est la différence entre les protocoles et les modalités d'imagerie. Il existe une différence entre les progrès du matériel d'acquisition d'images et du logiciel de reconstruction d'images, un écart qui peut potentiellement être comblé par les méthodes d'IA en supprimant la quantité et en améliorant la qualité globale.
À quoi ressemble un flux de travail d'imagerie alimenté par l'IA ?
L'intelligence artificielle a contribué à transformer l'ensemble des perspectives radiologiques et d'imagerie pour le département des soins de santé. Elle a également introduit l'élément de la numérisation dans le processus, ce qui contribue de manière significative à un meilleur traitement grâce à un diagnostic plus rapide et à une efficacité améliorée. Les applications alimentées par l'IA ont le potentiel d'améliorer chaque étape du processus de flux de travail d'imagerie. Les étapes mentionnées ci-dessous donnent un aperçu du processus d'établissement d'un réseau d'imagerie alimenté par l'IA.
- Commande/Planification :L'établissement d'une connexion alimentée par l'IA entre les patients et les médecins pour un flux de travail systématique est la première étape du processus.
- Préparation et acquisition :Le positionnement précis et normalisé des patients alimenté par l'IA et la planification de la procédure, ainsi que l'acquisition des équipements nécessaires, constituent la deuxième étape du processus.
- Post-traitement/Quantification :Le scoring automatique des lésions alimenté par l'IA et les mesures automatiques sont les résultats du post-traitement qui aident à déterminer l'état du patient. Il s'agit de la troisième étape du processus de flux de travail d'imagerie.
- Interprétation/Génération de rapports :La mise en évidence, la caractérisation et la quantification automatiques des anatomies et des anomalies alimentées par l'IA constituent la partie la plus essentielle du processus, car elles aident à identifier les irrégularités chez le patient. Il s'agit de la dernière étape du flux de travail.
L'IA devient une partie indispensable des soins de santé
Dans une étude, publiée dans Radiology en 2018, l'IA a pu détecter la maladie d'Alzheimer dans les scans cérébraux 6 ans avant le diagnostic avec une précision de 98 %. Les radiologues ont utilisé des scans cérébraux pour identifier la maladie d'Alzheimer en recherchant un manque de taux de glucose dans le cerveau. Cependant, comme la maladie est un trouble lent et progressif, les changements de glucose sont très faibles et complexes à repérer à l'œil nu.De tels cas ont confirmé le besoin d'IA dans le segment de l'imagerie médicale et en ont fait une partie indispensable. La santé est l'un des principaux domaines révolutionnaires au monde et la radiologie offre un énorme potentiel pour de nouvelles solutions alimentées par l'IA. Mais chaque amélioration n'est aussi bonne que son application dans la routine quotidienne. Pour les soins de santé, cela signifie que les nouvelles solutions doivent être incorporées dans le flux de travail médical et être économiquement viables. Pour garantir que nos solutions s'intègrent de manière transparente dans le flux de travail clinique, les professionnels de la santé doivent travailler en étroite collaboration avec la collaboration clinique dès le tout début des nouveaux développements.
Auteur : Neha Saxena
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