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2019-04-21T20:20:00+02:00 Blog

Intelligence artificielle: entreprises innovantes du secteur médical

Auteur : Actualité industrie  | Date : avril 21, 2019  | Catégories :        
Cet article présente les concepts de l'intelligence artificielle (IA) et les applications que l'IA peut avoir dans le monde des soins de santé aujourd'hui. Et montrerons comment l'IA peut servir d'outil pour soutenir et amplifier les fonctions cognitives humaines des médecins prodiguant des soins à des patients de plus en plus complexes en innovant ou en rendant le matériel médical capable de simuler l'intelligence.

L’intelligence artificielle en médecine peut être qualifiée de discipline scientifique liée aux études de recherche, aux projets et aux applications visant à appuyer des tâches médicales reposant sur des décisions au moyen de solutions informatiques à forte intensité de connaissances et de données qui finissent par soutenir et améliorer les performances des utilisateurs.
L'intelligence artificielle
Suite à l'explosion de l'information provoquée par la diffusion d'Internet, des réseaux sociaux, du cloud computing et des plateformes de données volumineuses, l'intelligence artificielle en médecine robotique a élargi sa perspective. Une attention particulière est accordée aux travaux de recherche novateurs.

Parmi les entreprises les plus innovantes qui utilisent l'intelligence artificielle dans le marché de la santé, nous pouvons citer:

1- Jvion

Jvion figurait au premier rang des acteurs majeurs du marché mondial de l'apprentissage automatique en médecine en 2019 en proposant des solutions aidant les systèmes de santé à prévenir les préjudices et à réduire les coûts en utilisant une analyse prescriptive des dommages évitables qui identifie les patients sur une trajectoire de risque et en recommandant des interventions spécifiques.
l'apprentissage automatique
Cette solution s'appelle «Machine à succès clinique cognitive» permet de résoudre des problèmes complexes tels que la mécanique quantique, le comportement du consommateur, la reconnaissance faciale et la détérioration du patient.

Cette approche basée sur Eigen est utilisée pour permettre une vision globale du patient amplifiée, allant au-delà du risque d'un événement, aux actions cliniques susceptibles d'améliorer les résultats et de favoriser la participation des patients. L'étendue de l'application et la spécificité des recommandations fournies par la machine permettent aux prestataires de disposer d'une solution qui peut s'étendre à tous les aspects des soins des patients dans des environnements ambulatoires et hospitaliers.

2- DreaMed Diabetes

Les développeurs de cette entreprise ont cherché à rendre plus facile et plus rapide la compilation, le recoupement et l'analyse de toutes les informations critiques spécifiques au patient diabétique en temps réel, alors ils ont créé une solution unique et innovante à ce défi complexe appelé "MD Logic".
MD Logic a introduit l'intelligence artificielle au cœur de la gestion du diabète, cette technologie cognitive utilise des algorithmes d'apprentissage adaptatifs pour reproduire la façon dont les endocrinologues experts évaluent leurs patients, en affinant progressivement leur compréhension de chaque cas en fonction d'informations accumulées, mais avec une analyse plus rapide et des informations plus approfondies. Pour une précision maximale et une image la plus complète possible, MD Logic analyse toutes les données réelles disponibles sur la posologie de l'insuline et la glycémie, ainsi que sur les rapports des patients.

3- Healint

Healint est une entreprise qui permet au patient de suivre son état, de comprendre les symptômes et les déclencheurs et de partager ses rapports avec son médecin pour obtenir le meilleur traitement possible et permet aussi au medecin de mesurer l'efficacité du traitement et des actions prescrites. À l'aide d'analyses approfondies, de l'apprentissage automatique et une collaboration avec les plus grands scientifiques du monde, Healint génère des informations sans précédent utilisées par les médecins et les sociétés pharmaceutiques pour offrir une aide au diagnostic médical au patients dans leur voyage.

4- Atomwise : conception de médicaments avec des réseaux de neurones à convolution

La technologie utiliser par Atomwise repose sur des réseaux de neurones convolutifs (la même technologie d'intelligence artificielle qui reconnaît les visages dans une foule) utilisant une approche statistique qui extrait les informations tirées de millions de mesures expérimentales d'affinité et de milliers de structures protéiques afin de prédire la liaison de petites molécules aux protéines. Cet outil fondamental permet aux chimistes de continuer à découvrir les résultats, d'optimiser les pistes et de prédire la toxicité avec une précision inégalée.

5- Health Fidelity

Health Fidelity est une entreprise qui offre une combinaison de technologie et d’expertise qui permet aux organisations de transformer un processus d’ajustement du risque par ailleurs manuel en un flux de travail intégré. Leur technologie se pose sur des algorithmes d'inférence fournissent des informations en retour permettant des améliorations régulières. De nouvelles règles et algorithmes améliorent régulièrement la précision et le rappel afin de centrer les utilisateurs sur les actions les plus importantes.

Armés des outils d'analyse permettant d'identifier et de hiérarchiser les priorités, des outils de participation et de documentation, ainsi que des sauvegardes permettant de prendre en charge et de gérer les patients qui ont le plus besoin d'interventions ciblées, les écarts de risque et de qualité peuvent être efficacement comblés pour assurer de meilleurs résultats pour le patient.
Apprentissage machine

En conclusion
À l'heure actuelle, les défis que nous devons relever pour intégrer l’intelligence artificiel à la pratique médicale incluent l'amélioration de la plupart des faits que nous intégrons aux systèmes d’IA, la mise au point d'approches permettant d'évaluer si un dispositif d'IA est clairement supérieur au traitement standard, en veillant à la vie privée de la personne concernée et en veillant à ce que l’IA n’interrompe pas le travail médical mais qu’elle l’améliore en fait. Mais si nous faisons notre travail et construisons ces structures correctement, les gens ne le qualifieront même pas séparément d’informatique médicale ou d’intelligence artificiel. Ce sera simplement un médicament.

À voir également : Congrès mondial sur le traitement biologique, la bioanalyse et l'ATMP


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