Découvrez 8 façons dont l'IA transforme les soins de santé

En dehors de la crise du Covid, l'intelligence artificielle se prête à des centaines d'applications médicales, qu'il s'agisse de scanner un grand nombre de personnes pour évaluer leur risque de démence ou d'accélérer le processus de découverte de médicaments. Voici une petite sélection de cas où la technologie révolutionne la prestation des soins de santé.

1. Alléger la charge administrative

Les professionnels de la santé utilisent des systèmes de reconnaissance vocale alimentés par l'IA pour mettre à jour plus rapidement et plus précisément les dossiers électroniques des patients.

Le Dr Simon Wallace est directeur de l'information clinique chez Nuance, un fournisseur de systèmes de reconnaissance vocale. Selon lui, les cliniciens passent en moyenne 11 heures par semaine à créer des documents. Si l'on tient compte du temps perdu en raison de la perte ou de la répétition de documents, ils pourraient consacrer jusqu'à la moitié de leur semaine de travail à des tâches administratives, ce qui représente beaucoup de temps à passer loin de leurs patients.

"Nous parlons trois fois plus vite que nous tapons. En utilisant la reconnaissance vocale alimentée par l'IA, les cliniciens gagnent du temps sur les processus de documentation, ce qui leur permet d'en consacrer davantage à la prestation de soins", explique-t-il.

2. Améliorer la communication avec les patients

Transmettre les informations au public en temps utile et de manière efficace a été crucial au cours du programme de vaccination Covid-19. Il est donc vital qu'il n'ignore pas les messages importants. C'est le défi qu'a dû relever la chaîne de pharmacies Walgreens, fournisseur de vaccins aux États-Unis.

Walgreens, qui peut atteindre environ 50 millions de personnes par courrier électronique, a utilisé la technologie d'intelligence artificielle de Phrasee. Le système applique à chaque communication le type de langage qui convient le mieux avec le public ciblé.

Walgreens estime que 30 % de ses destinataires d'e-mails de plus que la normale ont ouvert un message de la société depuis qu'elle a commencé à appliquer le système Phrasee à la campagne de vaccination. Cela pourrait signifier que 30 % de personnes de plus que la normale lisent les informations sur les rendez-vous et que 30 % de plus se font vacciner.

3. Surveillance des effets indésirables

Les entreprises biopharmaceutiques disposent de leurs propres systèmes de surveillance des effets indésirables de leurs produits. Ces systèmes sont soumis à une pression plus forte que d'habitude en raison de la crise du Covid.

Le Dr Vladimir Makarov est consultant et responsable de programme au Centre d'excellence en IA de Pistoia Alliance. Selon lui, l'IA soutient le processus de surveillance, "qui sera mis à rude épreuve par la charge de travail supplémentaire imposée par le déploiement mondial des vaccins".

L'IA est également utilisée pour identifier les traitements existants qui peuvent être réadaptés pour les patients. Elle offre aux chercheurs un moyen efficace d'examiner de grands volumes de données et de découvrir de nouvelles perspectives.

4. Automatisation des rapports Covid-19

La pandémie a présenté de nombreux nouveaux défis, dont l'un a été l'introduction de responsabilités supplémentaires en matière de rapports quotidiens.

Dans le cadre du projet NHSX AI Lab, la société de conseil en technologie Foundry4 a entrepris d'automatiser les rapports de situation quotidiens Covid envoyés à NHS England par le Kettering General Hospital NHS Foundation Trust.

"Une grande partie de notre temps était consacrée à la transmission d'une représentation précise de la situation de l'hôpital", explique Ian Roddis, Directeur numérique par intérim du trust. "Bien qu'il s'agisse d'une partie essentielle de la réponse nationale, nous étions inflexibles sur le fait que le processus ne nous empêcherait pas de consacrer autant de temps que possible aux soins des patients."

Lui et ses collègues ont été aidés dans leurs efforts par l'introduction du Mary Bot, du nom du responsable de l'informatique du trust. Il s'agit d'un logiciel qui puise de manière autonome des données dans les systèmes d'administration des patients et des RH pour aider à gérer le processus de reporting.

"L'élimination de la lourde charge administrative de notre personnel clinique ne lui a pas seulement permis de passer plus de temps à s'occuper des patients ; elle a également éradiqué les erreurs dans nos rapports", explique M. Roddis.

En outre, l'automatisation a permis d'économiser environ 4 400 heures de travail par an, ce qui représente une économie annuelle de plus de 150 000 £.

5. Réduire le temps de récupération après un AVC

Les survivants d'un accident vasculaire cérébral (AVC) ont souvent des problèmes de santé à long terme, tels qu'une mobilité réduite, qui peuvent nécessiter des périodes de rééducation de plusieurs mois, voire de plusieurs années. Moins d'un tiers des patients retrouvent complètement leur mobilité et leur force.

ReLive, une start-up basée à l'université Nazarbayev de Nur-Sultan, au Kazakhstan, s'efforce d'améliorer le temps de récupération des patients victimes d'un AVC à l'aide de robots de rééducation. Ces appareils sont des exosquelettes portables qui peuvent être attachés autour du membre affecté. Ils sont contrôlés à l'aide d'un logiciel qui lit et interprète les signaux du cerveau du patient via un électroencéphalogramme (EEG). Les informations relatives à son progrès peuvent être enregistrées pendant les exercices de rééducation sur une plateforme en ligne afin que les cliniciens puissent les analyser.

Le système peut interpréter les signaux obtenus par les biocapteurs, tels que l'EEG, et les transmettre au contrôleur du robot. Il peut également apprendre la démarche d'un individu afin d'affiner les mouvements du robot et de les optimiser de manière à minimiser les contraintes sur les tissus mous entourant le membre affecté.

6. Détecter les signes avant-coureurs de la démence

Les systèmes basés sur l'intelligence artificielle ont été mis au premier plan dans le diagnostic de la maladie d'Alzheimer et d'autres formes de démence. Par exemple, ils peuvent noter de légers changements dans le discours, comme l'allongement des pauses entre les mots, une préférence croissante pour les pronoms plutôt que les noms propres…

ViewMind est une entreprise qui utilise l'IA pour détecter la maladie d'Alzheimer et d'autres maladies similaires au stade préclinique. Grâce à un casque de type VR, le test dure environ 10 minutes. L'entreprise affirme que cela permet de détecter les problèmes cognitifs 20 ans avant que les symptômes ne se manifestent.

ViewMind a récemment mené une étude qui a révélé qu'une partie importante des patients atteints de Covid-19 ont une forme de Covid dite longue qui pourrait déclencher des effets secondaires cérébraux potentiellement graves. Les chercheurs ont utilisé le dispositif du casque sur les patients pour stimuler certaines parties de leur cerveau et mesurer leurs réponses oculaires.

7. Améliorer le traitement de la fertilité

La clinique de fertilité virtuelle Apricity utilise un algorithme propriétaire pour prédire les chances de ses patients de concevoir avec succès, avec et sans traitement.

"Nos patients ont trouvé un grand intérêt à utiliser notre outil de prédiction de la fertilité par IA, qui analyse les facteurs liés au mode de vie pour évaluer la probabilité d'une grossesse", explique le Dr Cristina Hickman, Responsable scientifique d'Apricity. "Il peut suggérer différents types de traitement pour les soutenir dans leur quête de fertilité".

L'IA peut également aider les cliniciens à standardiser les décisions telles que le choix du meilleur sperme et la détermination du nombre optimal d'embryons à transférer afin de maximiser les taux de réussite tout en minimisant les naissances multiples.

"En fin de compte, l'IA peut aider à impliquer les patients dans les décisions clés", explique Hickman. "Cela apporte de la simplicité, de l'autonomie et moins de stress dans un parcours qui, sans IA, est tout sauf simple, contrôlable et sans stress."

8. Accélérer la R&D pharmaceutique

L'apprentissage automatique s'avère précieux pour l'industrie pharmaceutique dans le processus de découverte de médicaments et l'essai de nouveaux traitements. Étant donné que la mise sur le marché d'un nouveau médicament peut prendre jusqu'à 15 ans et constituer un exercice extrêmement coûteux et risqué, de nombreuses entreprises pharmaceutiques consacrent davantage de ressources à la recherche de nouvelles utilisations pour les produits existants.

"Même si l'apprentissage automatique est utilisé à toutes les étapes de la découverte d'un médicament, il est le plus utile au début, lorsqu'il y a une grande quantité de données à traiter et à connecter", explique Amanda Schierz, Principale data scientist de la plateforme d'IA DataRobot. "C'est la meilleure étape pour prédire les problèmes qui pourraient survenir plus tard. Vers la fin du processus, l'apprentissage automatique est surtout utilisé comme un outil de soutien pour les décideurs humains, permettant aux chercheurs d'étudier rapidement les combinaisons et les candidats alternatifs."

Elle observe que la vitesse et la productivité de l'apprentissage automatique s'alignent sur la philosophie de la découverte de médicaments, qui consiste à "échouer rapidement". Cela permet de réduire le nombre d'échecs plus tard dans le processus.

Pour en savoir plus sur les solutions de reconnaissance vocale dédiées au secteur de la santé, téléphonez au 04 89 41 08 20 ou remplissez la fiche de contact ci-dessous.