1 – Comment l’IA peut améliorer l’expérience des patients et des employés

La satisfaction des patients est une priorité absolue pour de nombreux hôpitaux et établissements de santé. Avec l’apprentissage automatique et (l’IA), les données des patients peuvent devenir inestimables, fournissant des informations sur les domaines où l’amélioration du parcours du patient est nécessaire. Les systèmes d’apprentissage automatique offrent aux hôpitaux la possibilité d’améliorer les résultats de santé globaux, car la satisfaction des patients est fortement associée à une plus grande observance et à une meilleure observance du traitement, selon les chercheurs.

L’IA peut également offrir des expériences de soins de santé plus personnalisées et plus pratiques. Les chatbots utilisés par les organisations de santé peuvent également augmenter la satisfaction des patients. Il semble que beaucoup de gens soient heureux que l’IA soit appliquée comme en 2019, une enquête Pegasystems sur 2 000 consommateurs de soins de santé ont constaté que près de la moitié (42 %) des patients se disaient à l’aise avec le fait que leurs médecins utilisent l’IA pour prendre des décisions en matière de soins de santé.

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Pour les travailleurs de la santé, l’IA peut également jouer un rôle inestimable car elle peut effectuer un certain nombre de tâches manuelles, libérant du temps pour les travailleurs et réduisant l’épuisement professionnel. L’IA peut aider à supprimer ou à minimiser le temps consacré aux tâches administratives routinières, qui peuvent prendre jusqu’à 70% du temps d’un professionnel de la santé.

2 – Offrir des soins de nouvelles façons grâce à l’IA

En affinant l’utilisation de l’IA pour la surveillance clinique, les hôpitaux peuvent identifier de manière proactive une gamme de problèmes de santé avec plus de rapidité et de précision. La surveillance clinique alimentée par l’IA peut sauver des vies et réduire les coûts des affections qui se sont auparavant révélées résistantes à la prévention.

L’IA peut analyser des millions de points de données pour prédire les patients à risque d’infections associées aux soins de santé, permettant aux cliniciens de réagir plus rapidement pour traiter les patients avant que leur infection ne progresse, ainsi que de prévenir la propagation parmi les patients hospitalisés.

Selon l’Organisation mondiale de la santé, d’ici 2030, les systèmes de santé pourraient anticiper quand une personne risque de développer une maladie chronique, par exemple, et suggérer des mesures préventives avant qu’elle ne s’aggrave. Ce développement a connu un tel succès que les taux de diabète, d’insuffisance cardiaque congestive et de MPOC (maladie cardiaque obstructive chronique).

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3 – Découverte de médicaments basée sur l’IA

En ce qui concerne la découverte de médicaments, l’IA a le potentiel de rendre les processus plus rapides et plus rentables, dans l’espoir de réduire le temps nécessaire à un nouveau médicament pour atteindre le patient. L’IA peut trier des masses d’informations et de données provenant d’échantillons de tissus ou de sang de patients atteints de la maladie et d’autres non. Cela pourrait aider les chercheurs à se pencher sur de nouveaux composés susceptibles de cibler ces protéines. Pendant la pandémie de coronavirus, l’IA a été utilisée avec succès pour identifier les médicaments potentiels qui pourraient être utilisés pour traiter le Covid-19.

L’année dernière, Google Système d’IA Deepmind AlphaFold a trouvé une solution à la manière dont les protéines se replient dans leur structure 3D, ce qui pourrait créer de nouvelles opportunités dans la conception de médicaments basés sur la structure.

4 – Exploiter l’IA pour l’identification des risques pour les patients

Dans le domaine de la santé, l’analyse prédictive peut traiter et évaluer d’énormes quantités de données historiques et en temps réel pour créer des prévisions, des prédictions et des recommandations précieuses sur tout, des soins aux patients individuels à la santé publique au sens large. En évaluant des dizaines de milliers de points de données, l’analyse prédictive peut prédire un certain nombre de choses, du risque de développer une maladie à sa probabilité de revenir dans un hôpital avec une infection.

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Ce faisant, l’analyse prédictive peut aider les professionnels de la santé à devenir plus proactifs dans leurs plans de traitement et à réduire potentiellement le besoin de chirurgies ou de traitements coûteux et chronophages.

5 – Transformer la radiologie avec l’IA

Les systèmes alimentés par l’IA sont déjà utilisés dans la détection du cancer assistée par ordinateur, ils peuvent classer les tumeurs cérébrales et réduisent le temps de classification des tumeurs à environ trois minutes. La technologie peut également être appliquée pour détecter des fractures cachées, reconnaître le cancer du sein et détecter des anomalies neurologiques.

De plus, l’IA peut réduire la charge de travail des radiologues en effectuant des tâches plus monotones et en libérant du temps aux cliniciens pour effectuer des tâches nécessitant une interprétation humaine.