Améliorer la surveillance à distance des patients grâce à l'IA
Razmi voit le potentiel de l’IA de santé numérique pour améliorer le RPM et permettre des diagnostics à distance. Il cite un exemple dans lequel les patients peuvent désormais se tester eux-mêmes pour les infections des voies urinaires en utilisant une application d'apprentissage en profondeur capable d'analyser l'analyse d'une bandelette trempée dans un échantillon d'urine.
Pendant ce temps, dans un contexte de pénurie de cliniciens, l’IA peut aider les prestataires à diagnostiquer des affections telles que la fibrillation auriculaire ou un rythme cardiaque anormal, dit-il.
« (Les applications RPM) utilisent l’IA d’apprentissage en profondeur et des données non structurées. Ils ont été approuvés par la FDA et peuvent donc être utilisés aujourd’hui », explique Razmi. « Ils ont été jugés suffisamment sûrs et précis pour être utilisés dans la pratique quotidienne de la médecine. »
Le RPM permet aux patients d’obtenir de meilleurs traitements plus tôt. De plus, certains services proposent des séances de physiothérapie pour les maladies musculo-squelettiques à domicile ; L'IA peut surveiller les exercices d'un patient et fournir des commentaires, dit-il.
Dans un autre exemple, Razmi note qu'une application d'IA peut analyser la voix d'un individu pour détecter si la dépression s'aggrave. Il peut ensuite proposer des instructions et conseiller aux patients de faire un suivi auprès d'un prestataire.
Les outils d'IA permettent aux cliniciens de définir des paramètres de seuil pour la surveillance à distance. L'IA peut modifier le flux de travail d'un clinicien en fournissant des alertes critiques similaires à celles des valeurs critiques de laboratoire, explique Elliott. Les outils permettent également que des changements par rapport aux références se produisent au fil du temps ; par exemple, si la tension artérielle d'un patient augmente au fil des semaines ou des mois, ajoute-t-elle.
« Il s'agit de définir les bons seuils d'alerte et d'obtenir suffisamment d'ensembles de données diversifiés pour que nous sachions quels seuils sont importants et lesquels ne le sont pas – signal par rapport au bruit », explique Elliott.
Le potentiel de l’IA et des soins virtuels
Une fois que la FDA aura approuvé les outils d’IA dans le domaine de la santé, ils pourront aider les prestataires à effectuer le triage des patients et la gestion des maladies chroniques, explique Razmi.
À l’avenir, attendez-vous à ce que l’IA gère toutes les tâches administratives et corrige les données incorrectes – noms, adresses, informations d’assurance, comptes en double et pharmacie – en temps réel, prédit Elliott.
Les applications d’aide à la décision intégrant l’IA feront partie des soins connectés. Bien que l’IA facilite aujourd’hui l’aide à la décision clinique, à l’avenir, ces outils feront partie des normes de soins, explique Elliott.
« L'IA sera utilisée pour le triage et l'admission – pensez à l'assistant médical virtuel IA », explique Elliott. « Cela se fait aujourd'hui de manière rudimentaire, mais l'avenir pourrait englober de nombreuses activités d'assistants médicaux qui sont actuellement inefficaces et qui ne permettent pas une utilisation optimale de leur temps. »
