L'IA générative aide les enfants à gérer leur diabète
Le diabète peut entraîner des complications telles que les amputations, la cécité et les crises cardiaques si la glycémie n'est pas gérée correctement. Pour les jeunes enfants atteints de diabète de type 1, une condition à vie, il est important de leur apprendre à comprendre et à gérer leur état tôt.
Steven Silvers, développeur de jeux et assistant de recherche à l'Université Harvard, a aidé à développer un jeu sérieux, un jeu vidéo conçu à des fins d'éducation, axés sur la création d'une expérience d'apprentissage plus accessible et personnalisée pour les enfants atteints de diabète de type 1. Le jeu de camp d'apprentissage T1D permet à l'enfant de se révolter, de jouer et d'explorer.
Dans les sections conversationnelles, l'enfant interagit avec les personnages du jeu pour avoir de vraies conversations alimentées par une IA générative, selon Silvers. Les développeurs ont manqué manuellement des centaines de milliers de voies de conversation afin que l'IA puisse créer des réponses sur mesure en temps réel. Premièrement, l'enfant passe par une section pré-programmée du jeu pour apprendre un nouveau concept, comme quels aliments offrent une augmentation lente et régulière de la glycémie et qui créent un pic. Ensuite, les conversations générées par l'IA se produisent après ces leçons pour vérifier la compréhension du concept par l'enfant et la façon dont elle se rapporte à leur vie quotidienne. Les enfants peuvent également parler de leurs expériences avec des personnages en jeu.
Silvers a expliqué que le jeu avait été créé avec Godot, un moteur de jeu open source, et se connecte avec le substratum rocheux d'Amazon pour soutenir la fonctionnalité générative de l'IA. Selon un article AWS sur le jeu, « Pour démarrer manuellement la connexion, Amazon API Gateway est configuré pour appeler une fonction AWS Lambda en utilisant Python pour invoquer les API du fondement d'Amazon et retourner les résultats à Godot. »
Parce que les jeunes enfants ne peuvent pas lire et taper, le jeu repose sur la parole au texte et au texte à la parole. Amazon Polly et Amazon Transcribe facilitent les fonctionnalités de parole et d'écoute du jeu tandis qu'Amazon Traduction rend le jeu accessible aux enfants qui ne parlent pas anglais, a expliqué Silvers.
Le jeu exploite également Amazon Titan avec des garde-corps et le modèle de fondation du générateur d'images d'Amazon Titan pour personnaliser le jeu. Associé à ces outils, Amazon Nova Canvas et la génération augmentée, le jeu est capable de comprendre différentes cultures et leur régime alimentaire. Il peut créer des images alimentaires dans un style ludique similaire à celui utilisé dans le jeu, en fonction de la culture et de l'alimentation de l'enfant.
«Ce sont des façons dont l'IA peut être utilisée pour créer une expérience plus accessible. C'est un moyen plus amusant et efficace d'enseigner aux enfants comment gérer leur glycémie qui peut conduire à une vie plus saine et plus heureuse sans complications de diabète», a déclaré Silvers.
Le moteur de recherche hybride alimenté par AI améliore l'accessibilité des données
Les médecins se battent souvent avec les dossiers de santé électroniques dans leurs tentatives de trouver des informations pertinentes, a déclaré le Dr Dinesh Rai, ingénieur clinique de l'IA chez l'accélérateur de santé innovation et numérique au Boston Children's Hospital.
De nombreux DSE n'autorisent qu'un certain nombre de paramètres de recherche et les informations stockées dans les lacs de données ne sont pas accessibles au chevet. Rai et l'objectif de son équipe étaient de permettre aux médecins les plus avancés de s'occuper des patients les plus compliqués de rechercher des données historiques pour avoir une meilleure idée du parcours de leur patient et de la meilleure façon de les traiter.
Pour ce faire, l'équipe s'est tournée vers la recherche hybride alimentée par AI.
« Nous parcourons toute une série d'étapes pour prendre une requête d'un médecin et créer un objet qui peut être utilisé dans la recherche », a déclaré Rai.
La création de cohortes de patients est une partie importante du processus. Trouver des patients sur la base de certains critères d'inclusion et d'exclusion était un processus manuel, mais Rai et son équipe ont travaillé pour l'automatiser pour rendre la recherche plus rapide et plus précise. Un autre avantage de la recherche hybride alimentée par l'IA est qu'il peut fournir des informations sur les patients en clinique et aux urgences, élargissant la recherche à la population complète des patients plutôt qu'une seule section des patients.
