{"id":587,"date":"2022-06-03T21:42:38","date_gmt":"2022-06-03T19:42:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.linkidoc.fr\/blog\/2022\/06\/03\/plus-quune-simple-ia-applications-pratiques-dans-lintelligence-diagnostique\/"},"modified":"2022-06-03T21:42:38","modified_gmt":"2022-06-03T19:42:38","slug":"plus-quune-simple-ia-applications-pratiques-dans-lintelligence-diagnostique","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.linkidoc.fr\/blog\/2022\/06\/03\/plus-quune-simple-ia-applications-pratiques-dans-lintelligence-diagnostique\/","title":{"rendered":"Plus qu’une simple IA\u00a0: applications pratiques dans l’intelligence diagnostique"},"content":{"rendered":"
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De toutes les donn\u00e9es de sant\u00e9 disponibles, l’imagerie m\u00e9dicale est parmi les plus riches. En termes d’indicateurs cliniques, les donn\u00e9es d’imagerie contiennent une \u00e9norme quantit\u00e9 d’informations pr\u00e9cieuses qui sont facilement identifiables – et beaucoup qui ne sont pas visibles \u00e0 l’\u0153il humain.<\/p>\n

\u00c9tant donn\u00e9 que la plupart des parcours de soins de sant\u00e9 des patients commencent par une image diagnostique quelconque, il n’est pas \u00e9tonnant que les h\u00f4pitaux et les syst\u00e8mes de sant\u00e9 am\u00e9ricains d\u00e9pensent environ 65 milliards de dollars chaque ann\u00e9e en imagerie. Ces images sont souvent captur\u00e9es au d\u00e9but du parcours de soins, lorsque les prestataires et les patients prennent bon nombre des d\u00e9cisions les plus importantes et les plus cons\u00e9quentes.<\/p>\n

Comment les organisations de sant\u00e9 peuvent-elles exploiter cette richesse de donn\u00e9es et leurs investissements dans l’imagerie pour cr\u00e9er de meilleurs r\u00e9sultats pour les cliniciens et les patients\u00a0? La r\u00e9ponse r\u00e9side de plus en plus dans l’intelligence artificielle (IA) et les fa\u00e7ons dont elle peut \u00eatre appliqu\u00e9e pour cr\u00e9er de la valeur pour l’ensemble de l’\u00e9cosyst\u00e8me de la sant\u00e9.<\/p>\n

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L’IA am\u00e9liore l’efficacit\u00e9 de l’imagerie et permet des soins int\u00e9gr\u00e9s<\/h2>\n

De nombreux algorithmes d’IA sont d\u00e9j\u00e0 disponibles pour soutenir le diagnostic, rendre l’interpr\u00e9tation des images plus efficace, augmenter la prise de d\u00e9cision clinique, \u00e9clairer les interventions proc\u00e9durales et les th\u00e9rapies, et m\u00eame prendre en charge la gestion et les autorisations d’utilisation.<\/p>\n

Cependant, la puissance de l’IA dans l’imagerie diagnostique est franchement sous-utilis\u00e9e. La raison de cette sous-utilisation est que bon nombre de ces mod\u00e8les d’IA fonctionnent en silos\u00a0: ils ne sont pas int\u00e9gr\u00e9s dans le flux de travail de radiologie d’une mani\u00e8re qui les rend utilisables ou utiles.<\/p>\n

D\u00c9COUVRIR: <\/strong>5 fa\u00e7ons dont l’IA et l’apprentissage en profondeur am\u00e9liorent les soins aux patients et les op\u00e9rations hospitali\u00e8res.<\/em><\/p>\n

Mais cela change. Aujourd’hui, les r\u00e9seaux de flux de travail int\u00e9gr\u00e9s transforment la fa\u00e7on dont les radiologues et les autres acteurs de l’imagerie peuvent utiliser l’IA pour am\u00e9liorer les r\u00e9sultats cliniques et financiers ainsi que l’exp\u00e9rience radiologique.<\/p>\n

Ce qui est particuli\u00e8rement pr\u00e9cieux dans un r\u00e9seau de flux de travail int\u00e9gr\u00e9, ce ne sont pas les mod\u00e8les d’IA qui prennent en charge un diagnostic pr\u00e9coce, ni la collaboration et le partage am\u00e9lior\u00e9s qui peuvent se produire de mani\u00e8re transparente entre les prestataires et les patients. Au contraire, la v\u00e9ritable valeur de ces r\u00e9seaux r\u00e9side dans les v\u00e9ritables solutions de soins aux patients de bout en bout qui \u00e9mergent.<\/p>\n

Par exemple, les programmes de d\u00e9pistage du cancer du poumon sont maintenant extr\u00eamement courants, et pour cause. En fait, nous savons qu’il existe des arguments convaincants en faveur d’une meilleure sant\u00e9 pulmonaire, et les affections pulmonaires chroniques, en plus du cancer, sont sous-diagnostiqu\u00e9es. Le diagnostic pr\u00e9coce de ces conditions est essentiel, et l’\u00e9mergence de programmes de sant\u00e9 pulmonaire contribue \u00e0 de meilleurs r\u00e9sultats et \u00e0 une meilleure qualit\u00e9 de vie pour les patients, sans parler des rendements financiers pour les organisations de soins de sant\u00e9.<\/p>\n<\/div><\/div>\n

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Ces programmes peuvent toutefois exacerber la charge de travail d\u00e9j\u00e0 croissante des radiologues, ce qui fait des programmes pulmonaires une application parfaite pour un r\u00e9seau de flux de travail int\u00e9gr\u00e9 aliment\u00e9 par l’IA. Jusqu’\u00e0 r\u00e9cemment, les personnes atteintes d’emphys\u00e8me \u00e0 un stade avanc\u00e9 ou s\u00e9v\u00e8re disposaient de relativement peu d’options de traitement. D\u00e9sormais, les valves endobronchiques ont ouvert une nouvelle option beaucoup moins invasive pour cette population de patients. Les mod\u00e8les d’IA ne sont pas seulement extr\u00eamement utiles pour identifier et qualifier les patients pour la proc\u00e9dure, ils constituent \u00e9galement une excellente ressource pour \u00e9valuer quelle r\u00e9gion du poumon doit \u00eatre cibl\u00e9e pour une r\u00e9cup\u00e9ration optimale. De m\u00eame, une fois la proc\u00e9dure effectu\u00e9e, les patients peuvent revenir pour une imagerie de suivi, et le m\u00eame mod\u00e8le d’IA peut \u00eatre appliqu\u00e9 pour analyser les progr\u00e8s et la r\u00e9cup\u00e9ration du patient.<\/p>\n

Certes, nous voyons \u00e9merger de plus en plus de cas d’utilisation comme celui-ci, avec des applications puissantes et pratiques en neurologie, en soins de l’AVC et plus encore. Le d\u00e9fi n’est pas de traiter chaque cas d’utilisation dans son propre silo ; Les services informatiques n’ont tout simplement pas la bande passante n\u00e9cessaire pour prendre en charge des solutions ponctuelles individuelles pour la sant\u00e9 pulmonaire, les centres d’AVC ou la densit\u00e9 mammaire.<\/p>\n

Cr\u00e9er des \u00e9changes de sant\u00e9 significatifs avec l’IA<\/h2>\n

Plus important encore, aucun radiologue ne veut voyager entre les plates-formes tout au long de la journ\u00e9e.<\/p>\n

Au lieu de cela, il est essentiel d’\u00e9tablir une infrastructure d’IA centrale, \u00e9volutive et bas\u00e9e sur le cloud. Cette infrastructure permet aux radiologues, aux prestataires r\u00e9f\u00e9rents, aux payeurs, aux fabricants de technologies m\u00e9dicales et \u00e0 d’autres entreprises des sciences de la vie de collaborer de mani\u00e8re significative pour trouver de vraies solutions qui conduisent \u00e0 de meilleurs r\u00e9sultats cliniques et financiers pour le prestataire et le patient.<\/p>\n

Avec cette architecture en place, les organisations de soins de sant\u00e9 peuvent alors r\u00e9soudre les d\u00e9fis les plus urgents, qu’il s’agisse d’automatiser les t\u00e2ches r\u00e9p\u00e9titives et d’all\u00e9ger une partie de la charge de documentation des radiologues, de partager rapidement des images entre les prestataires sur des sites disparates ou de superposer des mod\u00e8les d’IA qui aider \u00e0 d\u00e9pister et \u00e0 d\u00e9tecter les cancers plus t\u00f4t – ou, un jour, tout ce qui pr\u00e9c\u00e8de.<\/p>\n<\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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