The best AI applications in the healthcare sector: a complete guide

The Cryptonomist · 2024-09-30T14:36:51.000Z

L’intelligenza artificiale (AI) ha also arrived in the healthcare sector with some new applications that are already usable. AI could eventually enter almost all productive sectors, but in some it proves to be more useful, and therefore has less difficulty penetrating. The progress generated by AI: the best applications in the healthcare sector The healthcare sector is one of those in which AI can be most useful. In particular, it is very useful in the research sector in this field, given that research in the healthcare field often relies on data analysis, and AI can be excellent for analyzing data, especially when it comes to large amounts of data that are otherwise difficult to analyze. However, it is not the only sector in which the use of tools based on intelligenza artificiale is already spreading, because all those in which there is research based on data analysis can successfully benefit from it. For example, according to the co-founder and CEO of OpenAI, Sam Altman, AI could bring overall exponential progress to the entire humanity, for instance in the climate, aerospace, scientific fields, etc. Certainly, the scientific field is not only one of those in which it has the greatest potential, but it is also already one of those in which it is used relatively widely. What makes AI particularly effective in the scientific field is the great help it can provide to scholars and researchers, so much so that in this field it is already playing an important role. The most innovative AI applications in the healthcare sector The healthcare sector is particularly connected with scientific research. So it should not be surprising that it is one of those in which AI is already spreading. For example, in this field it is used to accelerate the discovery of new drugs, or for the improvement of imaging. It is also used in diagnostics and in the delivery of healthcare. In reality, the steps taken so far are probably only the first steps of a long journey, also because in theory the aid that AI can provide in the healthcare sector is truly wide and deep. The care will probably always be managed by expert human doctors, but they will increasingly be assisted by tools equipped with artificial intelligence that can improve, speed up, and automate their work, while at the same time reducing errors. Pharmacology Some of the most promising AI-based apps in the healthcare field are those that help researchers discover new drugs, that is, new molecules to be used as active ingredients in drugs. The fact is that the molecules to be analyzed are thousands, and they become millions if we also consider those synthetic ones not present in nature but creatable in the laboratory. Testing the efficacy of these molecules in the laboratory is very difficult, very long, and sometimes even simply impossible. Instead, using AI tools like neural networks, millions of molecules can be analyzed to try to predict their effectiveness. Additionally, the potential effectiveness of new drugs under study can also be analyzed before they are examined with often costly clinical trials. In this way, time and costs are reduced, but also the need to test molecules and drugs on animals or humans. Imaging A classic use of AI in the healthcare sector is as an aid for imaging. There are, for example, apps that allow even non-experts to acquire high-quality ultrasound images of the heart, for early diagnosis of potential diseases without having to go through specialist studies. These apps on one hand help the operator to acquire high-quality images, while on the other hand they help them later to interpret them. Something like this also exists for radiographs. An app, for example, can analyze and classify chest X-rays to detect anomalies in a few seconds, reducing time and costs. It is estimated that an app for interpreting radiographic images is 10,000 times faster than an average radiologist. Moreover, these apps often manage to identify smaller anomalies, thus sometimes anticipating by months the diagnoses of diseases such as malignant lung nodules. Diagnosis AI apps can be useful not only for analyzing images, but also for helping doctors make diagnoses. There are some designed specifically to leverage artificial intelligence in the clinical decision-making process. This is an integration within the clinical decision-making process carried out by human doctors, and it uses predictive analysis and natural language processing to help doctors make more informed decisions. Furthermore, these tools also allow for the customization of drug prescriptions, simplification of operations, and optimization of resource management. Healthcare assistance Thanks to voice recognition, some apps already used in the healthcare sector allow the automation of some services offered to patients. For example, they help to communicate with patients who have language difficulties, because they are equipped with voice recognition based on artificial intelligence that automates the process of understanding atypical language. They are also used in video-conferencing with some of the main software available today. Other apps use artificial intelligence to simplify the delivery of healthcare, automating administrative tasks such as appointment scheduling, data analysis, and patient follow-ups. Obviously, all these uses are not isolated compartments, but are often possible simultaneously on the same patients, or in support of one another. For now, apps often tend to provide a single service, but in the future, it is imaginable that they could, for example, communicate with each other, perhaps thanks to basic data exchange platforms. The journey has already begun, even if the road ahead still seems to be very long.

L’intelligence artificielle (IA) est également arrivée dans le secteur de la santé avec de nouvelles applications déjà utilisables.
L’IA pourrait éventuellement entrer dans presque tous les secteurs productifs, mais dans certains, elle s’avère plus utile, et a donc moins de difficultés à pénétrer.
Les progrès générés par l’IA : les meilleures applications dans le secteur de la santé
Le secteur de la santé est l’un de ceux dans lesquels l’IA peut être la plus utile.
En particulier, elle est très utile dans le secteur de la recherche dans ce domaine, étant donné que la recherche dans le domaine de la santé repose souvent sur l'analyse de données, et l'IA peut être excellente pour analyser les données, en particulier lorsqu'il s'agit de grandes quantités de données qui sont autrement difficiles à analyser.
Ce n’est cependant pas le seul secteur dans lequel l’utilisation d’outils basés sur l’intelligence artificielle se répand déjà, car tous ceux dans lesquels il existe des recherches basées sur l’analyse des données peuvent en bénéficier avec succès.
Par exemple, selon le cofondateur et PDG d’OpenAI, Sam Altman, l’IA pourrait apporter un progrès exponentiel global à l’humanité entière, par exemple dans les domaines du climat, de l’aérospatiale, des sciences, etc.
Certes, le domaine scientifique n’est pas seulement l’un de ceux où il a le plus de potentiel, mais il est aussi déjà l’un de ceux où il est utilisé relativement largement.
Ce qui rend l’IA particulièrement efficace dans le domaine scientifique, c’est la grande aide qu’elle peut apporter aux chercheurs, à tel point qu’elle joue déjà un rôle important dans ce domaine.
Les applications d'IA les plus innovantes dans le secteur de la santé
Le secteur de la santé est particulièrement lié à la recherche scientifique.
Il n’est donc pas surprenant qu’il s’agisse de l’un de ceux dans lesquels l’IA se répand déjà.
Dans ce domaine, elle est par exemple utilisée pour accélérer la découverte de nouveaux médicaments ou pour améliorer l'imagerie. Elle est également utilisée dans le diagnostic et dans la délivrance de soins de santé.
En réalité, les mesures prises jusqu’à présent ne sont probablement que les premiers pas d’un long voyage, notamment parce qu’en théorie, l’aide que l’IA peut apporter au secteur de la santé est véritablement vaste et profonde.
Les soins seront probablement toujours gérés par des médecins humains experts, mais ils seront de plus en plus assistés par des outils dotés d'intelligence artificielle qui peuvent améliorer, accélérer et automatiser leur travail, tout en réduisant les erreurs.
Pharmacologie
Certaines des applications basées sur l’IA les plus prometteuses dans le domaine de la santé sont celles qui aident les chercheurs à découvrir de nouveaux médicaments, c’est-à-dire de nouvelles molécules à utiliser comme principes actifs dans les médicaments.
Le fait est que les molécules à analyser sont des milliers, et elles deviennent des millions si l'on considère également celles synthétiques non présentes dans la nature mais créables en laboratoire.
Tester l’efficacité de ces molécules en laboratoire est très difficile, très long, et parfois même tout simplement impossible.
En utilisant des outils d’IA comme les réseaux neuronaux, des millions de molécules peuvent être analysées pour tenter de prédire leur efficacité. De plus, l’efficacité potentielle de nouveaux médicaments à l’étude peut également être analysée avant qu’ils ne soient examinés dans le cadre d’essais cliniques souvent coûteux.
De cette manière, le temps et les coûts sont réduits, mais aussi la nécessité de tester des molécules et des médicaments sur des animaux ou des humains.
Imagerie
Une utilisation classique de l’IA dans le secteur de la santé est l’aide à l’imagerie.
Il existe par exemple des applications qui permettent même aux non-experts d’acquérir des images échographiques de haute qualité du cœur, pour un diagnostic précoce de maladies potentielles sans avoir à passer par des études spécialisées.
Ces applications aident d'une part l'opérateur à acquérir des images de haute qualité, tandis que d'autre part, elles l'aident ultérieurement à les interpréter.
Il existe également quelque chose de similaire pour les radiographies.
Une application, par exemple, peut analyser et classer les radiographies thoraciques pour détecter des anomalies en quelques secondes, réduisant ainsi le temps et les coûts.
On estime qu’une application permettant d’interpréter des images radiographiques est 10 000 fois plus rapide qu’un radiologue moyen.
De plus, ces applications parviennent souvent à identifier des anomalies plus petites, anticipant ainsi parfois de plusieurs mois les diagnostics de maladies telles que les nodules pulmonaires malins.
Diagnostic
Les applications d’IA peuvent être utiles non seulement pour analyser des images, mais également pour aider les médecins à établir des diagnostics.
Certains d’entre eux sont conçus spécifiquement pour exploiter l’intelligence artificielle dans le processus de prise de décision clinique.
Il s’agit d’une intégration au sein du processus de prise de décision clinique effectué par des médecins humains, et elle utilise l’analyse prédictive et le traitement du langage naturel pour aider les médecins à prendre des décisions plus éclairées.
De plus, ces outils permettent également la personnalisation des prescriptions de médicaments, la simplification des opérations et l’optimisation de la gestion des ressources.
Assistance médicale
Grâce à la reconnaissance vocale, certaines applications déjà utilisées dans le secteur de la santé permettent l'automatisation de certains services proposés aux patients.
Par exemple, ils aident à communiquer avec les patients qui ont des difficultés de langage, car ils sont équipés d'une reconnaissance vocale basée sur l'intelligence artificielle qui automatise le processus de compréhension du langage atypique. Ils sont également utilisés en visioconférence avec certains des principaux logiciels disponibles aujourd'hui.
D’autres applications utilisent l’intelligence artificielle pour simplifier la prestation des soins de santé, en automatisant les tâches administratives telles que la prise de rendez-vous, l’analyse des données et le suivi des patients.
Bien évidemment, toutes ces utilisations ne sont pas isolées, mais sont souvent possibles simultanément sur les mêmes patients, ou en appui les unes des autres.
Pour l'instant, les applications ont souvent tendance à fournir un service unique, mais à l'avenir, il est imaginable qu'elles puissent, par exemple, communiquer entre elles, peut-être grâce à des plateformes d'échange de données de base.
Le voyage a déjà commencé, même si la route à parcourir semble encore très longue.

Découvrez-en plus sur le créateur

Dernières actualités