Note de l'éditeur: Récemment, le McKinsey Global Institute a publié: rapport « Intelligence artificielle prochaine frontière numérique », analyse la situation actuelle et le développement de l'intelligence artificielle atterrissage réelle des perspectives chaudes, principalement dans le commerce de détail, la fabrication, l'électricité, les soins de santé, L'éducation dans ces cinq domaines. Lei Feng réseau sur lequel une partie de l'industrie médicale pour compiler et interpréter pour vous.

les soins de santé est un marché prometteur de l'intelligence artificielle. Ses capacités de raisonnement et la capacité de reconnaissance des formes dans les statistiques un grand nombre de dossiers médicaux, des images médicales et d'épidémies ont un grand potentiel. L'intelligence artificielle peuvent aider les médecins à améliorer leur diagnostic, le pronostic des maladies infectieuses et des programmes médicaux personnalisés. combinaison d'intelligence artificielle et numérique permet aux soins de santé aux fournisseurs de surveiller ou de diagnostiquer à distance du patient, tout en étant en mesure de changer la façon dont le traitement médical chronique ont représenté la majeure partie de la part du budget.

AI pour diagnostiquer rapidement, développer de meilleures options de traitement

L'intelligence artificielle dans le diagnostic médical, il existe deux directions, l'une est basée sur le traitement du langage naturel, selon le diagnostic médical et les symptômes de la maladie, une vision par ordinateur, le diagnostic d'imagerie médicale en déterminant la maladie.

Pour identifier le cancer du poumon, par exemple, AI peut être diagnostiqué avec un cancer du poumon de deux façons, l'une est basée sur le traitement du langage naturel, au nom de Watson d'IBM, jusqu'à quatre ans pour apprendre le champ de tumeur manuel Watson 200, 290 sortes de médicaments après des revues et plus de 15 millions d'exemplaires des documents, Watson a commencé à être l'application clinique, et maintenant Watson a été de formuler des recommandations pour le diagnostic des médecins de cancer dans le domaine du cancer du poumon, le cancer du sein, le cancer colorectal, le cancer du côlon, le cancer de l'estomac et le cancer du col utérin.

Une autre façon est basée sur la vision par ordinateur de diagnostic, au nom de l'entreprise est Airdoc domestique, en raison du début de cancer du poumon de stade sans symptômes cliniques, si les symptômes sont avancés, actuellement environ 75% des patients atteints de cancer du poumon sont en retard dans le diagnostic des nodules pulmonaires un diagnostic efficace et un traitement rapide est essentiel.

Cependant, l'utilisation à grande échelle de l'intelligence artificielle à la maladie diagnose peut ne pas se produire trop rapidement. Bien que l'apprentissage de la machine peut utiliser les données pour diagnostiquer, mais peu probable de diagnostic entièrement automatisé à réaliser rapidement, en partie parce que si un patient acceptera ce diagnostic, et en partie en raison de l'intégration des données provenant de sources multiples et doivent se conformer aux exigences réglementaires strictes difficultés techniques.

Pendant ce temps, avant que l'industrie médicale à réaliser ce potentiel, les fournisseurs de soins de santé doivent faire des changements importants dans leur modèle d'affaires, la puissance de calcul et de l'expertise technique d'investir massivement, et nous nous efforçons d'améliorer la disponibilité de l'énergie, favorisant ainsi, y compris les dossiers médicaux le traitement et l'utilisation des données, y compris. (Courtier de données spécialisées, telles que IBM a acquis en 2015. « explorer » (Explorys), a fourni des données de soins médicaux complets et de le vendre aux utilisateurs potentiels et des fournisseurs de solutions d'intelligence artificielle.)

Faire ces changements est pas facile, mais si le retour réussi est assez impressionnant: Le rapport montre que les dirigeants se pencheront sur le cas de l'utilisation de l'analyse de l'intelligence artificielle, l'utilisation précoce des entreprises de technologie de l'intelligence artificielle dans les cadres de l'industrie de la santé ont dit qu'ils attendent à les trois prochaines années, ces technologies amélioreront la marge bénéficiaire de 5 points de pourcentage. Selon l'Organisation mondiale de la santé (Organisation mondiale de la Santé), l'intelligence artificielle de peut améliorer la qualité des soins médicaux, tout en réduisant les coûts. C'est pas une mince affaire - - 2014 des dépenses de santé mondiale a atteint 9,9% du PIB (France 11,5% Etats-Unis 17,1%).

AI peut identifier les menaces pour la santé publique et les populations les plus menacées

pénétration de la technologie de l'intelligence artificielle est très faible. Les applications les plus avancées sont des algorithmes de machine learning appui à la gestion des paiements et des réclamations. Certains cliniciens utilisent l'intelligence artificielle pour prédire la propagation de certaines maladies, et d'essayer de prédire quels patients sont les plus d'être patient. Ils fournissent un traitement préventif à base de ces informations. Ils utilisent également ces prévisions pour aider les administrateurs d'hôpitaux disposés pour le personnel de négocier des taux de remboursement avec la compagnie d'assurance, la budgétisation et les niveaux d'inventaire optimize.

Cette utilisation des données médicales et sociales afin de mieux gérer le coût de l'idée que prédits médicale dans le domaine des soins de santé, a attiré une partie de la technologie de haut, les entreprises pharmaceutiques et médicales et les petites entreprises de démarrage. collaboration Johnson & Johnson avec SAP, en utilisant l'apprentissage de la machine pour prédire la demande des clients, les niveaux des stocks et du mix produit. Careskore, une plate-forme d'analyse prédictive, en utilisant l'apprentissage automatique pour déterminer la probabilité d'un patient réadmis à l'hôpital.

À l'avenir, les outils d'intelligence artificielle vont grandement accélérer la transformation des soins de santé à la médecine préventive. Les professionnels médicaux seront axés sur la gestion de la santé à distance des patients, afin qu'ils ne pénètrent pas dans l'hôpital. Pour ce faire, les outils d'intelligence artificielle ne sera pas seulement d'analyser les antécédents médicaux du patient, mais aussi l'analyse des facteurs environnementaux qui influent sur la santé, comme la pollution et le bruit vie et de travail. Alors que vous pouvez identifier les groupes à risque, et d'informer le gouvernement local où la mise en uvre des programmes de santé préventifs.

l'apprentissage de la machine est adaptée à l'analyse de données médicales plusieurs millions pour prédire les risques pour la santé en fonction de certain niveau de la population. Cela peut être une victoire de l'intelligence artificielle au début, car il apporte le potentiel d'énormes économies, mais aussi pour prédire le risque de santé individuelle n'a pas besoin d'examen réglementaire.

fournisseur de soins de santé et obtenir de l'information va permettre aux patients de participer à une action préventive, y compris les services médicaux et le mode de vie et les facteurs environnementaux, tels que la nutrition, l'exercice et éviter la contamination. Les directeurs d'hôpitaux vont mieux prévoir les périodes de pointe, comme la hausse du nombre d'inscriptions. outils d'intelligence artificielle grâce à une combinaison de dossiers médicaux personnels, des données météorologiques et d'autres informations pour suivre l'incidence des maladies infectieuses, aidera à estimer combien de personnes ont besoin d'une hospitalisation. Un autre exemple, les applications d'intelligence artificielle peuvent utiliser des données médicales et démographiques pour prédire l'augmentation de l'accouchement, obstétrique clinique en cas de besoin de personnel supplémentaire, rappellera les gestionnaires de soins de santé.

Le rapport estime que, après l'AI de prendre des mesures, les économies annuelles potentielles des États-Unis de tous les services médicaux seront de 300 milliards $, soit 0,7 pour cent du PIB. La Grande-Bretagne, l'utilisation de la cible de l'intelligence artificielle des soins préventifs, des économies annuelles de £ 33 Yi hôpital coûte chaque année.

L'intelligence artificielle peut aider les professionnels médicaux diagnostiquer les maladies, améliorer la capacité à utiliser l'apprentissage machine, améliorer la précision de diagnostic. Sloan Kettering Institute (Institut Sloan Kettering) estime que, au moment du diagnostic et de traitement de prescription des patients atteints de cancer, les médecins utilisent seulement 20% des connaissances expérimentales. AI applications peuvent être projetés dans les millions de pages de preuves médicales en fournissant des options de diagnostic et de traitement en quelques secondes.

reconnaissance d'images par AI, et l'apprentissage de la machine peut être vu des informations plus détaillées que l'il sur l'IRM et des radiographies. Par exemple, les différents types d'anomalies génétiques importantes glioblastome, les médecins pour traiter ces anomalies. Cependant, les radiologues seront en mesure d'identifier le gène peut non seulement des images de ces anomalies cérébrales. Mayo Clinic a un programme d'apprentissage de la machine qui peut identifier rapidement et de manière fiable des anomalies.

Automatisé l'intelligence artificielle, il est possible d'améliorer la productivité des soins de santé en réduisant les médecins et les infirmières activités quotidiennes. Un jour, avec des algorithmes d'apprentissage en profondeur chat robot pour désamorcer la situation face à un grand nombre de patients en salle d'urgence non urgents, tels que maux de gorge et une infection des voies urinaires.

Activer l'efficacité opérationnelle de l'intelligence artificielle signifie des économies.

Selon l'enquête, bien qu'il y ait un grand potentiel pour l'intelligence artificielle, les soins médicaux dans l'application de la technologie de l'intelligence artificielle est toujours à la traîne d'autres industries. L'utilisation de l'intelligence artificielle axée sur les opérations et le service à la clientèle, la technique la plus courante est la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur dans notre échantillon de l'enquête, à la fois 9% et 7%, respectivement, de la part des soins de santé de l'entreprise, y compris déjà a noté que l'organisation de l'intelligence artificielle. Dans la plupart des hôpitaux, tels que la planification de rendez-vous et d'autres fonctions de gestion des opérations, il est encore fait à la main.

Nous avons constaté que si un service lenteur des progrès dans l'adoption de la technologie numérique, il est pour l'utilisation de l'intelligence artificielle ont la même tendance. Rapport « Digital États-Unis, » a révélé que près d'un quart des hôpitaux du pays et plus de 40% des médecins ont pas encore adopté le système de dossiers de santé électroniques. Même les systèmes de dossiers électroniques, ni de façon transparente partagé avec d'autres patients ou les fournisseurs de données, les tests répétés ne sont pas nécessaires, les patients ont besoin de dire à plusieurs reprises leurs antécédents médicaux, parce que ces systèmes d'exploitation ne peuvent pas être communs. MGI un autre rapport, que « l'ère de l'analyse » et a constaté que le secteur des soins de santé de l'Amérique ne doit être utilisé par 10% à 20% de la possibilité d'utiliser des analyses avancées et de l'apprentissage de la machine.

La raison pour laquelle lenteur des progrès, non pas à cause du personnel médical et du personnel administratif de l'IA manque d'intérêt. Les gens sont intéressés, mais la médecine est confrontée à des obstacles uniques et difficiles. Sensibilité et dispositions strictes pour protéger la confidentialité des dossiers médicaux entravées l'étude approfondie de la collecte des applications d'intelligence artificielle et d'autres outils nécessaires pour les données agrégées de haute qualité. De plus, les données, et de l'industrie elle-même, la fragmentation et de la complexité des autres obstacles réglementaires à l'industrie des soins de santé a également ralenti le processus.

Activer des économies importantes dans l'intelligence artificielle signifie l'efficacité opérationnelle dans les pays développés. Les estimations des États-Unis ont représenté 1% à 2% du PIB de. Dans d'autres pays à revenu élevé, estimé des économies de 0,5 à 1% du PIB représentera. La pleine intelligence artificielle peut être augmentée de 40% à 50% des infirmières de la série de la productivité. étude McKinsey a révélé que l'hôpital peut sauver la moitié des coûts de main-d'uvre, tout en réduisant considérablement le temps d'attente pour les patients.

Les hôpitaux peuvent également optimiser de nombreuses tâches commerciales courantes grâce à l'utilisation de solutions d'intelligence artificielle pour améliorer leur utilisation des capacités. Les alertes peuvent automatiser l'interaction de routine du patient. logiciel de reconnaissance vocale a été utilisé dans le service à la clientèle, il réduit le coût du travail quotidien de traiter les patients, comme des rendez-vous et le temps d'admission d'inscription. traitement du langage naturel pour analyser des articles de journaux et d'autres documents, et organiser leur contenu, afin de faciliter un accès rapide aux médecins. Ces types d'applications peuvent avoir un impact significatif, sans passer par l'examen réglementaire.

Les compagnies d'assurance peuvent concevoir de nouvelles façons de motiver et encourager les fournisseurs de soins préventifs

techniques d'apprentissage machine pour prédire le comportement du patient et calculer la probabilité de la maladie, les fournisseurs peuvent améliorer la possibilité de la vie que les méthodes actuelles, et l'assurance-maladie.

Les nouveaux modèles d'affaires et l'intelligence artificielle peuvent être associées à des interventions de santé comportementale, de mettre l'accent sur la prévention, la gestion des maladies et de la santé - pour faire face à leur mauvaise santé avant que les gens tombent malades. Une compagnie d'assurance appelé « Discovery Health » en Afrique du Sud, en traçant le régime alimentaire de Paul et les activités de remise en forme, et fournir des incitations à leurs comportements de santé.

L'intelligence artificielle encouragera les payeurs, d'établir de nouveaux partenariats entre les fournisseurs et les sociétés pharmaceutiques, et facilitera les frais de presse en mode performance, accélérer le passage aux soins de santé préventifs. Payeurs peuvent être plus impliqués dans la gestion des soins, ou d'encourager leurs fournisseurs, le modèle de gestion des risques fondée sur l'influenza aviaire est réalisée en introduisant un modèle d'apprentissage de la machine en fonction des risques ou d'un contrat.

De plus en plus les assureurs lors de l'utilisation de la machine d'apprentissage pour analyser les enregistrements de données historiques, plan de paiement basé sur le contenu sera élargi de manière significative, le programme sera de payer les médecins et les hôpitaux en fonction du coût moyen du traitement à tous les fournisseurs de l'organisation. Selon l'expérience client McKinsey, nous croyons que cette approche provoqueront des répercussions sur les coûts, les frais de chirurgien plastique a diminué de 8% à 12%, tandis que le médecin frais diagnostiqué sera de 4% à 5% de moins.

Le médecin sera en mesure de personnaliser les options de traitement pour les patients individuels - même les médicaments

Les patients peuvent également bénéficier directement de l'augmentation de l'intelligence artificielle dans le domaine de la santé.

Compte tenu de l'histoire et de la complexité de la composition génétique de chaque patient, une méthode normalisée de traitement pour chaque patient ne joue pas un rôle, les chercheurs utilisent des analyses avancées pour personnaliser le traitement. Les décisions peuvent être fondées sur une analyse des données de surveillance des patients et de diagnostic à distance reçoivent. Une compagnie appelée « Turbine » start-up utiliser l'intelligence artificielle pour concevoir un traitement personnalisé du cancer. La technique de modélisation de la biologie des cellules au niveau moléculaire, une tentative d'identifier le médicament optimal pour une tumeur particulière. Il reconnaît également la complexité des marqueurs biologiques et des millions de fois une expérience de simulation de jour pour trouver la thérapie combinée.

AI utilisent de vastes quantités de données pour résoudre le problème des capacités étroites et les défenseurs médicaux personnalisés résonné. Ils se sont engagés à fournir un traitement médicamenteux uniques et des thérapies conçues pour offrir un maximum d'avantages des effets secondaires minimes, afin de comprendre les millions d'autres avec des symptômes similaires, le pronostic et l'âge des résultats pour la santé humaine de les à inappréciable . Certaines entreprises ont d'apprentissage ou d'autres techniques d'intelligence artificielle pour traiter les patients individuels en utilisant la machine. utiliser des machines Mindmaze apprentissage pour optimiser la réadaptation des patients victimes d'AVC. Ginger.io grâce à l'apprentissage de la machine, selon le métabolisme du patient et d'autres facteurs de recommander le meilleur moment pour les médicaments. un traitement sur mesure peut réduire les dépenses de santé par habitant fera 5% à 9%, tout en augmentant la durée de vie moyenne de 0,2 à 1,3 ans et augmenter la productivité de 200 $ par année. À l'échelle mondiale, l'impact économique pourrait se situer dans le 2 billions $ à 10 billions $.

Les alertes peuvent être utilisés comme point de contact principal du patient

Le problème le plus important est l'absence de domaine médical de haute qualité des ressources médicales. Ce problème peut être considéré comme mondial. Couplé avec le vieillissement de la population croissante, la demande future pour les médecins est susceptible d'être augmenté.

La pratique médicale a pris des petits pas, l'intelligence artificielle dans la gestion des patients, l'introduction de la reconnaissance vocale et la technologie de l'intelligence artificielle dans d'autres langues afin d'obtenir un fonctionnement automatique. Avenir, avec reconnaissance vocale, reconnaissance d'image et des outils d'apprentissage machine, assistant virtuel, sera en mesure de consulter, diagnostiquer, et même prescrire des médicaments et d'autres opérations. Si ces systèmes ne disposent pas d'informations suffisantes pour conclure des alertes peuvent commander des tests supplémentaires à faire, et le patient et a fait un rendez-vous.

Dans les zones rurales, les alertes seront en mesure de consultation à distance. Toutefois, cela exige que le patient, le fournisseur et les régulateurs se sentent à l'aise avec le diagnostic et la prescription entièrement automatisé.

Moins controversée, à l'hôpital, les alertes seront en mesure d'aider les patients enregistrés, et ils recommandent aux médecins appropriés pour résoudre leurs problèmes. L'assistant virtuel sera en mesure d'aider les patients à naviguer dans les établissements hospitaliers, alors qu'ils se préparent pour le test, et assurez-vous qu'ils sont à temps pour les rendez-vous.

Plusieurs pierre d'achoppement majeure, sont les principales victimes de la disponibilité des données

L'un des plus goulot d'étranglement probable pour le développement de l'intelligence artificielle et son application dans les soins de santé, est le format standard et un nombre suffisant de données de haute qualité. Comme mentionné précédemment, dispersé les informations d'aujourd'hui fortement dans l'industrie tout, dispersés dans les plus difficiles à concilier comme les dossiers médicaux électroniques, des laboratoires et des systèmes d'imagerie, les médecins et les réclamations d'assurance-maladie enregistrées matériel. Ces informations intégrées à grande échelle dans la base de données est très difficile, mais cela est une condition nécessaire pour promouvoir un aperçu d'intelligence artificielle dans la maladie et ses méthodes de traitement.

Par exemple, les obstacles culturels au propriétaire des données de soins médicaux - la coopération entre entreprises et diagnostic - hôpitaux, compagnies d'assurance, les fabricants de médicaments. Bien sûr, les données lui-même est très sensible. Quand les gens se joindre à un programme d'achat en ligne ou de crédit, ils permettront généralement l'accès à certains types de données personnelles, mais ils peuvent essayer de résister à toute tentative de contact avec une histoire médicale plus profonde et plus intime, surtout si elles ne pensent pas cela est nécessaire, et les avantages potentiels et très abstrait. Ils peuvent également craindre que les pirates et les voleurs de données, la confidentialité des informations de santé collecte centralisée sera une cible naturelle. Les organismes de réglementation devront établir activement des règles claires qui définissent qui peut utiliser les données, les données qu'ils peuvent utiliser, comment les stocker, et comment ils anonymisées.

limitations techniques est un autre obstacle.

Afin de compléter le travail, la technologie de l'intelligence artificielle doit avoir une compréhension approfondie du patient et d'autres personnes, mais aux gens comment le diagnostic réel de la technologie de l'intelligence artificielle ou de choix du plan de traitement est encore mal compris. Combien de patients croient que les outils d'intelligence artificielle, l'intelligence artificielle de prêts à croire que le plan de diagnostic ou le traitement à suivre l'intelligence artificielle est d'encore une question. Si personne ne peut expliquer comment l'ordinateur prend les décisions, ou comment éviter une situation ne se reproduise, les régulateurs ne se précipiteront pas à prendre des risques pour prendre la mauvaise décision de nuire à un patient. Même si cela est un problème pour les plus puissants outils de l'intelligence artificielle de réseaux de neurones tels que la profondeur, et ce sera encore le cas pendant un certain temps. Bien qu'en théorie, les outils d'intelligence artificielle sont moins susceptibles de faire des erreurs que le médecin clinique humain individuel.

L'intelligence artificielle devra résoudre le problème de la différenciation du marché. Des centaines de milliers de différents fournisseurs de programmes d'apprentissage de la machine, dont chacun est conçu pour des circonstances cliniques spécifiques. Cependant, dans la pratique quotidienne, les médecins doivent être en mesure de gérer ce genre de plate-forme pour des situations différentes.

Si le fournisseur de soins de santé veut profiter de la capacité de l'intelligence artificielle, ils ont aussi des choses à faire. Tout d'abord, ils doivent embaucher ou former une formation avec le déploiement, la maintenance et l'exploitation des capacités du système de personnes d'intelligence artificielle. En plus des analystes de données et le personnel technique, qui comprend également la gestion de projet, le développement de l'équipe et les compétences de résolution de problèmes.

En même temps, le personnel traditionnel - les médecins, les infirmières et les autres professionnels de la santé - pour se habituer à travailler avec l'aide d'outils d'intelligence artificielle et de la machine. Bien que cela leur donnera l'occasion de se concentrer davantage sur les cas cliniques et la gestion et le travail à bas risque pour l'intelligence artificielle et des solutions numériques, mais ils doivent surmonter la psychologie des doutes sérieux.

Lei Feng réseau Conclusion: d'une part est les ressources médicales de haute qualité en pénurie, le coût élevé, les médecins de formation à long cycle mal diagnostiquée, la maladie des changements rapides, les changements technologiques rapides, d'autre part, avec le vieillissement de la population croissante, la croissance des maladies chroniques, la santé améliorer le degré d'attention, continuer à augmenter la demande de services médicaux. Il est prévisible perspectives, en dépit de l'AI a atterri complètement en cours dans le domaine médical, il y a encore quelques obstacles, mais Lei Feng réseau que, dans un proche avenir, l'industrie des soins de santé sera le prochain océan bleu de la grippe aviaire. Ceci est la cause fondamentale de Google, IBM et d'autres géants dépenser beaucoup d'argent continue à se propager. D'un autre point de vue, même si elle est déjà une société géante entrant, ils effectuent des recherches sur l'intelligence artificielle dans le domaine médical, mais aussi le niveau d'entrée, nous pouvons en dire plus, les soins de santé AI +, sera certainement prometteur.