Révolutionner les soins de santé : comment l'intelligence artificielle fait la différence et aide le secteur
L'intelligence artificielle à la rescousse : lutter contre la surcharge de données dans les soins de santé et donner un sens aux données de santé | Article
"L'IA dans les soins de santé : un aperçu holistique des données médicales pour améliorer la santé des patients"
L'intelligence artificielle (IA) révolutionne le secteur de la santé en s'attaquant à l'énorme quantité de données et en leur donnant un sens. Grâce aux progrès rapides de la technologie, les prestataires de soins de santé peuvent désormais collecter et stocker de grandes quantités de données sur les patients, mais le défi consiste à donner un sens à tout cela. Des dossiers de santé électroniques à l’imagerie médicale, le volume considérable de données peut rendre difficile pour les médecins et le personnel médical l’identification des tendances, l’établissement de diagnostics précis et la fourniture de soins optimaux. Cependant, l’IA résout ce problème en fournissant un aperçu global des données médicales et en identifiant des modèles qui autrement seraient passés inaperçus. En conséquence, les prestataires de soins de santé sont mieux équipés pour suivre la santé des patients et prendre des décisions éclairées qui conduisent à de meilleurs résultats pour les patients. Cette introduction explorera comment l’IA est utilisée dans les soins de santé pour lutter contre la surcharge de données et donner un sens aux données de santé.
Interpréter un volume élevé de données avec l'IA ; vous serez surpris de ce que vous découvrirez.
L'IA dans le domaine de la santé fournit une vue d'ensemble globale des données médicales, permettant aux prestataires de soins de suivre la santé des patients par petits incréments. Grâce à sa capacité à analyser de grandes quantités de données en temps réel, l’IA peut identifier des modèles et des tendances qui autrement seraient passés inaperçus. Cela permet aux prestataires de soins de santé de prendre des décisions éclairées qui conduisent à de meilleurs résultats pour les patients.
L'un des principaux avantages de l'utilisation de l'IA dans les soins de santé est qu'elle peut suivre la santé des patients au fil du temps, même par incréments minuscules. En analysant des données telles que les dossiers de santé électroniques, les résultats de laboratoire et l'imagerie médicale, l'IA peut détecter des changements dans la santé d'un patient qui peuvent ne pas être apparents à l'œil humain. Ceci est particulièrement important pour les conditions qui évoluent lentement, telles que les maladies chroniques. En suivant la santé des patients au fil du temps, l'IA peut aider les prestataires de soins de santé à détecter les signes avant-coureurs d'un déclin de la santé et à prendre des mesures pour éviter qu'elle ne s'aggrave.
De plus, l’IA peut également être utilisée pour prédire les résultats pour les patients. En analysant les données historiques, l’IA peut identifier des modèles indiquant un résultat particulier, comme une guérison réussie ou une rechute. Cela permet aux prestataires de soins d’anticiper les problèmes potentiels et de prendre des mesures pour les prévenir. L’IA peut également aider les prestataires de soins de santé à identifier les patients présentant un risque plus élevé de développer certains problèmes de santé, tels que les maladies cardiaques ou le diabète, et à prendre des mesures préventives pour réduire leur risque.
Dans l'ensemble, l'IA dans les soins de santé fournit un aperçu holistique des données médicales et permet aux prestataires de soins de santé de suivre la santé des patients par incréments minuscules. En identifiant des modèles et des tendances qui seraient autrement passés inaperçus, l'IA aide les prestataires de soins de santé à prendre des décisions éclairées qui conduisent à de meilleurs résultats pour les patients. En utilisant l'IA, les prestataires de soins de santé peuvent fournir des soins plus efficaces et améliorer les résultats des patients à long terme.
« Outils d'IA pour extraire des données des documents de conformité des soins de santé »
« L'IA et le ML peuvent fournir au personnel médical une aide à la décision clinique (CDS) basée sur les données. »
L'IA dans les soins de santé est un terme prédominant utilisé pour décrire l'utilisation d'algorithmes et de logiciels d'apprentissage automatique, ou intelligence artificielle, pour simuler la perception humaine dans l'analyse, la présentation et la compréhension de données médicales et de soins de santé complexes.
Voici quelques faits et statistiques intéressants sur l’intelligence artificielle et les soins de santé !
- Selon un rapport d’Accenture, l’IA pourrait générer 150 milliards de dollars d’économies annuelles pour l’économie de la santé d’ici 2026.
- Une enquête de Deloitte a révélé que 72 % des organisations de santé investissent dans l'IA et l'apprentissage automatique.
- Une étude publiée dans le Journal of the American Medical Association (JAMA) a révélé que les systèmes de diagnostic assistés par l’IA pouvaient identifier le cancer de la peau avec la même précision que les dermatologues humains.
- Les recherches de Frost & Sullivan ont révélé que le marché mondial de l'IA dans les soins de santé devrait passer de 2.1 milliards de dollars en 2018 à 36.1 milliards de dollars d'ici 2025.
- Une enquête de PwC a révélé que 64 % des consommateurs sont prêts à utiliser des assistants de santé virtuels alimentés par l'IA pour planifier des rendez-vous et gérer leurs dossiers de santé.
- Selon ResearchAndMarkets.com, le marché mondial de l’IA dans le domaine de la santé devrait atteindre 22.8 milliards de dollars d’ici 2025, avec une croissance de 42.2 % entre 2020 et 2025.
- Une enquête de l'American Medical Association (AMA) a révélé que 75 % des médecins pensent que l'IA jouera un rôle important dans l'avenir des soins de santé.
- Selon une étude du Journal of Medical Internet Research, les chatbots basés sur l’IA peuvent contribuer à améliorer l’engagement des patients et le respect des plans de traitement.
- Une enquête des National Institutes of Health (NIH) a révélé que l'IA a le potentiel d'aider à améliorer la précision de l'imagerie diagnostique et à réduire la charge de travail des radiologues.
- Selon un rapport du Forum économique mondial, l'IA a le potentiel d'améliorer les résultats pour les patients, d'accroître l'accès aux soins et de réduire les coûts dans le secteur de la santé.
Extraire les informations médicales rapidement et précisément
Alimentés par des modèles avancés d’apprentissage automatique, l’IA et le ML comprennent et identifient les informations médicales complexes rapidement et avec plus de précision. Par exemple, le système peut extraire « Staphylococcus aureus résistant à la méthicilline » (souvent saisi comme « SARM »), le lier au code ICD-15.212-CM « J10 » et fournir un contexte indiquant si un patient a été testé positif. ou négatif, pour donner un sens au terme extrait.
Protégez les informations confidentielles des patients
Une gamme d'outils pour l'IA et le ML offre plusieurs fonctionnalités pour aider le secteur de la santé à rester fermement conforme et à protéger les données des patients. Le service est qualifié HIPAA et peut identifier les informations de santé protégées (PHI) stockées dans les systèmes de dossiers médicaux tout en adhérant au Règlement général sur la protection des données (RGPD). De plus, nos développeurs peuvent déployer des solutions de confidentialité des données et de sécurité robustes en extrayant puis en identifiant les identifiants de patients pertinents, comme décrit dans la méthode de désidentification Safe Harbor de la HIPAA.
Réduction des frais de traitement des documents médicaux
Le service facilite l'automatisation et la réduction des coûts de traitement et de codage des textes médicaux non structurés issus des dossiers des patients, de la facturation et de l'indexation clinique. Notre équipe de développeurs peut s'intégrer aux systèmes et applications de flux de travail existants.
Comment pouvons-nous vous aider à utiliser l’IA dans le domaine de la santé ?
L'utilisation quotidienne de l'intelligence artificielle dans les soins de santé implique des applications de traitement du langage naturel (NLP) qui peuvent comprendre et classer la documentation clinique. Par exemple, les systèmes de PNL peuvent analyser des notes cliniques non structurées sur les patients, donnant un aperçu incroyable de la compréhension de la qualité, de l'amélioration des méthodes et de meilleurs résultats pour les patients.
« Aujourd'hui, une grande partie des données sur la santé ne contiennent pas de textes médicaux tels que les notes des médecins, les rapports d'essais cliniques et les dossiers de santé des patients. Cependant, l’extraction manuelle des données est un processus qui prend du temps, et les tentatives automatisées et basées sur des règles pour extraire les données ne capturent pas l’intégralité de l’histoire car elles ne prennent pas en compte le contexte. Pour cette raison, les données restent inutilisables dans les analyses à grande échelle nécessaires pour faire progresser le secteur de la santé et des sciences de la vie, améliorer les résultats pour les patients et créer des gains d'efficacité.
Extraction basée sur l'IA à partir des dossiers de santé électroniques (DSE)
Fonctionnalités
Des éléments innovants qui améliorent les ensembles de données à de nouveaux niveaux. Extrayez les informations d’un texte médical non structuré avec précision et rapidité.
Rapports médicaux
Aujourd'hui, une grande partie des données de santé ne contiennent pas de textes médicaux, tels que les notes des médecins, les rapports d'essais cliniques et les dossiers de santé des patients. Cependant, l’extraction manuelle des données prend du temps, et les tentatives automatisées et basées sur des règles pour extraire les données ne capturent pas l’intégralité de l’histoire car elles ne prennent pas en compte le contexte. Pour cette raison, les données restent inutilisables dans les analyses à grande échelle nécessaires pour faire progresser le secteur de la santé et des sciences de la vie, améliorer les résultats pour les patients et créer des gains d’efficacité.
Suivre et mesurer
Les bons critères de sélection doivent être rapidement découverts pour recruter des patients pour des essais cliniques dans de nombreux secteurs médicaux. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique comprennent et identifient les informations médicales complexes dans un texte non structuré pour faciliter l'indexation et la recherche. Par la suite, un aperçu de l’histoire clinique du patient.
Comment l’IA peut-elle être intégrée et collaborative dans les soins de santé ?
L'intelligence artificielle peut aider à gérer et à analyser les données, à prendre des décisions et à mener des conversations dans le domaine des soins de santé, c'est donc destiné. Pour alléger le fardeau des tâches fastidieuses et redonner du temps au personnel médical pour faire évoluer les rôles et les pratiques quotidiennes des cliniciens.
Améliorer considérablement le diagnostic
Trouver le diagnostic correct dans les notes du patient qui doit être mappé au code valide de la Classification internationale des maladies (CIM) pour un hôpital ou une clinique peut prendre du temps et être fastidieux. De plus, extraire des diagnostics pouvant être représentés de différentes manières est particulièrement difficile. Par exemple, la « fibrillation auriculaire » est parfois appelée « FA ». L'IA et le ML peuvent identifier avec précision les abréviations, les fautes d'orthographe et les fautes de frappe dans le texte médical de notre système. Cela réduit le temps qu'un codeur médical doit consacrer à l'analyse des notes non structurées, diminue le temps consacré au personnel clinique et améliore l'efficacité.
Recherche intelligente
Alors que des pétaoctets de données non structurées sont produits chaque jour dans les systèmes hospitaliers, notre objectif est de convertir ces informations en informations précieuses pouvant être consultées et comprises efficacement. Nous adoptons l'IA et le ML pour comprendre et fournir les fonctionnalités nécessaires pour aider nos clients en extrayant et en construisant rapidement des informations à partir de documents médicaux afin de créer une vue longitudinale complète des patients et de permettre une aide à la décision et des analyses de population.
Comprendre le médical
Medical Named Entity and Relationship Extraction (NERe), l'API renvoie des informations médicales telles que les médicaments, l'état de santé, les tests, les traitements et les procédures (TTP), l'anatomie et les informations de santé protégées (PHI). Il identifie également les relations entre les sous-types extraits associés aux médicaments et au TTP. Il existe également des informations contextuelles en tant que «traits» d'entité (négation, ou si un diagnostic est un signe ou un symptôme). Le tableau ci-dessous montre les données extraites avec les sous-types et les traits d'entité pertinents.
Interface de programmation d'applications (API) – Connecteur
Avec une simple API, nous pouvons extraire rapidement et précisément des informations telles que les conditions médicales, les médicaments, les dosages, les tests, les traitements et les procédures, ainsi que les informations de santé protégées, tout en conservant le contexte des données. Nous pouvons identifier les relations entre les informations extraites pour vous aider à créer des applications pour des cas d'utilisation tels que l'analyse de la santé de la population, la gestion des essais cliniques, la pharmacovigilance et la synthèse.
Ontologie médicale concernant
Les API de liaison d'ontologies médicales identifient les informations médicales et les relient aux codes et concepts standard des ontologies médicales. Par exemple, les conditions médicales sont liées aux codes ICD-10-CM (par exemple, "maux de tête" est lié au code "R51") avec l'API InferICD10CM. En revanche, les médicaments sont liés aux codes RxNorm ("Acétaminophine / Codéine" est lié au cui "C2341132"). De plus, les API Medical Ontology Linking détectent également les informations contextuelles comme des traits d'entité (par exemple, la négation).
« Nous pouvons vous aider à déployer les dernières technologies innovantes, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour comprendre, analyser et rechercher des pétaoctets de données médicales non structurées. »
Utilisez notre calculateur d'IA (ROI) gratuit pour découvrir combien de documents vous pouvez traiter avec l'IA et quels avantages vous pouvez en tirer.
Instructions de saisie simple :
Saisissez quelques informations sur vos besoins actuels en matière de traitement de documents ; vous n'avez pas besoin d'être précis : vous pouvez vérifier différents scénarios aussi souvent que vous le souhaitez. Ajustez le facteur d'automatisation pour estimer la quantité de traitement de documents que vous prévoyez d'automatiser sans intervention humaine.
Calculatrice de ROI
Intelligence Artificielle | Soins holistiques | Récupération des patients | Santé | Analyse des données | Analyse en temps réel | Maladies chroniques | Prédiction | Résultats des patients | Signes avant-coureurs | Mesures préventives | Conditions de santé | Maladie cardiaque | Diabète | Soins efficaces | Fournisseurs de soins de santé | Données médicales | Santé des patients | Tendances | Motifs | Gestion des maladies chroniques | Diagnostic précoce | Surveillance des patients | Nuage | Services | Fournisseurs | Évolutivité | Flexibilité | Compréhension basée sur le cloud avec AI/ML/NLP
Comment commencer à tirer parti de l’IA ?
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Stefan Czarnecki
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