La croissance de l’assurance basée sur l’utilisation en Inde

L'intelligence artificielle (IA) transforme le secteur de la santé de diverses manières, depuis l'amélioration du diagnostic et du traitement jusqu'à l'amélioration de l'expérience des patients et la réduction des coûts. L’IA générative est l’une des branches les plus prometteuses et innovantes de l’IA. 

L'IA générative utilise des modèles d'apprentissage en profondeur, tels que les réseaux contradictoires génératifs (GAN) ou les grands modèles de langage (LLM), pour apprendre à partir de données étendues et produire des résultats réalistes et diversifiés.

Selon un rapport de Market.us, la taille du marché mondial de la Gen-AI dans les soins de santé était évaluée à 1.2 milliard de dollars en 2022 et devrait atteindre 8.9 milliards de dollars d’ici 2032, avec un TCAC de 22.7 % au cours de la période de prévision. 

Compte tenu de son vaste champ d’action, cette technologie émergente a un énorme potentiel pour révolutionner les soins de santé d’une manière sans précédent, mais elle pose également certains défis et risques qui doivent être pris en compte.

Quelles sont les applications de l’IA générative dans le domaine de la santé ?

L’IA générative a de nombreuses applications potentielles dans le domaine de la santé, telles que :

• Augmentation des données : Les entreprises peuvent créer des données synthétiques susceptibles d’augmenter les données existantes et d’améliorer les performances et la précision d’autres modèles d’IA. Par exemple, créer des images médicales synthétiques qui peuvent aider à former des modèles diagnostiques ou prédictifs avec plus de données et de diversité. 

Entreprise américaine de soins de santé, CloudMedX est une plate-forme informatique qui améliore les résultats pour les patients grâce à l'analyse prédictive. Il utilise l’IA pour collecter des données et créer des images holistiques des individus et des communautés. Sa plate-forme de données unique et unifiée possède des fonctions opérationnelles, cliniques et financières, ce qui signifie que les prestataires de soins de santé peuvent trouver tout ce dont ils ont besoin en un seul endroit. 

Les modèles de soins de santé prédictifs de l'entreprise peuvent prédire la progression de la maladie et déterminer les probabilités que les patients puissent avoir des complications en traitant les données médicales et en fournissant des scores d'évaluation des risques. 

• Confidentialité des données: Grâce à l'IA générative, les entreprises de soins de santé peuvent créer des données anonymisées pour protéger la confidentialité et la sécurité des patients et des prestataires. Par exemple, les dossiers synthétiques des patients peuvent être utilisés à des fins de recherche ou d'analyse sans révéler l'identité réelle des patients ni leurs informations sensibles.

• Génération de données : Nous pouvons créer de nouvelles données ou contenus susceptibles de fournir des informations ou des solutions aux problèmes de santé. Par exemple, la startup américaine Persado utilise l’IA générative pour créer du contenu personnalisé et convaincant pour la communication et l’engagement dans le domaine des soins de santé. Leurs solutions numériques, Plateforme d'IA de motivation Persad PerScribed et Persado ont aidé les entreprises de soins de santé, les assureurs et les cliniques de vente au détail à mener des campagnes efficaces. 

• Valorisation des données : L'IA générative peut améliorer les données ou le contenu existants en ajoutant plus de détails ou de qualité. Par exemple, la technologie peut aider à mieux répondre aux requêtes des patients. Google DeepMind a développé MedPaLM, un grand modèle de langage (LLM) formé sur des ensembles de données médicales pouvant répondre à des requêtes de soins de santé. 

Nuance Communications, un fournisseur de technologies d'IA conversationnelle avancée pour la documentation clinique ambiante et l'aide à la décision grâce à la biométrie vocale ; et du matériel spécialisé de détection de l'environnement, exploite Chat GPT d'Open AI pour améliorer les réponses des clients et gérer les tâches administratives. 

• Synthèse de données: L'IA générative peut synthétiser différents types de données ou de contenus pour créer un résultat complet et cohérent. Entreprise basée sur l'IA Zebra Medical Vision a développé plus de 11 algorithmes pour aider les professionnels de la santé à mieux détecter les maladies. Leur outil HealthMammo est formé sur plus de 350,000 92 rapports de mammographie et détecte le cancer avec un taux de réussite de 87 %, contre XNUMX % chez les radiologues.

Quels sont les défis et les risques de l’IA générative dans le domaine de la santé ?

L'IA générative est encore une technologie en évolution qui fait face à certains défis et risques, tels que :

• Qualité et fiabilité : L'IA générative peut produire des résultats inexacts ou irréalistes susceptibles d'induire en erreur ou de nuire aux utilisateurs. Par exemple, cela peut générer de fausses informations médicales susceptibles d’influencer les décisions de diagnostic ou de traitement ou générer de fausses images médicales susceptibles de violer les normes éthiques.

• Réglementation et gouvernance : Il peut y avoir un manque de règles ou de lignes directrices claires pour son développement et son utilisation dans les soins de santé. Par exemple, des questions peuvent se poser sur la responsabilité, la transparence, l’explicabilité, l’équité et la sécurité dans les établissements de soins de santé.

• Éthique et confiance : Compte tenu du manque de contact humain, l’IA générative peut poser des problèmes éthiques et sociaux susceptibles d’affecter la confiance et l’acceptation des utilisateurs. Les produits numériques qui l’utilisent peuvent générer des contenus préjudiciables ou offensants qui affectent la santé publique dans le pire des cas.

Conclusion

L’IA générative est un écosystème d’outils en évolution rapide et extrêmement prometteur pour les soins de santé. Il peut répondre à certains défis en matière de soins de santé, tels que les pandémies, les maladies chroniques, les pénuries de personnel et les charges administratives. Cependant, la technologie comporte également ses propres défis et risques qui doivent être soigneusement étudiés et gérés. Il est donc essentiel de développer des systèmes d’IA générative fiables et responsables qui peuvent bénéficier aux soins de santé sans compromettre leur qualité et leur intégrité.

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