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Actuellement, l'intelligence artificielle analyse des données médicales complexes grâce à des algorithmes et des logiciels pour se rapprocher de la cognition humaine. Ainsi, sans intervention directe d'un algorithme d'IA, l'ordinateur peut réaliser une prédiction directe.
Des innovations dans ce domaine se produisent partout dans le monde. En France, des scientifiques utilisent une technologie appelée « analyse des séries temporelles » pour analyser les dossiers d'admission des patients au cours des dix dernières années. Cette étude peut aider les chercheurs à identifier les règles d'admission et à utiliser l'apprentissage automatique pour trouver des algorithmes capables de prédire les règles d'admission futures.
Ces données seront éventuellement fournies aux gestionnaires d’hôpitaux pour les aider à prévoir la « file d’attente » du personnel médical nécessaire dans les 15 prochains jours, à fournir davantage de services « de contrepartie » aux patients, à réduire leur temps d’attente et à aider à organiser la charge de travail du personnel médical de la manière la plus raisonnable possible.
Dans le domaine de l'interface cerveau-ordinateur, il peut aider à restaurer l'expérience humaine fondamentale, comme la fonction de parole et de communication perdue en raison de maladies du système nerveux et de traumatismes du système nerveux.
La création d’une interface directe entre le cerveau humain et l’ordinateur sans utiliser de clavier, d’écran ou de souris améliorera considérablement la qualité de vie des patients atteints de sclérose latérale amyotrophique ou d’accident vasculaire cérébral.
L'IA joue également un rôle important dans la nouvelle génération d'outils de radiothérapie. Elle permet d'analyser la tumeur dans son ensemble grâce à une « biopsie virtuelle », plutôt qu'à un petit échantillon invasif. L'application de l'IA en radiothérapie permet d'utiliser des algorithmes basés sur l'image pour représenter les caractéristiques de la tumeur.
Dans la recherche et le développement de médicaments, grâce au big data, les systèmes d'intelligence artificielle peuvent rapidement et précisément identifier et sélectionner les médicaments appropriés. Grâce à la simulation informatique, l'intelligence artificielle peut prédire l'activité, la sécurité et les effets secondaires des médicaments, et trouver le médicament le plus adapté à la maladie. Cette technologie raccourcira considérablement le cycle de développement des nouveaux médicaments, en réduira le coût et améliorera leur taux de réussite.
Par exemple, lorsqu'un cancer est diagnostiqué, le système intelligent de développement de médicaments utilise les cellules normales et les tumeurs du patient pour instancier son modèle et tester tous les médicaments possibles jusqu'à trouver un médicament capable de tuer les cellules cancéreuses sans endommager les cellules normales. S'il ne parvient pas à trouver un médicament efficace ou une combinaison de médicaments efficaces, il commence à développer un nouveau médicament capable de guérir le cancer. Si le médicament guérit la maladie mais présente encore des effets secondaires, le système tente de les éliminer par des ajustements appropriés.