L’intelligence artificielle est de plus en plus intégrée aux plateformes et solutions de télémédecine pour améliorer divers aspects de la prestation des soins de santé, tels que :
- le diagnostic de l’état de santé d’un patient,
- personnalisation du plan de traitement du patient,
- améliorer l’implication des patients dans la thérapie
- la simplification des activités administratives.
- la prévention et/ou l’identification de pathologies par les symptômes
Aujourd’hui, il n’existe toujours pas de mesure du pourcentage de pénétration de l’IA en télémédecine mais on peut affirmer qu’il y a une évolution rapide dans ce domaine.
Quelles sont les applications les plus connues
L’IA est actuellement utilisée dans certaines applications bien connues, telles que :
- Aide au diagnostic: Les algorithmes d’intelligence artificielle sont utilisés pour aider les professionnels de santé à diagnostiquer des problèmes médicaux à distance. Ces algorithmes analysent les symptômes rapportés par les patients, les antécédents médicaux et parfois même les images pour générer des diagnostics préliminaires qui sont ensuite examinés et validés par les cliniciens ;
- Analyse d’images médicales: Ces algorithmes peuvent détecter des anomalies, aider au diagnostic de maladies et même prédire les résultats pour les patients sur la base de données d’imagerie. Des études ont démontré l’efficacité de l’intelligence artificielle pour améliorer la précision du diagnostic et l’efficacité de l’interprétation de l’imagerie médicale.
- Surveillance à distance et analyse prédictive: Les dispositifs de surveillance à distance basés sur l’IA collectent et analysent les données des patients en temps réel, permettant aux prestataires de soins de santé de surveiller à distance les signes vitaux des patients, de détecter les anomalies et de prédire les complications potentielles pour la santé.. L’analyse prédictive basée sur l’IA facilite une intervention précoce, prévenant ainsi les événements indésirables et réduisant les réadmissions à l’hôpital.
Applications de l’intelligence artificielle en télémédecine
Il existe sur le marché des applications qui exploitent l’intelligence artificielle en télémédecine, parmi les plus connues sont :
- Babylon Health : utilise des chatbots et des assistants de santé virtuels basés sur l’IA pour fournir des services de soins de santé personnalisés, d’évaluation des symptômes et de triage via des téléconsultations.
- Ada Santé : utilise des algorithmes d’intelligence artificielle pour analyser les symptômes rapportés par les patients et fournir des conseils et recommandations médicaux personnalisés à distance
- Zebra Medical Vision : développe des algorithmes basés sur l’IA pour analyser les images médicales telles que les rayons X, les tomodensitogrammes et les IRM afin d’aider les radiologues à établir des diagnostics précis.
- Buoy Health : propose un vérificateur de symptômes basé sur l’IA et un assistant de santé virtuel qui fournit des services de soins de santé et de triage personnalisés par téléconsultation.
A titre d’exemple, je rapporte le diagramme de flux d’un produit très innovant et désormais disponible dans le commerce qui s’adresse au marché de la prévention et s’appuie sur des données utilisateurs relatives à :
- Mode de vie
- Habitudes alimentaires
- La génétique
- Âge/sexe/origine ethnique
Des données qui, traitées de manière appropriée grâce à la Logique Fuzzy, permettent de mettre en évidence les pourcentages de risques pathologiques qu’une personne ayant un certain mode de vie, etc., pourrait encourir.
Concernant notre expérience dans le domaine de la télémédecine et de l’intelligence artificielle, il est certainement intéressant de mentionner le projet mis en œuvre lors de la récente pandémie qui a touché le monde entier et qui, de par ses caractéristiques, a été un terrain pour tester l’innovation dans ce domaine. Je parle du projet RICOVAI -19 (admission à l’hôpital avec des outils d’Intelligence Artificielle chez les patients atteints de COVid-19). Pendant la pandémie de COVID-19, afin de réduire la pression sur les systèmes de santé et en particulier de faciliter l’accès aux services d’urgence (SU) de manière coordonnée, l’isolement à domicile des patients infectés ou suspectés d’être infectés a été fortement recommandé et, lorsque cela est possible, télésurveillance médicale à domicile des patients infectés. Avec une population mondiale croissante d’utilisateurs infectés et une utilisation accrue d’appareils médicaux portables connectés, un groupe d’entreprises italiennes, en collaboration avec les autorités sanitaires locales, ont pensé que la création d’un outil d’aide exploitant le potentiel de l’IA pourrait potentiellement contribuer à améliorer le diagnostic précoce et la gestion des personnes infectées. afin de réduire la charge pesant sur les systèmes de santé et notamment de soutenir des moyens d’accès plus adéquats aux urgences. Il convient également de prendre en compte qu’au moment de l’expérimentation du projet, il n’existait aucune preuve de l’utilisation d’applications d’intelligence artificielle (IA) sur les données numériques collectées auprès des patients et des médecins dans un scénario similaire.
Le projet a été développé dans les Marches en collaboration avec Vivisol, Almawave, ADiTech et l’ASL qui ont créé ensemble un système d’IA qui pourrait contribuer à l’identification des cas graves de COVID-19 grâce à l’identification d’un Clinic Stability Index (indice de stabilité clinique) qui prévenait les médecins généralistes qui s’occupaient du patient, et qui grâce à l’algorithme développé pouvaient immédiatement décider s’il fallait hospitaliser le patient ou le soigner à domicile.
Le projet expérimental a été appliqué en 2021 et utilisé dans la région des Marches, dans la commune d’Offagna.
Au cours de l’étude RICOVAI-19, 129 sujets suivis à domicile ont été évalués sur une période de six mois entre le 22 mars 2021 et le 22 octobre 2021. Au cours du suivi, des technologies de santé personnelle à la demande ont été utilisées pour collecter des données cliniques et vitales dans afin d’alimenter la base de données et le moteur de machine learning. Le résultat de l’intelligence artificielle a produit un indice de stabilité clinique (CSI) qui, d’une part, fournissait un classement basé sur la gravité de la pathologie du patient et, d’autre part, permettait au système de suggérer à la population les mesures à prendre et à médecins sur la manière d’intervenir. Les résultats ont montré l’influence bénéfique du CSI pour prédire les classes cliniques des sujets et pour identifier lesquels d’entre eux devaient être admis aux urgences. Le même modèle a permis d’apporter un soutien actif aux décideurs pour la prise en charge de l’utilisateur infecté (demandant dans certains cas des tests complémentaires ou des informations cliniques ou l’hospitalisation du patient ou la périodicité du suivi paramétrique). Le projet RICOVAI_19 a observé 129 patients au cours des 6 mois d’expérimentation. Grâce au système utilisé, un seul patient a dû être admis en réanimation sur les 129 observés.
Ci-dessous vous pouvez voir le flux opérationnel du protocole activé dans le projet.
En conclusion, l’étude a révélé comment l’impact des outils d’intelligence artificielle pourrait contribuer aux résultats du COVID-19 pour lutter contre cette pandémie en améliorant la rapidité et la précision de la surveillance épidémique applicable à d’autres cas de maladies infectieuses.
Vincenzo Gullà
Téléchargez la présentation de Vincenzo Gullà, intitulée “La technologie dans la lutte contre le covid grâce à l’utilisation de l’intelligence artificielle”, proposée au SPS dans l’espace Talk du stand CNI-Fedinger.
