Dirty Hands

Comment l'IA remodèle la santé pendant le COVID-19

Avant la crise du COVID-19, les technologies d’IA et d’apprentissage automatique venaient juste de commencer à dépasser le stade pilote dans les grandes entreprises de soins de santé – mais cela change rapidement.

Alors que les industries de la santé et de la pharmacie se précipitent pour relever un large éventail de défis liés au COVID-19, du développement de traitements et de l’approvisionnement en fournitures médicales à l’atténuation des épidémies et à la course vers un vaccin, l’utilisation de solutions basées sur l’IA s’accélère rapidement. Les nouvelles sur les efforts de l’IA dans le domaine de la santé sont interrompues tous les jours: les hôpitaux du Royaume-Uni se tournent vers l’IA pour aider au triage des patients COVID-19. Le CDC héberge un robot basé sur l’IA sur son site Web pour aider à dépister les infections à coronavirus. La FDA a récemment autorisé plusieurs appareils pilotés par l’IA pour dépister les problèmes cardiaques chez les patients COVID-19.

Ce besoin de puissance de modélisation algorithmique de l’IA est en train de refaçonner l’avenir d’un secteur hautement réglementé qui a toujours été prudent dans la mise en œuvre de nouvelles technologies. En fait, les dépenses en IA dans les secteurs de la santé et de l’industrie pharmaceutique devraient passer de 463 millions de dollars en 2019 à plus de 2 milliards de dollars au cours des cinq prochaines années, selon une étude récente de la société mondiale de conseil en marché technologique ABI Research.

Cela signifie des capacités matures et une confiance croissante des investisseurs dans ce domaine, déclare Lian Jye Su, analyste principal chez ABI Research. «L’IA, en particulier l’apprentissage automatique, permet l’ingestion de gros volumes de données, qu’il s’agisse de séries chronologiques, d’images, de vidéos ou d’enregistrements de traitement, et montre des modèles et des corrélations dans les données», dit-il. «La possibilité de déduire des informations à partir de grandes quantités de données permet désormais aux médecins de faire de meilleurs diagnostics et ordonnances sur la base de statistiques.»

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