Intelligence artificielle appliquée à la santé

Vers de nouvelles applications en imagerie médicale

Au cœur des évolutions technologiques, l’intelligence artificielle est devenue en quelques années un des enjeux scientifiques majeurs du secteur de la santé. Avec plus de 30 outils déjà disponibles et la perspective de nouvelles applications dans le domaine de l’imagerie médicale, Siemens Healthineers développe actuellement de nouvelles solutions à forte valeur ajoutée pour le radiologue et son patient, basées sur des technologies d’intelligence artificielle.

Une gestion plus rapide et plus intelligente des informations médicales

Depuis de nombreuses années, la plupart des informations médicales générées et exploitées par les établissements de santé et les cabinets médicaux sont stockées sous format numérique. La gestion des images cliniques, des observations, des valeurs de référence, des dossiers médicaux et des comptes rendus opératoires est quant à elle segmentée et opaque. Toutefois, la tendance actuelle vise à regrouper ces informations au sein d’un framework1uniforme, pour en faciliter le traitement.

L’intégration des données médicales au sein d’un framework unique permet une gestion plus rapide et plus intelligente des informations médicales. Conçu sur le principe de l’intelligence artificielle, chaque framework est en mesure de s’affiner et de s’enrichir des nouvelles données qui lui sont suggérées, jusqu’à créer de nouveaux algorithmes capables de segmenter, reconnaître et caractériser les formes présentes sur les images cliniques parmi les données analysées.

Des outils d’aide au diagnostic et à la prise de décisions

Associés dans le cadre d’un partenariat scientifique, Siemens Healthineers et  Fraunhofer MEVIS (Institute for Medical Image Computing) s’attachent à développer de nouveaux dispositifs d’aide au diagnostic et à la prise de décisions thérapeutiques adaptées et personnalisées. Les deux partenaires développent de manière conjointe des outils de Business Intelligence2 basés sur le principe du deep learning3.

A court terme, l’objectif est de simplifier les diagnostics et les prises de décision thérapeutique à l’aide d’un processus d’intégration de données avancées, de bases de données exhaustives et d’une reconnaissance automatique de formes et de tendances au sein des données d’imagerie. Grâce aux outils d’intelligence artificielle, le médecin radiologue peut ainsi concentrer son activité sur des tâches à forte valeur ajoutée, où son expérience et son regard critique sont utiles, pour donner un sens aux images.

Les pathologies tumorales, au cœur des développements de Siemens Healthineers

Les pathologies tumorales sont au cœur des travaux de développement de Siemens Healthineers, comme le cancer du poumon, pour lequel les médecins radiologues doivent décider de la nécessité de réaliser une biopsie, intervention connue pour être source de stress pour nombre de patients.

Grâce à ces nouveaux outils, les professionnels de santé ne devraient plus avoir à réunir manuellement les informations de sources différentes comme les examens d’imagerie par résonance magnétique et radiographiques, les analyses des tissus, les facteurs génétiques, les antécédents médicaux du patient, etc. Ces dispositifs devraient notamment permettre aux praticiens de gagner en rapidité, efficacité et pertinence clinique.

Aujourd’hui, Siemens Healthineers constitue un partenaire légitime en matière d’intelligence artificielle. Avec plus de 475 brevets déposés dans le domaine du machine learning4 et du deep learning, Siemens Healthineers dispose d’une réelle expérience et s’emploie à développer de nouveaux outils d’intelligence artificielle pour soutenir les médecins radiologues et les professionnels de santé dans la réalisation de leurs objectifs : améliorer les soins tout en réduisant les coûts.

Source : Intelligence artificielle appliquée à la santé

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