La révolution de l'intelligence artificielle dans le domaine de la santé : le machine learning

Le secteur de la santé est rempli de données complexes stockées dans plusieurs endroits et évoluant chaque jour. Cela en fait une cible idéale pour la forme d'intelligence artificielle connue sous le nom de machine learning. L'Université d'Oxford définit le machine learning comme «l'utilisation et le développement de systèmes informatiques capables d'apprendre et de s'adapter sans suivre d'instructions explicites, en utilisant des algorithmes et des modèles statistiques pour analyser et tirer des inférences des tendances dans les données». Ces dernières années, le machine learning s'est déjà révélé utile pour le diagnostic et peut aider à améliorer l'efficacité du codage médical. Mais il existe de nombreux autres domaines où le machine learning peut être utile mais n'a pas encore fait de percée. Pourquoi cela ? Harshith Ramesh, co-PDG d'Episource, un fournisseur de services et de logiciels d'ajustement des risques pour les groupes médicaux et les régimes de santé, et expert en machine learning, explique que les soins de santé sont particulièrement adaptés au machine learning en raison de l'augmentation exponentielle du volume de données sur les patients au cours des deux dernières décennies. Aujourd'hui, environ 30% des données mondiales sont générées par l'industrie de la santé. La nature plus objective des données de santé par rapport aux données générées par d'autres industries les rend particulièrement compatibles avec la technologie du machine learning. En résumé, le machine learning a le potentiel de révolutionner le secteur de la santé en améliorant la précision des diagnostics, l'efficacité de la gestion des données et la prédiction des résultats pour les patients. La clé du succès réside dans l'exploitation de la richesse des données disponibles et la poursuite de la recherche et du développement dans ce domaine prometteur.