L'évolution future de l'IA médicale : trois grandes tendances auxquelles il convient de prêter attention

Lorsque l'épidémie de COVID-19 fait rage, que la santé mentale des gens est en crise, que les coûts médicaux augmentent et que diverses tendances sont liées au vieillissement de la population, les leaders de l'industrie ont accéléré le rythme de développement d'applications d'IA spécifiques à la médecine, une dont provient du marché du capital-risque. Le signal montre : plus de 40 startups ont levé d'importantes sommes d'argent (plus de 20 millions de dollars américains) pour construire des solutions d'IA médicale, mais comment l'IA est-elle utilisée dans l'industrie médicale ?

Un rapport récent intitulé « Healthcare AI Survey 2022 » a interrogé plus de 300 répondants du monde entier pour comprendre et définir les défis, les réalisations et les scénarios d'utilisation de l'IA médicale. C'est la deuxième année depuis le lancement de l'enquête, et bien qu'il n'y ait pas de changements significatifs en termes de résultats, certaines tendances intéressantes émergent, révélatrices de la façon dont les choses pourraient changer dans les années à venir. Si certains aspects de cette évolution sont positifs (comme la diffusion de l’intelligence artificielle), d’autres sont moins excitants (comme l’augmentation de la surface d’attaque). Examinons trois d’entre eux.

1. Utiliser des outils sans code pour rendre l'IA plus facile à utiliser et à populariser

Selon les estimations de Gartner, d'ici 2025, 70 % des nouvelles applications développées par les entreprises utiliseront une technologie sans code ou à faible code, ce qui est supérieur à en 2020, moins de 25 %. Le low-code simplifie la charge de travail des programmeurs, et les solutions sans code qui ne nécessitent pas l'intervention de la science des données auront le plus grand impact sur les entreprises et d'autres domaines, ce qui explique pourquoi l'utilisation de la technologie de l'intelligence artificielle passe des professionnels techniques aux domaines experts. passionnant.

Pour l'industrie médicale, cela signifie que plus de la moitié (61 %) des personnes interrogées considéreront les cliniciens comme leurs utilisateurs cibles, suivis par les payeurs de services médicaux (45 %) et les sociétés d'informatique médicale (38 %), couplées à la rapide le développement d’applications d’IA médicale, des investissements substantiels et la disponibilité populaire de la technologie open source, cela montre que l’IA médicale est de plus en plus adoptée.

C'est important : mettre du code entre les mains du personnel médical, aussi simple que d'utiliser des outils bureautiques courants tels qu'Excel ou Photoshop, apportera des changements à l'IA et la rendra meilleure. En plus d’être plus facile à utiliser, l’IA médicale peut également permettre d’obtenir des résultats plus précis et plus fiables car elle est désormais utilisée et contrôlée par des professionnels de la santé (plutôt que par des professionnels des logiciels). Bien entendu, ces changements ne se produiront pas du jour au lendemain, mais pour l’IA, son utilisation croissante par les experts du domaine constitue une avancée significative.

2. Les outils deviennent de plus en plus complexes et les textes de plus en plus utiles

Il y a d'autres résultats encourageants de cette enquête, tels que le développement et l'avancement continus des outils d'IA et le désir des utilisateurs de mener des recherches approfondies. recherche approfondie sur des modèles spécifiques. Lorsqu'on a demandé aux personnes interrogées quelles technologies ils prévoyaient d'adopter d'ici fin 2022, de nombreux leaders technologiques ont mentionné l'intégration de données (46 %), la business intelligence (44 %), le traitement du langage naturel (43 %) et l'annotation de données (38 %). Le texte est actuellement le type de données le plus susceptible d’être utilisé par les applications d’IA. Dans le même temps, l’accent mis par les personnes interrogées sur le traitement du langage naturel (NLP) et l’annotation des données indique que les technologies d’IA plus complexes sont en plein essor.

Ces outils prennent en charge de nombreux scénarios d'utilisation importants, tels que l'aide à la prise de décision clinique, la découverte de médicaments et l'évaluation de stratégies médicales, etc. Surtout après ces deux années de pandémie de COVID-19, alors que nous développons de nouveaux vaccins et apprenons à mieux répondre aux besoins du système médical après un événement à grande échelle, il est si important de progresser dans ces domaines techniques. À travers ces exemples, il apparaît clairement que l’utilisation de l’IA dans le domaine de la santé est très différente de celle des autres secteurs et nécessite donc une approche différente.

Il n'est donc pas surprenant que les leaders technologiques et les personnes interrogées dans des organisations matures citent la disponibilité de modèles et d'algorithmes spécifiques aux soins de santé comme l'exigence la plus importante lorsqu'ils évaluent l'opportunité d'installer une bibliothèque de logiciels sur site ou d'adopter une solution SaaS. À en juger par divers aspects tels que le paysage du capital-risque, les bibliothèques de logiciels existantes sur le marché et les besoins des utilisateurs de l'intelligence artificielle, le secteur médical ne fera que continuer à croître au cours des prochaines années.

3. Les problèmes de sécurité deviennent de plus en plus importants

Au cours de la dernière année, l'IA a fait de nombreux progrès et une série de nouveaux vecteurs d'attaque ont également été introduits. Lorsqu'on a demandé aux personnes interrogées quels types de logiciels ils utilisaient pour développer des applications d'IA, les choix les plus populaires étaient les logiciels commerciaux installés localement (37 %) et les logiciels open source (35 %). Plus particulièrement, l'utilisation des services cloud a diminué de 12 % (30 %) par rapport aux résultats de l'enquête de l'année dernière, probablement en raison de problèmes de confidentialité causés par le partage de données.

De plus, la majorité des répondants (53%) choisissent de s'appuyer sur leurs propres données pour valider le modèle plutôt que d'utiliser des indicateurs provenant de tiers ou d'éditeurs de logiciels. Les personnes interrogées provenant d'organisations matures (68 %) ont déclaré préférer utiliser un modèle d'évaluation interne et d'auto-ajustement. Et comme il existe des contrôles stricts et diverses procédures autour du traitement des données médicales, cela explique également pourquoi les utilisateurs de l’IA souhaitent traiter ces problèmes autant que possible au sein de l’organisation.

Mais quelles que soient les préférences en matière de logiciels ou la manière dont les utilisateurs valident les modèles, l'escalade des menaces à la sécurité médicale peut avoir un impact significatif. Bien que d’autres services d’infrastructures critiques soient également confrontés à divers défis, les conséquences des violations médicales ne se limitent plus à des pertes de réputation et financières. La perte de données ou les attaques contre les équipements hospitaliers peuvent être une question de vie ou de mort.

Alors que les développeurs et les investisseurs s'efforcent de mettre la technologie de l'IA entre les mains des utilisateurs quotidiens, l'IA est sur le point de connaître une croissance encore plus significative. Mais à mesure que l’IA est de plus en plus adoptée et que les modèles et les outils continuent de s’améliorer, la sécurité et l’éthique deviendront un domaine d’intérêt clé. Il vaut la peine d’attendre avec impatience l’évolution de la technologie de l’IA dans l’industrie médicale cette année et ce que cela signifie pour l’avenir de l’industrie.

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