La recherche montre que l’IA aide à la transformation des soins de santé
- L'IA accélère la découverte de médicaments dans le secteur de la santé.
- L'IA transforme la recherche en santé, mais nécessite une mise en œuvre rigoureuse.
- Diagnostic des maladies plus rapide avec l'IA, mais préoccupations liées aux biais.
L'intelligence artificielle transforme la recherche en santé et accélère la découverte de médicaments et l'enquête sur les maladies.
Avec l'aide qu'elle apporte au secteur de la santé, elle introduit également des défis tels que les biais de données et le besoin de transparence.
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Les chercheurs utilisent l'IA pour analyser des données de santé complexes.
L'IA aide les chercheurs à traiter des données de santé complexes. Elle promet de transformer, de comprendre, de prévenir et de traiter les maladies. Cependant, Dr. Carleigh Krubiner, responsable de l'éthique biomédicale chez Wellcome, souligne qu'elle doit être déployée de manière responsable pour éviter de renforcer les biais.
L'IA réduit considérablement le processus de découverte de médicaments, triant de grandes quantités de données pour identifier de nouveaux médicaments potentiels, réduisant les coûts et le temps. Elle est particulièrement utile pour les maladies rares et les conditions affectant les pays à revenu faible et intermédiaire.
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L'IA aide à analyser les données génétiques humaines
L'IA permet également le traitement des données génomiques à des vitesses sans précédent, permettant une identification plus rapide des cibles thérapeutiques, comme l'a noté Priscilla Chan de l'Initiative Chan Zuckerberg.
Le rôle de l'IA dans le Human Cell Atlas démontre cette capacité en cartographiant rapidement et avec précision tous les types de cellules ; l'IA offre de nouvelles perspectives sur la biologie humaine. Comme l'explique Anna Studman, chercheuse principale à l'Ada Lovelace Institute, le Human Cell Atlas ne serait pas possible sans la puissance de traitement des données de l'IA.
Aborder les biais dans l'utilisation de l'IA
Bien que l'IA présente de nombreux avantages, beaucoup doit être fait pour s'assurer qu'elle ne renforce pas les biais actuels. Si cela se produit, les résultats de la recherche et de l'application en santé seront biaisés, étant donné que de nombreux ensembles de données ne sont pas diversifiés.
Comme l'explique Shuranjeet Singh, consultant en expérience vécue chez Wellcome, l'IA a le potentiel de reproduire les biais présents dans les données de santé, amplifiant ainsi les inégalités en matière de santé.
Anna Studman explique comment et pourquoi les données sont utilisées pour aider à bâtir la confiance, en particulier avec les communautés marginalisées, afin de résoudre ces biais et de s'assurer que l'IA profite à tout le monde également grâce à une meilleure représentation dans les ensembles de données et à une plus grande diversité d'expériences vécues.
Carleigh Krubiner a déclaré que les chercheurs doivent vérifier si l'IA est probablement la meilleure application qui peut être utilisée pour un travail particulier et si des solutions plus simples appropriées sont plus rentables.
Reporting Cryptopolitan par Emman Omwanda
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Emman Omwanda
L'expertise d'Emmanuel Omwanda repose sur les marchés de la cryptomonnaie, couvrant à la fois l'analyse fondamentale et technique. Il a précédemment travaillé pour divers sites médiatiques spécialisés dans la cryptomonnaie avant de rejoindre Cryptopolitan, notamment CoinEdition, The Crypto Basic, CryptoNews Flash et DroomDroom. Il est titulaire d'un baccalauréat en sciences (BSc.) en mathématiques et informatique de l'Université Kenyatta au Kenya, et est actuellement en dernière année d'études pour un baccalauréat en arts en communication et études médiatiques.
