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Décrypter les mystères humains : la voie de l'IA pour percer les secrets du corps

Dans cet article :

  • L’IA analyse diverses données pour obtenir des informations complètes sur la santé.
  • Les défis liés aux données doivent être surmontés pour obtenir des prévisions précises.
  • Le Dr Ramzi prédit que l’IA révolutionnera bientôt les soins de santé.

L'intelligence artificielle ( IA ) est sur le point de révolutionner les soins de santé, offrant la possibilité de percer les secrets complexes du corps humain et de fournir des informations sans précédent sur le diagnostic et le traitement des maladies. Dr Ronald M. Ramzi, personnalité éminente dans le domaine et auteur de « AI Doctor :

 L'essor de l'intelligence artificielle dans les soins de santé » prévoit un avenir dans lequel les capacités d'apprentissage profond de l'IA transformeront la pratique médicale.

Le rôle de l'IA dans le décryptage de la complexité de la santé humaine

Ramzi envisage des modèles basés sur l’IA capables d’analyser de manière exhaustive diverses données médicales, notamment les informations génétiques, les microbiomes et l’activité cérébrale, afin de prédire et de diagnostiquer les maladies avec une précision sans dent . 

Ces algorithmes avancés auront la capacité d'intégrer plusieurs modalités de données, telles que des images, du texte et des résultats de laboratoire, pour fournir des informations holistiques sur l'état de santé d'un patient.

Dans les années à venir, Ramzi s’attend à ce que l’IA par apprentissage profond soit capable de cartographier notre génome et notre microbiome – l’écosystème de bactéries qui réside dans notre intestin – et comment ils affectent notre développement et notre capacité à combattre les maladies. 

Les modèles seront capables de prendre en compte un large éventail de paramètres concernant un patient particulier et, grâce à cette compréhension holistique des êtres humains, de prédire les maladies auxquelles ils sont susceptibles d’être confrontés ou dont ils souffrent actuellement.

Surmonter les défis liés à l’adoption de l’IA

Bien que le potentiel de l’IA dans le domaine des soins de santé soit prometteur, plusieurs défis doivent être relevés avant qu’une mise en œuvre généralisée puisse avoir lieu.

 Ceux-ci incluent le manque de données adéquates sur la formation, les problèmes de sécurité et le scepticisme des professionnels de la santé et du public.

 Malgré ces obstacles, les applications actuelles de l’IA dans des domaines comme la radiologie et la cardiologie démontrent sa capacité à améliorer la prise de décision médicale et les soins aux patients.

L'un des principaux obstacles à la mise en œuvre de ce type de modèles est le manque de données médicales étiquetées, structurées et vérifiées qui serviront à éclairer ces prédictions, a déclaré Ramzi, les soins de santé étant déjà en retard sur d'autres secteurs où la sécurité est moins une préoccupation. en termes de numérisation et de collectivisation de ces données.

Combler le fossé entre les soins de santé présents et futurs

Ramzi affirme que les applications actuelles de l’IA dans les soins de santé seront considérées comme rudimentaires par rapport aux progrès futurs. Il établit des parallèles avec les étapes historiques de la médecine, en soulignant le potentiel de l'IA à prolonger la durée de vie humaine et à approfondir notre compréhension des relations complexes au sein du corps.

En réfléchissant aux progrès remarquables réalisés dans le domaine des soins de santé au cours du siècle dernier, le Dr Ramzi souligne l'importance de l'innovation continue pour déchiffrer les interactions complexes entre les facteurs génétiques et les fonctions corporelles. 

Même si l’espérance de vie a considérablement augmenté, il reste une vaste frontière en matière de connaissances médicales qui attend d’être explorée à travers le prisme de l’intelligence artificielle.

Le chemin à parcourir pour relever les défis liés aux données

Un obstacle important à la réalisation du plein potentiel de l’IA dans le domaine des soins de santé réside dans le manque de données médicales étiquetées, structurées et vérifiées.

 Ramzi souligne qu'environ 80 % des données de santé sont non structurées et fragmentées dans différents formats, ce qui pose des défis pour former efficacement les modèles d'IA. Il est essentiel de combler ces lacunes en matière de données pour garantir l’exactitude et la fiabilité des solutions de soins de santé basées sur l’IA.

"Ces nouveaux modèles seront capables de résoudre des problèmes inédits simplement en se faisant expliquer de nouvelles tâches… sans avoir besoin d'être recyclés", écrit Ramzi dans son livre, étant capables "d'accepter des entrées et de produire des sorties en utilisant diverses combinaisons de modalités de données ( par exemple, ils peuvent prendre des images, du texte, des résultats de laboratoire ou toute combinaison de ceux-ci).

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