Renforcer le diagnostic médical grâce à la formation à l'apprentissage automatique Ppt

Diapositive 1

Cette diapositive illustre l'importance de l'apprentissage automatique dans le diagnostic médical. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont devenus des outils essentiels pour résoudre des problèmes complexes dans des disciplines ces dernières années. Le diagnostic assisté par l'apprentissage automatique, en particulier, a le potentiel de révolutionner les soins de santé en exploitant de grandes quantités de données sur les patients pour donner des diagnostics exacts et personnalisés.

Diapositive 2

Cette diapositive montre comment l'apprentissage automatique peut améliorer le modèle de diagnostic en fonction des informations fournies par les données cliniques. Les informations comprennent tout, des symptômes cliniques aux résultats des tests biochimiques et des équipements d'imagerie.

Notes de l'instructeur : les types de données pouvant être utilisés pour établir un diagnostic médical précis à l'aide de l'apprentissage automatique sont :

• Données sur les maladies : les mesures physiologiques et les données sur les maladies ou les symptômes reconnus sont des exemples de données sur les maladies
• Données environnementales : informations concernant l'exposition d'une personne à l'environnement, telles que le tabagisme, les bains de soleil et les conditions météorologiques
• Données génétiques : la totalité ou une partie importante de la séquence d'ADN d'un individu est appelée données génétiques.

Diapositive 3

Cette diapositive répertorie les avantages de l'apprentissage automatique dans le diagnostic médical, tels que la recherche de facteurs de risque, l'amélioration de l'efficacité du diagnostic et la réduction des visites inutiles à l'hôpital.

Notes de l'instructeur :

• Trouver des facteurs de risque : Découvrez quels facteurs sont les plus étroitement liés au risque de contracter une maladie
• Accroître l'efficacité du diagnostic : les maladies peuvent être diagnostiquées plus tôt et plus précisément
• Réduire les visites inutiles à l'hôpital : les visites à l'hôpital ne doivent être effectuées que lorsque le patient a réellement besoin de soins médicaux

Diapositive 4

Cette diapositive met en évidence les applications de l'apprentissage automatique dans le diagnostic médical. Ces applications incluent la pathologie, l'oncologie, la génétique et la génomique, la dermatologie et la santé mentale.

Notes de l'instructeur :

• Pathologie : étant donné la pénurie de pathologistes dans le monde, il existe de solides arguments en faveur de l'utilisation de l'apprentissage automatique pour faire progresser cette discipline. La pathologie est également rentable pour les applications d'intelligence artificielle en raison de la nécessité d'analyser des ensembles de données massifs. L'apprentissage automatique peut améliorer la précision de l'analyse du sang et des cultures en automatisant la quantification des tissus et des cellules, en cartographiant les cellules malades et en signalant les zones d'intérêt sur une lame médicale. Il peut également aider à créer des paradigmes de stadification des tumeurs et à augmenter la vitesse de numérisation des profils pour améliorer la productivité des professionnels de la santé
• Oncologie : En oncologie, la pertinence de la recherche précoce d'une tumeur maligne est critique, et c'est pourquoi l'exactitude et la précision du diagnostic sont cruciales. Les oncologues peuvent utiliser l'apprentissage automatique pour détecter le cancer à ses débuts. Les experts médicaux peuvent détecter des mutations somatiques en utilisant des techniques comme DeepGene (une mutation somatique est un changement acquis dans un code génétique d'une ou plusieurs cellules)
• Génétique et génomique : L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle (IA) sont des composantes essentielles de la génétique préventive. Les scientifiques utilisent des algorithmes pour déterminer comment les médicaments, les produits chimiques et les variables environnementales affectent l'ADN humain
• Dermatologie : les médecins prévoient que l'utilisation de l'apprentissage automatique dans cette discipline réduira le nombre de biopsies inutiles que les dermatologues doivent effectuer. Il existe des implémentations fonctionnelles d'apprentissage automatique disponibles, y compris un algorithme qui distingue les mélanomes des lésions cutanées bénignes avec une plus grande précision qu'un humain, des outils qui suivent le développement et les changements des grains de beauté cutanés. Il peut également aider à détecter les conditions pathologiques et les algorithmes qui identifient les marqueurs biologiques de l'acné, des mycoses des ongles et de la dermatite séborrhéique.
• Santé mentale : grâce à l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle peut avoir un impact révolutionnaire sur la recherche en santé mentale et l'efficacité des diagnostics médicaux. La thérapie cognitivo-comportementale (TCC) personnalisée alimentée par des chatbots et des thérapeutes virtuels, et la prévention des maladies mentales à l'aide de techniques d'apprentissage automatique peuvent aider les groupes à haut risque à éviter l'isolement social. Il peut également aider à identifier les groupes à haut risque de suicide et leur apporter soutien et assistance. L'apprentissage automatique est utilisé pour diagnostiquer la dépression clinique, le trouble bipolaire, l'anxiété et d'autres maladies mentales

Diapositive 5

Cette diapositive met en évidence les applications de l'apprentissage automatique dans le diagnostic médical. Ces applications incluent la neurologie, les soins intensifs, les soins oculaires, le diabète et la santé publique.

Notes de l'instructeur :

• Neurologie : l'intégration de l'apprentissage automatique dans la collecte, le traitement et l'interprétation des données de recherche profite aux neurosciences et à la neurologie. Les technologies innovantes sont essentielles pour repousser les limites de la recherche neurologique, du traitement des scans à la fourniture d'informations sur le cerveau humain et à la reconnaissance des modèles de comportement
• Soins intensifs : dans les soins intensifs, l'apprentissage automatique peut aider les cliniciens à identifier les patients à haut risque, en veillant à ce qu'aucun signe précoce de détérioration ne soit ignoré. Des technologies innovantes peuvent offrir aux cliniciens des informations sur la santé de leurs patients en soins intensifs. Les cliniciens en soins intensifs, par exemple, ont découvert que les patients délirants sont plus sensibles à la lumière (qu'au bruit) grâce à l'utilisation de la technologie
• Eyecare : les outils de dépistage de la vision basés sur l'IA qui aident à fournir un diagnostic médical au point de service basé sur l'apprentissage automatique pour les maladies ophtalmologiques font partie des développements les plus récents utilisés par les centres de santé. Il aide également à détecter la rétinopathie diabétique et à fournir des informations sur le traitement aux médecins en évaluant les données des patients. Le dépistage de haute précision du glaucome et de la cataracte peut également être effectué avec la mise en œuvre de l'apprentissage automatique
• Diabète : l'apprentissage automatique peut aider dans ce domaine en utilisant la modélisation de machines vectorielles et en développant des réseaux de neurones pour le dépistage du pré-diabète, en établissant des outils pour gérer l'administration d'insuline sur mesure et en créant des systèmes de pancréas artificiels. Il peut aider à identifier les indicateurs génétiques et autres du diabète et à prédire les problèmes traitables chez les patients diabétiques afin d'améliorer leur qualité de vie
• Santé publique : les travailleurs de la santé peuvent utiliser l'apprentissage automatique pour élargir la portée des diagnostics médicaux et passer de l'examen de cas individuels à la surveillance des communautés et à l'anticipation des épidémies

Diapositive 6

Cette diapositive présente les précurseurs dans le domaine du diagnostic médical qui ont mis en œuvre l'apprentissage automatique. Ceux-ci incluent Google Health, Corti, IBM Watson Health et MedX.

Notes de l'instructeur :

• Google Health : Google Health s'est associé à l'équipe DeepMind pour développer un algorithme de diagnostic du cancer du sein. Le système qui en a résulté a été un succès significatif, surpassant les radiologues humains en termes de précision diagnostique
• Corti : Corti est un logiciel basé sur l'IA qui aide les médecins des urgences à extraire des informations des interactions avec les patients. En plus d'évaluer le contenu de la conversation, le système enregistre les intonations vocales de l'appelant et analyse le bruit de fond pour donner au personnel médical une image complète de la situation sur le terrain.
• IBM Watson Health : Watson Health a récemment dévoilé un programme innovant de détection précoce du cancer du sein. Biorasi, une plateforme d'optimisation de la fabrication de médicaments, a également été développée par l'entreprise
• MedX : Cette entreprise de la Silicon Valley révolutionne les soins de santé grâce à la science des données et à l'analyse prédictive. Plutôt que de se concentrer sur le contact direct entre les médecins et les patients, l'entreprise fournit des outils pour prendre des décisions opérationnelles intelligentes