Le marché de l'IA AI en médecine, selon les prévisions de Frost & Sullivan, atteindra 1,7 milliard de dollars. D'ici 2021, il croîtra encore trois fois - jusqu'à 6,6 milliards. À propos des maladies qui seront traitées à l'aide de l'intelligence artificielle et des entreprises qui prévoient d'en tirer parti, dans une revue du district binaire.
Un réseau de neurones qui sait tout sur le cancer
"Watson, voici un cas si difficile avec moi, que recommandez-vous?" - Probablement, les médecins auraient pu se tourner vers IBM si inventé par l'intelligence artificielle. Le supercalculateur IBM Watson a été créé en 2011 et porte le nom du premier président d'IBM, Thomas Watson. En 2014, l'entreprise a investi un milliard de dollars dans le développement de ce projet. Aujourd'hui, l'un de ses modules,
Watson for Oncology , est utilisé pour diagnostiquer et traiter le cancer.
La tâche principale de Watson (l'ordinateur, pas le président) est de comprendre ce qu'on lui dit et de rechercher les informations nécessaires en langage naturel dans les bases de données. Dans le cas de Watson for Oncology, cette base de données comprend plus de 600 000 rapports et diagnostics médicaux, ainsi que deux millions de pages de textes de revues médicales et d'essais cliniques dans le domaine de l'oncologie.
Sur la base de ces données, l'IA et les dossiers médicaux d'un patient particulier établissent un diagnostic et indiquent aux médecins la meilleure façon de traiter le cancer dans des cas spécifiques. Les informations sur le patient entrent dans l'ordinateur sous une forme dépersonnalisée.
Un réseau neuronal peut offrir plusieurs options de traitement, le médecin devra choisir la meilleure.
Le médecin traitant peut ajouter des informations au système. Par exemple, écrivez: «le patient a du sang dans les expectorations lors de l'expectoration» - l'ordinateur comprendra ce qui est dit et après 30 secondes, il émettra un diagnostic mis à jour et un traitement mis à jour.
En 2016, l'IA a
identifié une forme rare de leucémie chez un patient de 60 ans qui avait initialement reçu un diagnostic erroné. Pour ce faire, le système a étudié en 20 minutes 20 millions d'articles scientifiques sur le cancer.
À partir de 2019, IBM Watson for Oncology sera utilisé pour traiter le cancer chez les vétérans de l'armée américaine. D'autres modules Watson sont utilisés pour diagnostiquer d'autres maladies. D'ici 2021, Frost & Sullivan prévoit qu'IBM occupera 45% du marché de l'IA médicale, qui devrait alors atteindre 6,6 milliards de dollars.
En mai dernier, il a été annoncé que Sberbank utiliserait IBM Watson dans son système d'assurance. Ensuite, «Sberbank life insurance» (la «fille» de Sberbank) a conclu le premier contrat en Russie avec IBM pour l'utilisation du système Watson for Oncology.
Un robot qui apprend aux enfants autistes à sourire
Un exemple d'un type plus traditionnel d'IA en médecine est QTrobot: un robot pour traiter les enfants atteints de troubles du spectre autistique. Il est difficile pour ces enfants de communiquer avec d'autres personnes: ils reconnaissent mal les émotions des autres et expriment les leurs. Avec l'âge, ce problème s'aggrave. Si vous ne faites pas attention à elle dès les premières années de la vie d'un enfant, il lui sera beaucoup plus difficile de faire face à cela plus tard.
QTrobot est destiné aux enfants de plus de quatre ans. Il communique avec eux par des mots, des gestes et des expressions faciales. Avant de l'utiliser, vous pouvez facilement le programmer vous-même - selon le fondateur, même un parent sans compétences techniques peut le faire en moins de 20 minutes. La procédure à suivre est
présentée dans deux courtes vidéos sur le site Web du projet. À l'aide d'un robot, vous pouvez apprendre à un enfant à comprendre l'humeur de quelqu'un d'autre, à communiquer et à effectuer des tâches simples - comme, par exemple, dans cette
vidéo .
La startup LuxAI, qui a développé le robot, a été créée par des chercheurs de l'Université du Luxembourg en 2016. Le prototype final du robot a été présenté un an plus tard, et le premier test QTrobot a été réalisé en 2018: les scientifiques ont comparé la séance de traitement de quinze garçons atteints d'autisme de 4 à 14 ans avec un robot et un médecin. Il s'est avéré que les enfants accordent plus d'attention au robot: en moyenne, ils l'ont regardé deux fois plus longtemps.
Le seul inconvénient de QTrobot, comme de nombreux autres robots de ce type, est son prix: en 2017, les développeurs ont annoncé qu'il serait de 5500 euros. Bien que le robot n'ait pas été mis en vente: selon
le portail scientifique IEEE Spectrum, il subit des tests dans des centres médicaux au Luxembourg, en France, en Belgique et en Allemagne.
"Jarvis" pour "les gens de fer" -diabétiques
JARVIS (Just Another Very Intelligent System) est l'interface de la plateforme vocale pour les diabétiques
Diabnext AI . Nommé d'après le majordome d'Iron Man, Tony Stark, il complète le système CLIPSULIN développé par la société. Le système comprend des trackers «intelligents» qui sont montés sur un stylo à insuline et sur un glucomètre (un appareil pour mesurer la glycémie), une application mobile et un programme informatique pour stocker et analyser les enregistrements. En 2017, CLIPSULIN a remporté le CES Innovation Award 2017 dans la catégorie biotechnologie.
Le système aide un diabétique à tenir un journal quotidien de son état: enregistrer les doses d'insuline, les repas pris et d'autres paramètres. Un journal est nécessaire pour que les diabétiques contrôlent leur glycémie. En règle générale, les entrées sont effectuées manuellement - dans des cahiers spéciaux ou dans des applications mobiles. Après chaque repas, le diabétique enregistre la quantité approximative de glucides qu'il contient et la dose d'insuline qui lui est fixée. Les trackers CLIPSULIN vous permettent de le faire automatiquement.
Le principe de fonctionnement de l'appareil est décrit dans la
vidéo présentée sur le blog de l'entreprise: un diabétique prend des photos du petit-déjeuner, et le système de reconnaissance d'image intégré au tracker détermine la quantité de glucides qu'il contient. Après cela, le patient fixe une dose sur son stylo à insuline: le nombre d'unités est immédiatement fixé.
Un autre tracker est connecté au compteur: en l'utilisant, vous pouvez transférer des données sur chaque mesure de sucre vers une application mobile et vers un ordinateur. Vous pouvez également entrer d'autres paramètres dans le système: les résultats des tests standard, le niveau d'hémoglobine glyquée, les données sur le poids, les exercices, etc.
Dans le même temps, Jarvis peut répondre aux questions des utilisateurs et, comme tout réseau de neurones, il apprend dans le processus de collecte de données. Comme l'
expliquent les développeurs, si une personne, par exemple, mange régulièrement beaucoup de pizza, l'IA analysera comment ce type d'aliment affecte la glycémie et aide à calculer la dose d'insuline avec plus de précision. Un médecin qui a un diabétique persistant peut également accéder à Diabnext si le patient le souhaite.