"La seule théorie constructive liant les neurosciences et la psychologie surviendra de l'étude du logiciel." Alan Jay Perlis
"Bientôt, le génie individuel sera à la Pensée ce que le virus de logiciel est à la fiabilité des programmes d'ordinateur." Georges Picard
Transformative Trends Shaping the Future of the Business of Cardiolog
Cardiology, Dec 02, 2024 Cardiology Magazine
Tendances transformatrices qui façonnent l'avenir du secteur de la cardiologie
Cet article a été rédigé par le Conseil de direction de la Section des membres de la gestion cardiovasculaire. Un merci spécial à Mustafa Husaini, MD, FACC ; Matthew Pierce, MBA, MD ; Efstathia Andrikopoulou, MD, FACC ; Amy A. Brownwell, FNP-C, AACC ; Joseph A. Goeke IV, MD, FACC ; et Toniya Singh, MBBS, FACC .
https://www.acc.org/Latest-in-Cardiology/Articles/2024/12/01/42/From-the-Member-Sections-Transformative-Trends-Shaping-the-Future-of-the-Business-of-Cardiology?utm_medium=social&utm_source=twitter_post&utm_campaign=twitter_post
Article libre d'accès
Innovation technologique : propulser l'avenir de la cardiologie
L’IA et l’apprentissage automatique : la nouvelle frontière des soins cardiovasculaires
EXTRAITS
Changements culturels en cardiologie : redéfinition des rôles et des flux de travail
Épuisement professionnel, santé mentale et crise des effectifs médicaux : l’évolution des mentalités cliniques
Le sujet de l’épuisement professionnel en médecine est passé du statut de simple murmure à celui de tollé, et la cardiologie ne fait pas exception. L’augmentation des tâches administratives, le volume élevé de patients et le rythme effréné des changements technologiques ont laissé de nombreux cardiologues aux prises avec des défis.
La demande de soins cardiovasculaires monte en flèche, en particulier avec une augmentation prévue de 25 % de la population couverte par Medicare au cours de la prochaine décennie, alors que le nombre de cardiologues en exercice diminue. Les retraites anticipées, l'épuisement professionnel et les transitions vers des horaires à temps partiel ou réduits (par exemple, < 1,0 ETP) exacerbent cet écart.
Les médecins sont aujourd’hui confrontés à une charge administrative croissante, à une autonomie réduite et à une pression croissante pour maintenir, voire augmenter, un volume de patients déjà élevé face à la baisse des taux de remboursement.
Ces défis poussent de nombreux cliniciens à s’éloigner de ce qui était autrefois considéré comme une vocation et à se tourner vers la médecine corporatiste – ou à quitter complètement la profession .
La résolution de cette crise de la main-d’œuvre nécessite plus que de simples interventions au niveau individuel ; elle exige des changements à l’échelle du système qui donnent la priorité au quadruple objectif de soins de grande valeur qui améliorent la santé des patients, l’expérience des patients et l’expérience professionnelle et personnelle des cliniciens.
Cardiologie et IA
L’IA et l’apprentissage automatique (ML) sont en passe de révolutionner la cardiologie, en favorisant les innovations dans les diagnostics, la stratification des risques et les plans de traitement personnalisés.
Les outils basés sur l’IA améliorent les résultats cliniques en permettant des diagnostics plus rapides et plus précis, notamment en imagerie, en électrophysiologie et en génomique.
Les progrès du traitement du langage naturel (TLN) s’avèrent essentiels pour automatiser les tâches de routine, telles que la création automatique de notes cliniques et de codes de facturation appropriés à partir d’enregistrements audio, ce qui permet aux cardiologues de recentrer leur temps et leur énergie sur les soins aux patients.
Le potentiel de l’IA s’étend au-delà des interactions avec les patients. Elle a le potentiel de contribuer à réduire les charges administratives en automatisant les tâches de routine comme la facturation, le codage et la prise de rendez-vous.
Cependant, l’intégration complète de l’IA dans la pratique clinique nécessite une approche réfléchie pour garantir que ces outils améliorent, plutôt qu’ils n’entravent, le personnel de santé et les soins aux patients, tout en garantissant la confidentialité des données et des patients.
Les algorithmes d’IA peuvent également être source de biais et d’autres problèmes éthiques, en particulier lorsqu’ils sont formés sur des ensembles de données non représentatifs. Si un modèle d’IA est développé à l’aide de données provenant principalement d’un seul groupe démographique (par exemple, des hommes blancs d’âge moyen), ses prédictions peuvent être moins précises, voire nuisibles, lorsqu’elles sont appliquées à d’autres populations telles que les femmes ou les minorités.
Pour résoudre ce problème, il faut mettre en place des systèmes garantissant une représentation diversifiée dans les ensembles de données de formation et une validation continue des modèles d’IA dans différentes populations de patients.
L’avenir de l’IA en cardiologie semble être celui d’une collaboration entre l’expertise humaine et l’intelligence artificielle. L’IA ne remplacera pas les cardiologues ; elle servira plutôt d’outil puissant pour améliorer leurs capacités de prise de décision.
À mesure que les outils d’IA continueront de s’améliorer, les cardiologues seront en mesure d’offrir des soins plus personnalisés et plus précis, adaptés aux besoins de chaque patient. Par conséquent, une formation continue sera nécessaire pour préparer les cardiologues à utiliser efficacement l’IA dans leur pratique.
Médecine de précision : personnaliser les traitements
La cardiologie adopte de plus en plus la médecine de précision, stimulée par les progrès de la génomique et du diagnostic moléculaire. Les tests génétiques permettent d’élaborer des plans de traitement plus personnalisés, notamment pour des pathologies telles que l’amylose cardiaque, diverses cardiomyopathies et l’hypercholestérolémie familiale.
Cette évolution vers des soins personnalisés promet de meilleurs résultats, même si elle présente également des défis en termes de coût, d’accès, d’équité et de garantie d’une adoption généralisée.
Imagerie et diagnostic avancés : élargissement de l'arsenal
L'expansion des outils d'imagerie avancés tels que la TEP, la TDM cardiaque, l'IRM cardiaque et l'échocardiographie 3D transforme la façon dont les maladies cardiovasculaires sont diagnostiquées et traitées. Ces outils offrent une clarté sans précédent, permettant une évaluation et une sensibilité améliorées.
De plus, l’imagerie guidée par l’IA a le potentiel d’améliorer l’efficacité et la précision du diagnostic et de démocratiser cette technologie en dehors de la tour d’ivoire, améliorant ainsi l’accès aux soins .
Il reste des coûts initiaux et des investissements qui constituent souvent un obstacle à une utilisation généralisée ; cependant, des recherches continues contribueront à réduire ces obstacles à l’adoption.
Commentaire
Faisons le parallèle avec la médecine vasculaire "en France"
On retrouve les mêmes problèmes
* Flux de travail en augmentation
* Epuisement
* Population de plus en plus âgée : médecin et patient
* Une demande d'examens excessives
* Manque de médecins vasculaires....vraiment vasculaires !
* L'IA en médecine vasculaire est balbutiante :
- applications bureautiques, gestion en augmentation oui
- par contre la médecine prédictive et la médecine de précision annoncée tardent à apparaître dans notre quotidien
* La formation universitaire des médecins doit tenir compte de l'arrivée de l'IA et l'intégrer dans tous les cursus
* Le logiciel apprentissage de la médecine et IA nécessite de changer les pratiques et d'accélérer nos capacités "neuroniques" afin de concilier une médecine Hippocratique avec une IA qui sera de plus en plus présente.
Le problème c'est qu'un exercice de ce type de médecine n'est pas toujours conciliable.
Il est donc indispensable de changer le logiciel de la formation des médecins pour l'avenir avec une intégration de l'IA comme APPLICATION- Comme citée dans l'article l'expertise humaine en médecine et l'IA doivent être collaborative.................................l'IA n'est qu'une "APPLICATION" obligatoire !
- Mais il existe une indication grandissante de l'IA : faire face aux manques de médecins et substituer ainsi certains actes médiaux par l'IA
Comment l'intelligence artificielle pourrait suppléer le manque de médecin, By GEMINI IA
L'intelligence artificielle (IA) offre un potentiel considérable pour pallier les pénuries de médecins, mais il est essentiel de bien comprendre ses limites et son rôle complémentaire à l'expertise humaine. Voici comment l'IA pourrait contribuer à répondre à ce défi :
1. Aide au diagnostic et à la prise de décision:
- Analyse d'images médicales: L'IA excelle dans l'analyse d'images (radiographies, IRM, etc.) pour détecter des anomalies plus rapidement et plus précisément qu'un œil humain.
- Traitement du langage naturel: Les algorithmes peuvent analyser les symptômes décrits par les patients et proposer des diagnostics différentiels, aidant ainsi les médecins à affiner leurs recherches.
- Prédiction de risques: L'IA peut identifier les patients à haut risque de développer certaines maladies, permettant une intervention précoce.
2. Automatisation de tâches administratives:
- Saisie de données: L'IA peut automatiser la saisie de données médicales, libérant ainsi du temps aux médecins pour se concentrer sur les soins aux patients.
- Gestion des rendez-vous: Les assistants virtuels alimentés par l'IA peuvent gérer la planification des rendez-vous et répondre aux questions les plus courantes des patients.
3. Formation et éducation:
- Simulations médicales: L'IA peut créer des simulations réalistes pour former les futurs médecins et améliorer les compétences des professionnels en exercice.
- Personnalisation de la formation: Les algorithmes peuvent adapter les programmes de formation aux besoins individuels de chaque apprenant.
4. Téléconsultation et suivi à distance:
- Accès aux soins: L'IA peut faciliter la téléconsultation, permettant aux patients d'accéder à des soins médicaux à distance, en particulier dans les zones rurales ou sous-servies.
- Suivi des patients chroniques: Les algorithmes peuvent surveiller l'évolution de l'état de santé des patients chroniques et alerter les médecins en cas de détérioration.
Limites et défis:
- Manque de données: L'efficacité de l'IA dépend de la qualité et de la quantité des données utilisées pour entraîner les modèles.
- Risque d'erreur: Les algorithmes peuvent commettre des erreurs, en particulier dans des cas complexes ou atypiques.
- Questions éthiques: L'utilisation de l'IA en médecine soulève des questions éthiques importantes, notamment en matière de confidentialité des données et de responsabilité en cas d'erreur.
- Coûts: Le développement et le déploiement de solutions d'IA peuvent être coûteux.
Conclusion:L'intelligence artificielle ne remplacera jamais les médecins, mais elle peut devenir un outil précieux pour améliorer l'efficacité et la qualité des soins. L'avenir de la médecine réside dans une collaboration étroite entre les professionnels de santé et les technologies d'IA, visant à offrir les meilleurs soins possibles aux patients.
Pour aller plus loin, vous pouvez consulter ces ressources:
Soyons fous, est ce que l'IA pourra remplacer les médecins By GEMINI IA
C'est une question passionnante qui suscite de nombreux débats !
L'IA ne remplacera pas les médecins, mais elle transformera profondément leur métier.
Voici pourquoi :
- L'IA est un outil, pas un remplaçant :
Elle est formidable pour analyser de vastes quantités de données médicales, identifier des schémas et proposer des diagnostics.
Cependant, elle manque de la nuance, de l'empathie et de la compréhension contextuelle qui sont essentielles à la pratique médicale. - La relation médecin patient :
Le lien humain est irremplaçable. Les patients ont besoin de quelqu'un pour les écouter, les rassurer et les accompagner dans leurs décisions. L'IA peut aider à ce processus, mais elle ne peut pas le remplacer entièrement. - La prise de décision complexe :
La médecine est une science, mais aussi un art. Les médecins doivent souvent prendre des décisions difficiles en tenant compte de nombreux facteurs, y compris les valeurs et les préférences du patient. L'IA peut aider à prendre des décisions, mais la responsabilité ultime incombe toujours au médecin.
Alors, quels sont les avantages de l'IA en médecine ?
- Amélioration des diagnostics :
L'IA peut aider à détecter des maladies plus tôt et plus précisément, ce qui peut conduire à des traitements plus efficaces. - Personnalisation des soins :
En analysant les données individuelles des patients, l'IA peut aider à développer des traitements sur mesure.
- Réduction des erreurs médicales :
L'IA peut aider à réduire les erreurs humaines en effectuant des tâches répétitives et en vérifiant les résultats. - Amélioration de l'efficacité :
L'IA peut automatiser de nombreuses tâches administratives, libérant ainsi du temps pour les médecins afin qu'ils puissent se concentrer sur les soins aux patients.
En conclusion, l'IA est un outil puissant qui va révolutionner la médecine. Elle ne remplacera pas les médecins, mais elle travaillera en étroite collaboration avec eux pour améliorer les soins aux patients. Les médecins de demain seront des professionnels de la santé augmentés par l'intelligence artificielle, capables de fournir des soins plus précis, plus personnalisés et plus efficaces.
A LIRE
Cinq façons dont l’IA fait progresser l’avenir de la santé
et son site WEB : https://profiles.ucr.edu/app/home/profile/aniDr Anita Gupta Membre du Conseil Forbes Conseil d'affaires Forbes POSTE DU CONSEIL
https://www.forbes.com/councils/forbesbusinesscouncil/2023/11/01/five-ways-ai-is-advancing-the-future-of-health/
Un extrait
"Évolution de la médecine personnalisée
Le travail d’équipe combiné à la puissance de l'analyse des données de l'IA"érience, sans l’IA et sans connaissance des antécédents ou des pathologies, la gestion , des "affections douloureuses chroniques" peut prendre beaucoup de temps. Les nouveaux outils d’IA ont le potentiel d’analyser les antécédents des patients de manière plus efficace, aidant ainsi les cliniciens à déterminer des stratégies de soins optimales et à révéler des tendances cachées dans les données qui n’étaient pas facilement disponibles auparavant. Je pense que cela peut ensuite aider les cliniciens à prendre des décisions ainsi qu’à élaborer des plans de soins futurs viables, en particulier lorsque ces outils sont utilisés en tandem avec des équipes solides pour gérer les médicaments ou les plans de traitement.
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