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L’intelligence artificielle (IA) se développe rapidement dans tous les secteurs, y compris la santé. L’IA a joué un rôle essentiel dans le diagnostic, la prise de décision et le traitement de la gestion et de la prévention des maladies chroniques, en particulier dans la recherche sur le cancer. Les chercheurs trouvent de nouvelles façons d’utiliser les capacités de l’IA dans le domaine de la santé. Les chercheurs utilisent l’IA, l’apprentissage automatique et l’apprentissage en profondeur pour améliorer les soins contre le cancer et les résultats pour les patients.
L’émergence d’ordinateurs hautes performances a accéléré l’avancement des technologies dans le secteur de la santé ces dernières années. L’IA et l’apprentissage automatique (ML) sont utilisés pour développer une gamme d’outils d’imagerie du cancer. L’IA et le ML transforment rapidement le paysage scientifique en créant plusieurs machines et outils pouvant fonctionner avec ou sans intervention humaine.
Comment l’IA et le ML aident-ils dans le traitement du cancer ?
Si la technologie de l’IA est intégrée aux soins contre le cancer, elle pourrait améliorer la précision et la rapidité du diagnostic, ce qui entraînerait de meilleurs résultats pour la santé. Les soins cliniques guidés par l’IA jouent un rôle essentiel dans la réduction des disparités en matière de santé, en particulier dans les milieux à faibles ressources. Dans certains cas, l’IA a aidé à détecter et à diagnostiquer avec précision différents types de cancer en analysant les analyses de tissus mieux que les pathologistes.
L’apprentissage automatique utilise diverses techniques statistiques, probabilistes et d’optimisation permettant aux ordinateurs d’apprendre à partir d’exemples passés et de détecter des modèles difficiles à discerner à partir d’ensembles de données complexes. Une telle capacité est utile pour le domaine médical, en particulier les applications qui dépendent d’une détection complexe. Les domaines numérisés des soins de santé, tels que l’imagerie, adoptent l’IA et le ML pour bénéficier de la technologie tout en travaillant efficacement.
- Améliore le dépistage et le diagnostic du cancer
L’IA aide de plusieurs façons lorsqu’il s’agit de cancer. L’un de ces moyens est le dépistage et le diagnostic de la maladie mortelle. De nombreux instituts de recherche exploitent les capacités de l’IA et de ses sous-ensembles, y compris le ML et l’apprentissage en profondeur, pour améliorer le dépistage du cancer pour divers types de cancer. Les chercheurs utilisent ML et des approches d’apprentissage en profondeur pour automatiser la détection du cancer à partir d’images numériques.
- Aide à la caractérisation génomique des tumeurs cancéreuses
Au lieu d’utiliser le séquençage génomique traditionnel, plusieurs méthodes d’IA peuvent aider à identifier des mutations génétiques spécifiques à partir d’images de pathologie tumorale. IA peut analyser les images de pathologie et permettre aux chercheurs de faire la distinction entre les sous-types de cancer courants et de prédire les gènes couramment mutés à partir des images. C’est principalement un problème difficile d’identifier les mutations à l’aide de techniques non invasives. Cependant, avec les progrès actuels dans le domaine de IA et MLil peut être plus facile d’identifier les mutations génétiques de manière innovante à l’aide de ces technologies.
- Accélère la découverte de médicaments
La recherche se poursuit pour identifier de nouvelles approches pour créer de nouveaux médicaments pour le traitement du cancer, et les scientifiques utilisent la puissance de l’IA de multiples façons pour la même chose. Comme indiqué précédemment, les mutations génétiques sont complexes et les outils d’IA peuvent nous aider à identifier les problèmes qui leur sont liés pour découvrir le traitement du cancer. Par conséquent, l’identification de procédures aussi compliquées peut aider les chercheurs à travailler sur de nouveaux médicaments pour lutter contre la maladie.
- Améliore la surveillance du cancer
L’application de l’IA en temps réel aux données sur le cancer basées sur la population vise à révolutionner le traitement du cancer. Les chercheurs travaillent sur des algorithmes d’apprentissage en profondeur pour extraire automatiquement les traits tumoraux des rapports de pathologie, ce qui permet d’économiser d’innombrables heures de traitement humain. Cela nous permettra de comprendre plus facilement l’impact des nouvelles techniques de diagnostic, des thérapies et d’autres éléments sur les résultats des patients. De plus, l’analyse des données en temps réel permettra de connecter les patients nouvellement diagnostiqués avec des études cliniques qui pourraient leur être utiles.
Pensée finale
Il y a beaucoup de promesses dans les futures utilisations de l’IA dans la recherche et le traitement du cancer. Afin de profiter de ces perspectives, les investissements devront être accrus et certains obstacles devront être surmontés. L’utilisation de l’IA dans la recherche et le traitement du cancer en est encore à ses balbutiements. Au lieu d’utiliser ces procédures dans la pratique clinique, la plupart des recherches se concentrent sur le développement de nouvelles méthodes.
Néanmoins, il est clair que l’incorporation de données hétérogènes multidimensionnelles, ainsi que divers algorithmes de sélection et de classification de caractéristiques, peut développer des outils d’IA utiles pour l’inférence dans le domaine du cancer.
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