Des méthodes d'intelligence artificielle sont utilisées en radiologie, en cardiologie et dans d'autres domaines de spécialité médicale pour traiter rapidement et avec précision de grandes quantités de données de santé afin d'améliorer le pouvoir de diagnostic et de traitement des équipes de soins de santé.
Par rapport à d'autres domaines de spécialité médicale, les médecins de soins primaires traitent un très large éventail de maladies, adoptant une approche centrée sur la personne, avec moins d'instruments de diagnostic ou de tests disponibles. La nature des soins primaires peut poser des défis uniques à l'application significative de l'IA.
Un examen complet de 405 études menées par des chercheurs de l'Université Western en Ontario montre que les travaux sur l'IA pour les soins primaires sont à un stade précoce de maturité. L'examen de la portée résume les principales tendances de l'IA en soins primaires.
« Pour que le domaine arrive à maturité », notent les auteurs, « il faut valoriser à la fois le développement rigoureux (IA) et l'identification des impacts potentiels … sur la prestation des soins et les résultats de santé à plus long terme ».
Changer les soins primaires est difficile quand seulement un sur sept de ces articles comprend un auteur de soins primaires.Sans contribution des soins primaires, ces équipes peuvent ne pas comprendre le contexte de la collecte de données sur les soins primaires, son rôle au sein du système de santé et la forces qui façonnent son évolution. «
Winston Liaw MD MPH et Ioannis A. Kakadiaris PhD,Académie américaine des médecins de famille
Liaw et Kakadiaris présentent sept défis que les équipes d'IA de soins primaires doivent relever pour faire progresser l'IA.
La source:
Académie américaine des médecins de famille
