L'impact de l'IA sur la santé au Vietnam

L'intelligence artificielle (IA) change beaucoup de choses dans le domaine de la santé. Elle propose de nouvelles façons d'améliorer les soins aux patients et les traitements à l'échelle mondiale. Toutefois, utiliser l'IA dans le secteur de la santé peut être plus difficile dans les pays à faible revenu par rapport aux pays plus riches. Les hôpitaux de ces pays à revenu intermédiaire inférieur ont souvent des ressources limitées, des technologies vieillissantes et peu d'experts formés à l'IA.

Un gros défi est la nécessité d'avoir des données de haute qualité pour entraîner les systèmes d'IA. Beaucoup d'hôpitaux dans ces pays n'ont pas accès à des données de santé complètes et organisées. De ce fait, les systèmes d'IA conçus dans les pays riches peuvent ne pas bien fonctionner ou ne pas être adaptés aux pays à faible revenu. Notre objectif est de voir comment un outil d'IA développé au Royaume-Uni peut fonctionner dans les hôpitaux du Vietnam.

#Les bases de l'IA dans la santé

L'IA utilise des algorithmes complexes pour analyser des données et prendre des décisions. Dans le domaine de la santé, l'IA peut aider à identifier des maladies, suggérer des traitements et même prédire comment un patient va récupérer. Pour que ces systèmes fonctionnent, ils doivent apprendre à partir de grandes quantités de données. Si ces données ne sont pas pertinentes pour l'endroit où l'IA est utilisée, elle peut mal fonctionner.

Par exemple, un système d'IA entraîné avec des données d'hôpitaux au Royaume-Uni pourrait avoir du mal à fonctionner efficacement au Vietnam, car les populations de patients et les défis de santé sont différents. Cela peut poser des problèmes lorsque des systèmes d'IA sont appliqués dans des environnements de santé divers.

#Le défi de la Généralisation

La généralisation désigne la capacité d'un modèle d'IA à appliquer ce qu'il a appris de ses données d'entraînement à de nouvelles données jamais vues auparavant. C'est important dans le secteur de la santé car une fois qu'un outil d'IA est déployé dans un cadre réel, il doit être capable de prédire avec précision les résultats pour des patients dont il n'a pas vu les données avant.

Dans le domaine de la santé, on se concentre sur deux types de généralisation :

1. Généralisation temporelle : quand l'outil d'IA fonctionne bien dans le même hôpital où il a été entraîné.
2. Généralisation externe ou géographique : quand l'outil d'IA fonctionne bien dans différents hôpitaux, notamment dans des pays différents.

Obtenir une bonne généralisation est crucial, mais pas toujours facile, surtout dans des environnements de soins de santé variés.

#Défis rencontrés par les pays à revenu intermédiaire inférieur

Les hôpitaux dans les pays à revenu intermédiaire inférieur font face à divers problèmes qui rendent difficile la mise en œuvre d'outils d'IA :

1. Ressources limitées : Ces hôpitaux ont souvent du mal avec un financement insuffisant, des infrastructures vieillissantes et un manque de professionnels formés.

2. Accès aux données : Beaucoup d'hôpitaux n'ont pas de dossiers de santé complets ou numériques, ce qui est nécessaire pour entraîner les algorithmes d'IA.

3. Différences de population : Les patients dans les pays à revenu intermédiaire inférieur peuvent avoir des profils de santé différents par rapport à ceux des pays riches, ce qui peut influencer la performance des modèles d'IA.

4. Disparités dans les soins de santé : Il peut y avoir des différences significatives dans la qualité des soins et l'accès aux services de santé entre les régions.

5. Variabilité des pratiques cliniques : Différents hôpitaux peuvent avoir des pratiques et des lignes directrices uniques qui influencent la façon dont les modèles d'IA doivent être structurés.

Ces défis signifient que les solutions d'IA qui fonctionnent bien dans les pays riches peuvent ne pas être efficaces dans les pays à faible revenu sans ajustements.

#Collaborations pour l'amélioration

Pour aborder ces défis, des collaborations entre des institutions des pays riches et des pays à revenu intermédiaire inférieur peuvent être bénéfiques. Par exemple, des partenariats peuvent aider à partager des connaissances et des ressources, rendant les technologies d'IA plus adaptées aux contextes locaux.

Une collaboration notable se déroule au Vietnam, où plusieurs institutions s'unissent pour améliorer les soins critiques. L'objectif est d'utiliser l'IA pour mieux identifier les patients qui ont besoin de soins urgents et améliorer la qualité générale des soins de santé dans ces environnements.

#COVID-19 et IA

La pandémie de COVID-19 a mis en évidence le besoin d'outils de diagnostic rapides. Un outil d'IA développé au Royaume-Uni a été utilisé pour trier les patients en fonction de leur probabilité d'avoir COVID-19. Cet outil a montré des améliorations significatives dans l'identification des patients à risque et a fourni des diagnostics plus rapides par rapport aux méthodes traditionnelles.

On espère que cet outil d'IA pourra également être adapté pour les hôpitaux au Vietnam, permettant une utilisation plus efficace des ressources rares comme les ventilateurs et les lits d'hôpital.

#Adapter les modèles d'IA

Adapter des modèles d'IA d'un pays à un autre nécessite de prendre en compte attentivement les circonstances locales. Voici quelques méthodes qui peuvent être utilisées :

1. Apprentissage par transfert : Cela implique de prendre un modèle entraîné sur un ensemble de données et de l'améliorer avec des données de la zone cible. Cette approche permet au modèle d'apprendre à partir de données locales tout en ayant déjà des connaissances de base provenant de l'entraînement initial.

2. Amélioration de la Qualité des données : Utiliser des techniques pour améliorer la qualité des données collectées dans les hôpitaux locaux peut aider à améliorer la performance des modèles d'IA.

3. Standardisation : S'assurer que les données collectées sont cohérentes d'un établissement à l'autre peut aider à améliorer la performance des outils d'IA.

4. Correspondance des caractéristiques : S'assurer que les caractéristiques enregistrées dans les bases de données des patients locaux correspondent à celles utilisées dans les ensembles de données d'entraînement de l'IA aide à améliorer la précision.

En appliquant ces méthodes, on vise à rendre les modèles d'IA plus efficaces dans le contexte local des pays à revenu intermédiaire inférieur.

#Le rôle des données locales

Utiliser des données locales est crucial pour construire des systèmes d'IA efficaces. Les hôpitaux locaux n'ont peut-être pas autant de données que leurs homologues dans les pays riches, ce qui rend essentiel de trouver des moyens innovants d'utiliser ce qui est disponible.

Des techniques comme les "k-nearest neighbors" (kNN) peuvent aider à apparier les patients dans les ensembles de données locaux avec des cas similaires provenant de pays riches. Cela permet un meilleur modélage en tirant parti de points de données connexes.

En outre, utiliser des méthodes comme les "Geometrically-Aggregated Training Samples" (GATS) peut aider à combler les lacunes dans les données et générer un ensemble de données plus complet pour l'entraînement, menant finalement à des prévisions d'IA plus précises.

#Évaluation des performances

Lors de l'évaluation de la performance d'un modèle d'IA, plusieurs métriques sont utilisées, y compris :

1. Sensibilité : Cela mesure la capacité du modèle à identifier correctement les patients atteints de la maladie.
2. Spécificité : Cela mesure à quel point le modèle identifie bien les patients sans la maladie.
3. Valeur prédictive positive : Cela indique la proportion de résultats positifs qui sont de vrais positifs.
4. Valeur prédictive négative : Cela montre la proportion de résultats négatifs qui sont de vrais négatifs.
5. Aire sous la courbe ROC (AUROC) : Cela évalue la performance générale du modèle à différents seuils.

En surveillant de près ces métriques, les chercheurs peuvent apporter des ajustements et des améliorations aux modèles d'IA pour garantir une plus grande précision et de meilleurs résultats pour les patients.

#Défis dans la qualité des données

La qualité des données peut être un problème majeur dans l'IA en santé. Il peut y avoir des incohérences ou des erreurs dans la collecte des données, ce qui conduit à des modèles inexactes. Par exemple, des valeurs aberrantes, comme des taux de globules rouges extrêmement bas, peuvent résulter d'erreurs de mesure.

Il est important de gérer ces valeurs aberrantes correctement, car elles peuvent contenir des informations importantes et potentiellement améliorer la précision du modèle si elles sont traitées de manière appropriée. La gestion des valeurs aberrantes peut inclure l'examen des méthodes de collecte de données et la mise en œuvre de vérifications pour assurer l'exactitude.

#Défis spécifiques au Vietnam

Les hôpitaux du Vietnam se concentrent spécifiquement sur les maladies infectieuses, ce qui rend le contexte de déploiement de l'IA unique. De nombreux patients vus dans ces hôpitaux ont des maladies graves, ce qui peut compliquer l'identification de maladies spécifiques comme le COVID-19.

Des différences dans les pratiques, comme des retards dans l'enregistrement des données ou des variations dans la sévérité des cas, peuvent influencer la manière dont les modèles d'IA fonctionnent. Par exemple, distinguer entre le COVID-19 et d'autres maladies infectieuses peut être plus difficile dans des hôpitaux spécialisés qui traitent des cas graves.

#Conclusions

Utiliser l'IA dans le secteur de la santé a le potentiel d'améliorer considérablement les soins aux patients. Cependant, pour que ces outils soient efficaces dans les pays à revenu intermédiaire inférieur, des adaptations et des considérations pour les contextes locaux sont nécessaires.

Les efforts collaboratifs entre les institutions des pays riches et des pays à revenu intermédiaire inférieur sont essentiels pour obtenir de meilleurs résultats. Les défis auxquels nous sommes confrontés sont considérables, mais avec de l'innovation et une bonne utilisation des ressources, l'IA peut améliorer la prestation des soins de santé même dans les environnements les plus limités.

Pour tirer pleinement parti du potentiel de l'IA, une évaluation continue et une adaptation permanente des modèles sont cruciales. Avec le temps, une meilleure intégration des outils d'IA peut mener à des améliorations significatives des résultats de santé pour les patients tant dans les milieux à faible revenu que dans ceux à revenu élevé.

Ce parcours continu vers une meilleure utilisation de la technologie dans la santé nécessitera de l'engagement, de la collaboration et de la créativité. En se concentrant sur les applications concrètes et les besoins des systèmes de santé locaux, on peut travailler vers un avenir où des soins précis et rapides seront accessibles à tous, quelle que soit leur situation.