La prescription des médicaments est une étape cruciale dans le parcours de soins. Les médecins doivent prendre en compte l’ensemble des informations fournies par le patient, les résultats des tests et examens, mais aussi le fonctionnement de l’organisme du patient et de la pathologie en question. Se fier au Machine Learning pour déterminer le médicament qui convient le mieux à chaque patient peut être un véritable levier pour améliorer la prise en charge médicale.
Qu’est-ce que le Machine Learning ?
Le Machine Learning est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle (IA) dans lequel les ordinateurs utilisent des données pour apprendre de manière indépendante et améliorer leurs performances via l’expérience. Il fonctionne généralement en formant un algorithme sur un ensemble de données. Les techniques de Machine Learning permettent donc de développer des systèmes “intelligents” capables de s’adapter à leur environnement.
Il ne fait aucun doute que le Machine Learning est un outil précieux dans de nombreux domaines scientifiques, mais son potentiel pour les soins de santé est peut-être le plus prometteur. La combinaison du big data avec l’apprentissage automatique est une approche puissante pour maximiser l’efficacité des traitements médicaux, réduire les erreurs et les coûts médicaux ou prévenir les effets indésirables des médicaments.
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Le Machine Learning au service des diagnostics
Le diagnostic est une phase primordiale dans le parcours de soin. En effet, une prise en charge médicamenteuse optimale passe obligatoirement par un bon diagnostic. Grâce au Machine Learning, les professionnels de santé sont aujourd’hui en mesure de repérer avec beaucoup plus de précision la présence ou non d’une maladie.
En plus, ces machines sont capables d’analyser et d’interpréter des volumes astronomiques de données, ce qui permet de détecter plus rapidement et plus facilement les anomalies sur les bilans et les radios des patients. Tous ces éléments constituent une base solide pour le médecin pour optimiser la prédiction des médicaments.
Le Machine Learning pour des prédictions confirmées
Le Machine Learning possède une base de données énorme qui lui permet de connaître avec précision les caractéristiques générales et la composition de chaque médicament. Les algorithmes peuvent donc facilement juger sur la compatibilité des médicaments et fournir au médecin les informations nécessaires sur les médicaments à ne pas mélanger. Ces informations lui permettent de décider sur les médicaments à prescrire sur la même ordonnance.
De plus, certains patients présentent une hypersensibilité médicamenteuse qui se manifeste sous forme d’une réaction cutanée lors de la prise d’un médicament. Cette réaction peut être d’origine allergique comme elle peut être une sorte d’intolérance à un médicament précis. Dans la majorité des cas, les médecins ne peuvent prédire cette réaction.
Toutefois, le Machine Learning en est capable puisqu’il dispose d’informations suffisantes sur les molécules qui composent le médicament. Dans ce cas, il peut aider le médecin à avoir une idée plus claire sur les médicaments contre-indiqués.
Finalement, les avancées technologiques dans le domaine de l’intelligence artificielle et plus précisément le Machine Learning représente une véritable révolution dans le domaine de la médecine. Il est à rappeler que toutes ses recherches ont pour but de faciliter le travail du médecin et non pas de le remplacer.
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