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Plusieurs nouveaux outils d’Intelligence Artificielle sont en cours d’introduction qui pourraient permettre de détecter les risques futurs de crise cardiaque ou même de prioriser et de diriger les appels d’urgence en fonction de la probabilité que le patient soit victime d’un accident cardiaque. Jetez un coup d’œil à ces projets passionnants qui visent à faire en sorte que les décès par crise cardiaque appartiennent au passé.

Réduire les erreurs médicales

Nous appelons les services d’urgence parce que nous avons besoin de soins immédiats, mais tous les appels d’urgence ne sont pas aussi urgents que les autres. C’est pourquoi, pour tenter d’établir l’ordre de priorité des réponses aux appels, quatre pays européens sont en train de déployer un algorithme d’IA capable de détecter les arrêts cardiaques avec une précision pouvant atteindre 95 %. Dans les études du développeur de l’IA, les répartiteurs humains ne pouvaient accomplir cette tâche qu’avec une précision d’environ 74 %.

Les patients victimes d’un arrêt cardiaque ont besoin des soins les plus rapides s’ils espèrent être réanimés, d’où l’importance pour les répartiteurs d’évaluer rapidement et précisément les appels reçus. Grâce à l’IA qui dirige les appels, un plus grand nombre de patients peuvent recevoir des soins accélérés, ce qui permet de prévenir les lésions au cerveau et aux organes ou la mort.

L’IA décisionnelle est l’une des principales nouvelles frontières de la médecine assistée par ordinateur, et ce système de répartition n’en est qu’un exemple. D’autres programmes d’IA comprennent un programme israélien de détection des hémorragies intracrâniennes, ainsi qu’un programme conçu par des scientifiques de Stanford, qui permet d’identifier les marques cancéreuses de la peau.

Bien qu’il y aura toujours un art du diagnostic, en particulier pour les maladies rares, l’IA améliore les résultats pour les patients à travers le monde en aidant les médecins à prendre de meilleures décisions thérapeutiques. Malgré tout le battage médiatique, le rôle de l’IA est de réduire les erreurs médicales ; elle ne remplace pas les médecins.

Prédire l’évolution des maladies

Il est évidemment important de maximiser l’intervention du répartiteur d’urgence en cas d’arrêt cardiaque, mais que se passerait-il si nous pouvions traiter les problèmes cardiaques avant qu’ils ne se manifestent ? C’est l’objectif premier des programmes de cardiologie préventive – s’attaquer aux facteurs de risque cardiaques tels que l’hypertension artérielle, les antécédents familiaux, l’obésité et les syndromes métaboliques avant qu’ils deviennent critiques. Récemment, cependant, Google a publié un nouvel algorithme qui examine un critère entièrement différent pour évaluer le risque cardiaque : les yeux.

Que peuvent nous dire les yeux sur la santé cardiaque future ? La paroi arrière de l’œil, appelée fond de l’œil, est riche en vaisseaux sanguins. En balayant ces vaisseaux, l’algorithme de Google peut détecter des facteurs tels que l’âge, le tabagisme, le niveau de pression artérielle et plus encore. À l’heure actuelle, l’algorithme peut prédire correctement le risque cardiaque 70 % du temps, un taux légèrement inférieur à la norme médicale, le test SCORE, qui est précis à environ 72 %.

La principale différence entre quelque chose comme l’algorithme de Google et le test SCORE est qu’il est peu probable que le test SCORE devienne beaucoup plus précis, mais avec plus d’exposition et de tests, l’algorithme de Google deviendra plus sensible aux petits détails. L’apprentissage machine rend la plupart des algorithmes ouverts et constamment en développement. Plus ils « voient » et plus ils reçoivent de feedback, plus ils sont performants.

L’importance des détails

La plupart des connaissances médicales sont très générales. Les médecins diront aux patients qu’ils ont une probabilité de x pour cent d’avoir une condition particulière, par exemple, mais ce nombre peut être basé sur l’ensemble de la population – et les chiffres de la population sont souvent basés sur des études comprenant principalement des hommes blancs. Bien que nous observions dans la pratique des niveaux différents d’efficacité des médicaments et de risque de maladie dans les populations minoritaires, les études et les statistiques reflètent rarement ces différences.

En partenariat avec le réseau d’IA de Microsoft pour les soins de santé, les hôpitaux Apollo en Inde ont développé une IA d’évaluation cardiaque basée sur la population indienne. Même en Inde, où vit près d’un septième de la population mondiale, la plupart des technologies et des outils d’évaluation actuellement utilisés ont été développés à partir des populations occidentales. Il en est résulté des erreurs de diagnostic et une mauvaise prévention des maladies. L’IA de l’hôpital Apollo est la première du genre à repenser qui est centré sur la technologie diagnostique.

Les maladies cardiovasculaires sont la principale cause de décès dans le monde, et elles sont à la hausse dans les pays à revenu faible et moyen, car les habitudes alimentaires occidentales sont exportées et l’augmentation de la richesse entraîne une consommation accrue de viande et un mode de vie plus sédentaire. Ce profil de risque rend la détection des maladies et les efforts de prévention plus importants que jamais auparavant – et les outils d’IA sont prêts à changer la donne.

L’adoption de l’IA dans la gestion de la Supply Chain

L’abondance d’algorithmes fournis aux machines enseigne à chaque machine les normes opérationnelles et les systèmes appropriés au sein de la Supply Chain, ce qui leur permet de repérer les erreurs avec un plus haut niveau de précision que les humains. Mais l’impact réel de l’intelligence artificielle dans la Supply Chain va encore plus loin une fois que les entreprises déploient la technologie, ce qui explique pourquoi des entreprises de renommée internationale utilisent déjà l’IA.

Amazon et Google sont deux marques  d’influence mondiale qui intègrent l’IA dans leur Supply Chain. L’une des façons dont Amazon utilise l’IA est de faire appel à sa nature prédictive pour se préparer aux demandes futures. Les algorithmes d’IA peuvent déterminer la demande de produits spécifiques jusqu’à 18 mois à l’avance, car ils analysent les préférences des clients et les opérations logistiques.

Google estime que la société a investi jusqu’à 30 milliards de dollars dans  l’intelligence artificielle ainsi que dans la recherche et le développement dans ce domaine.

La fiabilité de la nature prédictive de l’IA

En plus de prédire les demandes à venir, l’IA permet de prédire les défaillances de l’équipement. En connaissant la nature fonctionnelle et la capacité opérationnelle de l’équipement, les produits ne seront pas retardés dans la Supply Chain parce que les gestionnaires seront mieux préparés à trouver d’autres méthodes de production tant que l’équipement ne sera pas remis en service. Ces prédictions sont faites en utilisant des capteurs intelligents et en créant virtuellement un équipement identique. L’équipement virtuel est ensuite testé dans des circonstances spécifiques (telles que des conditions météorologiques extrêmes).

Les entreprises peuvent également automatiser la facturation grâce à l’analyse prédictive de l’intelligence artificielle. Les soldes futures peuvent être calculées pour les nouvelles factures grâce à une technologie intelligente qui reconnaît les tendances des paiements reçus et des dépenses de l’entreprise.

L’IA raccourcit le processus de distribution

Dans une économie mondiale, les clients et les entreprises n’ont pas toujours le luxe de recevoir leurs marchandises et produits à des dates précises. Par le passé, le recours à des experts en recherche et à des analyses pour produire des données était le moyen le plus pratique d’informer les entreprises au sujet de leurs expéditions et d’estimer à quel moment les articles étaient susceptibles d’arriver à leur destination.

Compte tenu de la grande quantité de données que les experts doivent traiter dans la société d’aujourd’hui, permettre à l’intelligence artificielle d’apprendre et d’automatiser l’analyse des données pour prédire les délais de livraison peut cette tâche souvent difficile et longue à accomplir. En raison des retards inattendus dans la Supply Chain, faire des hypothèses sur les dates de livraison des produits pourrait être une erreur coûteuse. L’IA peut prévenir ces erreurs grâce à des capteurs intelligents et à des données GPS qui permettent de suivre la localisation des produits tout au long du processus de distribution.

De plus, l’intelligence artificielle peut raccourcir complètement le processus de distribution en guidant des véhicules autonomes. Comme les produits sont transportés par voie terrestre, les entreprises doivent tenir compte des restrictions légales et de la possibilité de retards de transport. Ces retards possibles comprennent les embouteillages, les problèmes de moteur et les détours imprévus.

Des lois sont également en vigueur pour assurer la sécurité des conducteurs, qui sont tenus de conduire pendant un nombre limité d’heures chaque jour. L’IA pourrait créer les itinéraires les plus rapides, et le transport autonome pourrait rester sur la route plus longtemps que les véhicules à propulsion humaine.

L’IA atténue les risques dans la Supply Chain

La gestion des entrepôts et l’approvisionnement de la Supply Chain ne sont efficaces que si l’inventaire est bien géré. Si l’offre ne répond pas à la demande, le temps et l’argent de l’entreprise sont gaspillés. Lorsque l’offre est à court de demande, l’insatisfaction des clients est inévitable. D’un autre côté, si l’offre est beaucoup plus élevée que la demande, les ressources critiques peuvent avoir été épuisées sans raison – surtout lorsqu’il n’y a pas d’occasions de vendre le surstock.

L’intelligence artificielle atténue ces risques en favorisant la transparence, tandis que ses capacités prédictives influencent la prise de décision. Comme mentionné précédemment, l’IA peut prédire la demande à venir pour les produits. Par conséquent, les gestionnaires de la Supply Chain seront en mesure de déterminer à l’avance un volume d’approvisionnement précis.

Des robots artificiellement intelligents permettraient également de maintenir les lignes de communication ouvertes entre les fournisseurs et les clients en générant des réponses aux demandes de renseignements généraux et en stockant les documents importants dans le nuage à des fins d’archivage et de respect des normes de conformité.

Les avantages dont les entreprises devraient tirer parti de l’IA

L’intelligence artificielle a le potentiel de profiter aux entreprises de diverses façons à mesure que les produits avancent dans la Supply Chain, et l’investissement initial dans les tests et l’alimentation en données des machines d’apprentissage en vaudra la peine après leur déploiement.

Si l’on tient compte du fait que les grandes sociétés technologiques telles que Google et Amazon mettent en œuvre l’intelligence artificielle tout au long de leur Supply Chain, il est évident que l’intelligence artificielle sera nécessaire pour que les entreprises puissent se maintenir à jour dans notre monde axé sur les données.

La structure des entreprises changera pour le mieux en adoptant l’IA. Grâce à l’automatisation, les membres de l’équipe seront moins submergés par de grandes quantités de données et par un travail fastidieux et répétitif. L’adoption précoce de l’intelligence artificielle comme stratégie de gestion de la Supply Chain augmente également les marges bénéficiaires de plus de 5%. Au lieu de négliger l’IA, le moment est venu d’adopter cette technologie révolutionnaire.