L'IA multimodale dans le secteur de la santé

L'IA multimodale dans le secteur de la santé fait référence aux systèmes d'intelligence artificielle qui intègrent et analysent simultanément plusieurs types de données, tels que des images médicales, du texte, des données audio et des données de capteurs, afin de fournir des évaluations de santé complètes. Cette approche imite le raisonnement clinique humain en tenant compte de diverses sources d'information pour établir des diagnostics et des recommandations de traitement plus précis.

‍

Les systèmes d'IA multimodaux peuvent combiner des images radiologiques avec l'historique du patient, des résultats de laboratoire avec des notes cliniques, et des signes vitaux avec les résultats rapportés par les patients pour créer des profils de patients holistiques. Les architectures d'apprentissage profond, en particulier les modèles de transformateurs et les réseaux de fusion, permettent l'intégration de types de données hétérogènes tout en préservant les caractéristiques uniques de chaque modalité.

‍

Les applications incluent la combinaison de radiographies pulmonaires et de symptômes cliniques pour le diagnostic de la COVID-19, l'intégration des données génomiques à l'imagerie pour le pronostic du cancer et la fusion des données de capteurs portables avec des dossiers de santé électroniques pour la prise en charge des maladies chroniques. Les systèmes d'IA multimodaux surpassent souvent les approches à modalité unique en exploitant des informations complémentaires provenant de différentes sources de données, ce qui permet de créer des outils d'aide à la décision clinique plus robustes et plus fiables.