Comment l’intelligence artificielle dans la chirurgie et les soins de santé change-t-elle nos vies ?

Les technologies de l’IA ne se limitent pas à l’imagerie et aux chatbots. L’intelligence artificielle (IA) révolutionne également le domaine de la chirurgie et des soins de santé, en améliorant la précision, l’efficacité et les résultats pour les patients.

L’IA fait désormais partie intégrante de notre vie quotidienne, et le monde scientifique explore désormais le potentiel de l’intelligence artificielle en chirurgie. Des assistants virtuels comme Siri et Alexa aux chatbots marketing, en passant par les voitures autonomes Tesla et les modèles de langage avancés comme ChatGPT, les technologies de l’IA se sont parfaitement intégrées à nos habitudes et visent désormais à révolutionner les pratiques médicales et les soins aux patients. Les solutions de santé basées sur l’IA transforment la manière dont les diagnostics sont établis et les plans de traitement personnalisés. Ces technologies utilisent des algorithmes sophistiqués pour traiter de grandes quantités de données médicales, aidant ainsi les professionnels de la santé à prendre des décisions plus précises.

L’un des domaines où l’IA présente un immense potentiel est celui des diagnostics médicaux. Grâce à l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique, les systèmes d’IA peuvent analyser les images médicales, telles que les radiographies, les IRM et les tomodensitogrammes, avec une précision et une rapidité remarquables. Cela peut aider les radiologues et autres spécialistes à identifier des anomalies, des tumeurs et d’autres marqueurs critiques qui pourraient autrement passer inaperçus. La détection précoce des maladies grâce aux diagnostics assistés par l’IA peut améliorer considérablement les résultats pour les patients, augmenter les taux de survie et réduire le fardeau qui pèse sur les systèmes de soins de santé.

En outre, l’IA peut contribuer au développement de la médecine personnalisée, où les plans de traitement sont adaptés aux caractéristiques uniques de chaque individu, y compris le patrimoine génétique, les facteurs liés au mode de vie et les antécédents médicaux. En analysant de vastes ensembles de données et en appliquant l’analyse prédictive, les algorithmes d’IA peuvent identifier les options de traitement optimales et prédire les réponses potentielles à des thérapies spécifiques. L’intégration de l’IA dans la chirurgie peut optimiser l’efficacité des traitements, minimiser les effets indésirables et améliorer la satisfaction des patients.

Comment les scientifiques peuvent-ils utiliser l’intelligence artificielle en chirurgie ?

L’intégration de l’intelligence artificielle en chirurgie offre un immense potentiel. En analysant rapidement et efficacement de grandes quantités de données, l’utilisation de l’intelligence artificielle en chirurgie permet de relever les principaux défis du système de santé.

L’IA est devenue une alliée précieuse, capable d’agréger et de synthétiser cette mine d’informations pour fournir des résultats ciblés qui sont d’une valeur inestimable pour les chirurgiens. De la consultation initiale à la gestion post-opératoire, l’IA a le potentiel de remodeler tous les aspects de la pratique chirurgicale.

L’intégration de l’intelligence artificielle dans la chirurgie ouvre un monde de possibilités qui sont trop nombreuses pour être décrites en une seule fois. Avant l’intervention chirurgicale, les algorithmes d’IA peuvent fournir des analyses prédictives, contribuant ainsi à la détection précoce des maladies. Cette détection précoce permet non seulement des interventions plus rapides, mais promet également de meilleurs résultats et pronostics.

En outre, la technologie de l’IA permet aux médecins d’approfondir les rapports d’analyses de laboratoire, les scanners et les dossiers médicaux des patients, ce qui permet d’élaborer des plans de traitement hautement personnalisés au niveau microéconomique. Dans les opérations, les algorithmes d’IA peuvent servir de guide, améliorant les processus de prise de décision en analysant les données en temps réel provenant de sources multiples et en offrant un retour d’information précieux aux chirurgiens. Cette intégration de l’intelligence artificielle dans la chirurgie permet non seulement d’améliorer la prise de décision, mais aussi de prévenir les résultats indésirables.

Au-delà de l’hôpital, l’IA continue de jouer un rôle essentiel. En évaluant les données des systèmes de surveillance des patients, l’IA peut détecter les complications potentielles qui peuvent survenir entre les visites postopératoires.

Les plateformes basées sur l’IA peuvent également servir de première ligne de communication avec les patients, en répondant aux préoccupations mineures ou aux questions fréquemment posées. Cette interaction transparente garantit un rétablissement en douceur et une amélioration globale de l’expérience du patient.

La robotique en chirurgie

Le domaine de la médecine a toujours été caractérisé par une innovation et une évolution constantes, dans le but d’améliorer les résultats pour les patients et la santé en général. Ces dernières années, l’intégration d’outils d’intelligence artificielle (IA) dans diverses pratiques médicales, y compris les diagnostics, la planification des traitements et même les procédures chirurgicales, a connu des avancées significatives. Le domaine de la chirurgie robotique a notamment connu une croissance remarquable, les systèmes alimentés par l’IA aidant désormais les chirurgiens à réaliser des opérations complexes avec une précision et une exactitude sans précédent.

La chirurgie robotique, ou chirurgie assistée par robot, utilise des systèmes robotiques contrôlés par ordinateur pour effectuer des procédures chirurgicales, soit partiellement, soit entièrement. Ces systèmes se composent généralement d’un poste de commande du chirurgien, à partir duquel ce dernier manipule les bras robotiques, et d’un chariot placé à côté du patient où sont placés les instruments. Grâce à une caméra 3D haute définition, le chirurgien obtient une perspective visuelle du site chirurgical et utilise des commandes manuelles et des pédales pour guider les bras robotisés, ce qui permet des mouvements méticuleux et contrôlés pendant l’intervention.

Le système chirurgical da Vinci est l’un des systèmes de chirurgie robotique les plus réputés, ayant été utilisé dans plus de six millions d’opérations dans le monde depuis son introduction en 2000. Ce système a connu un succès considérable en urologie, en gynécologie et en chirurgie générale, offrant des avantages tels qu’une réduction des pertes de sang, des séjours hospitaliers plus courts et un rétablissement plus rapide pour les patients.

Avec l’intégration de l’intelligence artificielle dans la chirurgie, en particulier dans les systèmes de chirurgie robotique, le domaine recèle un immense potentiel de transformation, et de nombreux développements passionnants sont déjà en cours.

Par exemple, des chercheurs de l’université de Californie à Berkeley ont conçu le Berkeley Autonomous Robot for the Operating Room (BARO), un système robotique alimenté par l’intelligence artificielle. BARO utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser les données chirurgicales, apprendre des techniques et des mouvements des chirurgiens experts et effectuer des tâches chirurgicales avec une précision et une exactitude remarquables.

Une autre avancée prometteuse réside dans les outils de planification chirurgicale alimentés par l’IA, qui aident les chirurgiens à déterminer l’approche optimale pour une procédure spécifique en analysant des données spécifiques au patient et en générant des modèles tridimensionnels du site chirurgical. En intégrant l’intelligence artificielle à la chirurgie, ces outils offrent un retour d’information en temps réel pendant l’opération, alertant le chirurgien sur les complications potentielles ou suggérant d’autres approches en fonction de l’évolution de la situation.

En plus d’améliorer la précision de la procédure, les outils d’intelligence artificielle contribuent également à réduire le risque d’erreurs humaines dans la salle d’opération. Des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont mis au point un système d’intelligence artificielle en chirurgie qui peut surveiller les mouvements des instruments chirurgicaux au cours d’une procédure et fournir un retour d’information en temps réel au chirurgien. Cette technologie permet d’éviter les erreurs et de garantir que l’opération se déroule de la manière la plus sûre et la plus efficace possible.

Les entreprises ont déjà commencé à utiliser l’IA dans les soins de santé

De nombreuses entreprises ont déjà commencé à utiliser des systèmes d’IA dans divers aspects des soins de santé, pour répondre aux besoins des patients, des cliniciens, de l’administration et des opérations. Leurs applications vont de l’utilisation de données vidéo, audio et comportementales pour mieux comprendre le lien entre les patients, les maladies et les traitements, à l’amélioration du diagnostic du cancer du poumon, en passant par l’assistance vocale et la création de systèmes de soins de santé accessibles et abordables grâce au traitement du langage naturel (NLP) et à l’IA.

Certaines entreprises proposent également des assistants virtuels pour répondre aux questions cliniques, transcrire les notes de cas et organiser les dossiers. En outre, l’apprentissage automatique avancé et la génomique computationnelle sont utilisés pour accélérer les processus de découverte de médicaments et réduire les délais et les coûts associés pour les patients.

Le tableau ci-dessous ne présente que quelques exemples des nombreuses entreprises du monde entier qui participent activement aux applications de l’IA dans le domaine des sciences médicales.

Entreprise	Objectif
AiCure	Utilise des données vidéo, audio et comportementales pour mieux comprendre le lien entre les patients, les maladies et les traitements.
Aidence	L’IA pour les radiologues : améliorer le diagnostic pour le traitement du cancer du poumon.
Babylon Health	Utilise le traitement du langage naturel (NLP) et l’IA pour créer un système de soins de santé accessible et abordable pour tous au niveau international.
Suki	Assistant numérique à commande vocale pour les médecins.
Insitro	Utilise l’apprentissage automatique avancé et la génomique computationnelle pour réduire le temps et les coûts associés à la découverte de médicaments pour les patients.
MD Bot	Assistant bot : répond aux questions cliniques, transcrit les notes de cas dictées et organise automatiquement les images et les fichiers.

Il est difficile de décrire la rapidité avec laquelle le monde médical évolue, mais la mise en œuvre de l’intelligence artificielle en chirurgie se heurte à des limites et à des défis.

Que peut améliorer l’IA dans le domaine médical ?

L’IA a le potentiel d’apporter des améliorations significatives au domaine médical de plusieurs manières. Voici quelques-uns des domaines clés où l’IA peut avoir un impact positif :

• Diagnosticet prise de décision: l’IA peut aider à diagnostiquer des maladies et des affections en analysant des images médicales, des résultats de tests de laboratoire et des données sur les patients. Elle peut aider les professionnels de la santé à identifier des schémas et des anomalies qui peuvent être difficiles à détecter à l’œil nu, ce qui permet de poser des diagnostics plus précis et plus rapides.
• Planification des traitements et médecine personnalisée: les algorithmes d’IA peuvent analyser de grandes quantités de données sur les patients, y compris les dossiers médicaux, les informations génétiques et les facteurs liés au mode de vie, afin d’élaborer des plans de traitement personnalisés. Cela peut conduire à des interventions plus efficaces et mieux adaptées, optimisant ainsi les résultats pour les patients.
• Découverte et développement de médicaments: L’IA peut accélérer le processus de découverte de nouveaux médicaments en analysant de grandes quantités de données biomédicales, en identifiant des cibles potentielles et en prédisant l’efficacité des médicaments candidats. Cela peut rationaliser le processus de développement des médicaments, le rendant plus rapide et plus rentable. Ce type d’ajout à l’intelligence artificielle en chirurgie est une occasion parfaite de préserver le bien-être postopératoire des patients.
• Surveillance à distance et télémédecine: les appareils et les applications dotés d’IA permettent de surveiller à distance les signes vitaux et les symptômes des patients, ce qui permet aux professionnels de la santé de suivre l’évolution de leur état de santé et d’intervenir si nécessaire. Les plateformes de télémédecine dotées de capacités d’IA peuvent proposer des consultations virtuelles, élargissant ainsi l’accès aux services de santé et améliorant la commodité pour les patients.
• Chirurgie de précision et assistance robotique: l’IA peut améliorer les procédures chirurgicales en fournissant aux chirurgiens un retour d’information et des conseils en temps réel. Les systèmes robotiques équipés d’algorithmes d’IA peuvent aider à réaliser des opérations chirurgicales complexes avec plus de précision et d’exactitude, réduisant ainsi le risque d’erreurs et améliorant les résultats pour les patients.
• Prédiction et prévention des maladies: en analysant les données des patients et les facteurs de risque, les algorithmes d’IA peuvent aider à identifier les personnes présentant un risque élevé de développer certaines maladies. Cela permet des interventions proactives et des mesures préventives pour réduire l’incidence et la progression des maladies.
• Optimisation du système de soins de santé: l’IA peut optimiser les opérations de soins de santé et l’affectation des ressources grâce à l’analyse de vastes ensembles de données, à la prédiction du flux de patients, à l’optimisation de la répartition du personnel et à une meilleure gestion des stocks. Cela peut accroître l’efficacité, réduire les coûts et améliorer la prestation globale des soins de santé.

Bien que l’IA ait un grand potentiel, sa mise en œuvre doit se faire avec prudence, en tenant compte des questions d’éthique, de confidentialité et de réglementation afin de garantir la sécurité des patients et de maintenir la confiance dans le système de soins de santé.

La médecine humaine n’est pas le seul domaine où l’IA peut apporter des améliorations

Le domaine médical ne se limite évidemment pas à la médecine humaine. Les technologies de l’IA, qui ont également commencé à affecter la vie de nos adorables amis, nous ont fait sourire avec l’histoire du chien d’un utilisateur de Twitter, @peakcooper, en mars 2023.

Grâce à ChatGPT, le chatbot d’OpenAI qui redistribue les cartes dans le monde de la technologie, notre petit ami a été sauvé d’une très mauvaise situation due à un mauvais diagnostic. Lorsque Cooper a constaté que son chien ne s’améliorait pas malgré le traitement, il a soumis le problème à GPT-4 et a partagé les résultats des tests de son chien avec l’IA. L’IA a réussi à faire la différence entre la maladie transmise par les tiques et l’anémie hémolytique à médiation immunitaire (AMHI), deux maladies très similaires sur le plan symptomatique, et a sauvé la vie de Sassy.

Vous pouvez lire l’histoire complète dans la série de tweets ci-dessous.

le #GPT4 a sauvé la vie de mon chien.

Après avoir diagnostiqué chez ma chienne une maladie transmise par les tiques, le vétérinaire lui a administré le traitement approprié et, malgré une grave anémie, son état semblait s’améliorer relativement bien.

Cependant, après quelques jours, les choses ont empiré 1/

– Cooper (@peakcooper) 25 mars 2023

Ma formation est basée sur la médecine vétérinaire et je voudrais faire mon autocritique ici. Il n’est pas toujours possible d’accorder au patient l’attention qu’il mérite lorsqu’il arrive à la clinique après une longue journée, et cela peut malheureusement entraîner des pertes de vie, ce qui est défini comme une erreur humaine en médecine. La présence d’un assistant infatigable à vos côtés est la seule chose qui puisse réduire la part d’erreur humaine à presque zéro. L’utilisation de l’intelligence artificielle en chirurgie réduira certainement la marge d’erreur dans un domaine aussi critique.

Défis liés à l’application de l’intelligence artificielle en chirurgie

Comme indiqué précédemment, l’intelligence artificielle (IA) a fait son chemin dans divers domaines de la médecine et des soins de santé, y compris la chirurgie, mais sa mise en œuvre n’est pas exempte de limites et de défis. Il est essentiel de passer d’un état d’esprit réactif à un état d’esprit proactif lorsqu’il s’agit de faire face aux inconvénients associés à la nouvelle technologie.

Disponibilité des données

La collecte de données est une première étape cruciale dans la construction d’un système d’IA. Pour développer des modèles efficaces, une quantité importante de données de haute qualité est nécessaire. Cependant, la collecte de données soulève des inquiétudes liées à la protection de la vie privée des patients et aux récents incidents de violation de données par de grandes entreprises. Les progrès technologiques ont augmenté la puissance de calcul et les capacités de stockage des données. Des technologies telles que la reconnaissance faciale et l’analyse génétique permettent d’identifier un individu dans un groupe de personnes.

Toutefois, les patients et le public ont le droit au respect de la vie privée et le choix de déterminer les données qu’ils partagent. En cas de violation des données, les compagnies d’assurance risquent d’accéder aux données des patients, ce qui pourrait entraîner un refus d’assurance médicale sur la base de la composition génétique. Les restrictions en matière de protection de la vie privée des patients limitent la disponibilité des données, ce qui conduit à un entraînement limité des modèles et à l’incapacité d’en exploiter tout le potentiel, et constitue donc un facteur limitant l’intégration de l’intelligence artificielle dans la chirurgie.

Création de modèles biaisés

Les systèmes d’intelligence artificielle sont formés en utilisant une partie des données collectées (ensemble de données de formation), les données restantes étant réservées aux tests (ensemble de données de test).

Si les données collectées sont biaisées, ciblant des races, des sexes ou des groupes d’âge spécifiques, le modèle qui en résultera sera également biaisé. Il est essentiel que les données collectées représentent la population visée de manière impartiale.

Prétraitement des données

Même avec des données non biaisées, il est possible de créer des modèles biaisés. Les données brutes contiennent souvent des erreurs dues à la saisie manuelle des données ou à d’autres facteurs.

Le prétraitement est nécessaire pour préparer les données à l’entraînement de l’algorithme. Toutefois, il convient d’être prudent lors du prétraitement des données afin d’éviter d’introduire des biais dans l’ensemble de données.

Sélection du modèle

Compte tenu du grand nombre d’algorithmes et de modèles disponibles, il est essentiel de sélectionner celui qui convient le mieux à une tâche spécifique. Le processus de sélection des modèles joue un rôle essentiel dans l’intégration de l’intelligence artificielle en chirurgie. Les modèles biaisés sont souvent trop simples et ne parviennent pas à saisir les tendances présentes dans l’ensemble des données.

Présentation de modèles biaisés

Les utilisateurs de systèmes d’intelligence artificielle doivent avoir une compréhension de base de la construction des modèles afin d’interpréter efficacement les résultats et de déterminer leur applicabilité. Des mesures telles que :

• L’exactitude
• La précision
• Révocation
• Score F1
• Score AUC

Ces mesures sont utilisées pour évaluer les performances des modèles.

Cependant, toutes les mesures ne sont pas adaptées à tous les problèmes. Les utilisateurs doivent s’assurer que les mesures appropriées sont présentées et pas seulement celles qui ont les scores les plus élevés.

Données fragmentées

L’une des limites des applications de l’IA, en particulier de l’intelligence artificielle en chirurgie, est l’incapacité de transférer de manière transparente les modèles conçus et déployés par une organisation à une autre sans recalibrage.

Pour des raisons de protection de la vie privée, le partage des données entre les organismes de santé est souvent limité, ce qui se traduit par des données fragmentées et une fiabilité réduite des modèles. C’est pourquoi l’utilisation de l’intelligence artificielle en chirurgie ne sera pas courante avant 2023.

Boîtes noires

Les systèmes d’IA sont souvent considérés comme des boîtes noires en raison de la complexité des algorithmes mathématiques sous-jacents. Des efforts sont faits pour rendre les modèles plus accessibles et interprétables, mais des progrès restent à faire dans ce domaine.

Considérations sur l’intelligence artificielle en chirurgie

L’intégration de l’IA dans les spécialités interventionnelles et chirurgicales soulève de nombreuses questions éthiques, notamment en ce qui concerne la partialité et la responsabilité. Ces questions éthiques deviennent encore plus importantes à mesure que nous nous dirigeons vers des opérations entièrement autonomes. Les réponses ou interventions initiées par l’IA posent des défis éthiques particuliers. Comme nous l’avons vu précédemment, les ensembles de données utilisés pour former les systèmes d’IA peuvent être intrinsèquement biaisés, ce qui peut avoir des effets différents selon les sous-groupes de patients. Cela signifie que les interventions et les résultats peuvent varier d’un patient à l’autre.

Pour illustrer cela, prenons l’exemple de la chirurgie esthétique. L’IA peut désormais prédire l’âge d’une personne en analysant les traits de son visage et suggérer des mesures chirurgicales pour réduire les signes de vieillissement. En Corée du Sud, où la chirurgie esthétique est très répandue, les chirurgiens utilisent des instruments chirurgicaux dotés de capteurs de mouvement qui recueillent des données en temps réel et les guident pour effectuer des ajustements précis afin d’améliorer les résultats. Toutefois, ces algorithmes d’IA comportent des biais inhérents. En 2013, le concours de Miss Corée a suscité la controverse en raison de la similitude des traits du visage des candidates qui avaient eu recours à la chirurgie esthétique. La beauté est subjective, et lorsque l’intelligence artificielle dicte les normes esthétiques, la complexité augmente. Il est évident que ces algorithmes d’intelligence artificielle ne peuvent pas s’appliquer universellement à différentes communautés et ethnies.

Dans un contexte chirurgical, les enjeux sont considérables. Un dysfonctionnement ou une perte de contrôle d’un robot formé à l’IA au cours d’une procédure impliquant des tâches complexes telles que la dissection, la suture ou la manipulation de cathéters dans le cœur pourrait avoir des conséquences catastrophiques. Le niveau d’implication de l’IA est directement lié aux préoccupations éthiques. L’entraînement des robots à l’aide d’ensembles de données couvrant des milliers de procédures réalisées dans des conditions diverses, dans des lieux différents et par des opérateurs multiples devient crucial pour atténuer les dommages. Toutefois, lorsqu’un dommage survient, il devient difficile de déterminer les responsabilités. Doit-on l’attribuer à l’entreprise qui a mis au point le robot opératoire autonome, au chirurgien, à l’hôpital ou à ceux qui ont contribué à l’ensemble des données ?

L’IA n’est pas en mesure de reproduire le processus de prise de décision des chirurgiens, qui fait souvent appel à l’instinct et repose sur une expérience clinique non quantifiable. En outre, une seule opération chirurgicale comporte des milliers d’étapes complexes, notamment la coupe, la dissection, la connexion, la combustion, le refroidissement, le clampage, la ligature et la suture. Dans un avenir prévisible, les robots ne serviront que d’assistants. S’ils peuvent devenir plus compétents pour les fonctions de base, l’ajout de couches plus complexes nécessitera une réflexion et une mise en œuvre approfondies, car l’expertise et le jugement du chirurgien restent irremplaçables.

Malentendus sur l’IA dans les soins de santé

Malgré toutes ces inquiétudes, un grand optimisme règne quant au potentiel de l’IA à révolutionner le secteur des soins de santé de plusieurs manières, en couvrant le diagnostic des patients, le pronostic, la découverte de médicaments et en aidant les cliniciens à offrir une expérience plus personnalisée aux patients. Cet optimisme a été alimenté par les applications réussies de l’IA dans les soins de santé. Cependant, il existe aussi des attentes irréalistes quant aux capacités de l’IA et à la manière dont elle façonnera l’avenir du secteur des soins de santé.

Le Dr Anthony Chang, intervenant à la conférence 2019 de la Society for Artificial Intelligence in Medicine (AIME), a présenté un exposé intitulé « Common Misunderstandings and Future Directions for AI in Medicine : A Data Scientist-Medical Perspective » à Poznan, en Pologne. Dans son exposé, il a abordé deux mythes dominants liés à la mise en œuvre de l’IA dans les soins de santé.

Mythe 1 : l’IA remplacera les cliniciens

Bien qu’il soit impossible de prédire l’avenir avec certitude, les cliniciens qui comprennent le rôle de l’intelligence artificielle en chirurgie auront probablement un avantage concurrentiel dans leur carrière.

Par exemple, l’American College of Radiology (ACR) a publié une offre d'emploi pour un radiographe, en soulignant deux exigences :

• Exigence 1 : être certifié par l’American Board of Radiology.
• Exigence 2 : Être un radiologue enthousiaste et bien formé, enthousiasmé par un avenir où les radiologues sont soutenus par une IA et un apprentissage automatique de classe mondiale.

Mythe 2 : Les connaissances en programmation sont essentielles pour utiliser l’IA

L’adoption de l’IA dans n’importe quel domaine implique plusieurs composantes, et la programmation n’en est qu’un aspect. Pour que l’intelligence artificielle en chirurgie continue de croître, de se développer et de réussir, les cliniciens et les scientifiques des données doivent collaborer étroitement pour construire des systèmes d’IA significatifs. Les cliniciens doivent comprendre le potentiel de l’IA et évaluer comment elle peut améliorer leur rôle, en communiquant efficacement ces informations aux scientifiques des données, qui peuvent alors construire le système d’IA.

La collaboration ne s’arrête pas là. Les cliniciens et les scientifiques des données doivent déterminer ensemble les données disponibles pour l’entraînement du modèle, analyser et interpréter les performances du modèle, ce qui nécessite une collaboration continue. En outre, les logiciels d’IA ont de plus en plus tendance à devenir plus accessibles et conviviaux, comme les outils visuels tels que Teachable Machine de Google, qui permettent de créer des classificateurs visuels sans compétences en programmation.

En exploitant la puissance de l’IA, les soins de santé peuvent passer d’une approche unique à un modèle personnalisé et centré sur le patient, améliorant ainsi les résultats en matière de santé et l’expérience globale des patients. L’intelligence artificielle dans la chirurgie et les soins de santé sera la technologie qui ouvrira la porte à l’avenir radieux qui nous attend. Avec le contenu de Dataeconomy.