Les façons surprenantes dont l'IA transforme la prestation de soins
Le diabète peut entraîner des complications telles que des amputations, la cécité et des crises cardiaques si la glycémie n'est pas correctement gérée. Pour les jeunes enfants atteints de diabète de type 1, une maladie chronique, il est important de leur apprendre à comprendre et à gérer leur maladie dès le plus jeune âge.
Steven Silvers, développeur de jeux et assistant de recherche à l'Université Harvard , a contribué au développement d'un jeu vidéo sérieux à vocation éducative, visant à créer une expérience d'apprentissage plus accessible et personnalisée pour les enfants atteints de diabète de type 1. Le jeu T1D Learning Camp permet à l'enfant de dialoguer, de jouer et d'explorer.
Dans les sections conversationnelles, l'enfant interagit avec les personnages du jeu pour avoir de véritables conversations alimentées par l'IA générative, selon Silvers. Les développeurs ont manuellement cartographié des centaines de milliers de chemins de conversation afin que l'IA puisse créer des réponses personnalisées en temps réel. L'enfant commence par une section préprogrammée du jeu pour apprendre un nouveau concept, comme les aliments qui provoquent une augmentation lente et régulière de la glycémie et ceux qui en provoquent un pic. Ensuite, des conversations générées par l'IA ont lieu après ces leçons pour vérifier la compréhension du concept par l'enfant et son lien avec sa vie quotidienne. Les enfants peuvent également échanger sur leurs expériences avec les personnages du jeu.
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Silvers a expliqué que le jeu a été créé avec Godot , un moteur de jeu open source, et qu'il se connecte à Amazon Bedrock pour prendre en charge la fonctionnalité d'IA générative. Selon un article d'AWS consacré au jeu , « Pour démarrer manuellement la connexion, Amazon API Gateway est configuré pour appeler une fonction AWS Lambda en Python afin d'invoquer les API Amazon Bedrock et de renvoyer les résultats à Godot. »
Comme les jeunes enfants ne savent ni lire ni écrire, le jeu repose sur la conversion parole-texte et texte-parole. Amazon Polly et Amazon Transcribe facilitent la compréhension orale et orale, tandis qu'Amazon Translate rend le jeu accessible aux enfants qui ne parlent pas anglais, a expliqué Silvers.
Le jeu s'appuie également sur Amazon Titan avec Guardrails et le modèle de base Amazon Titan Image Generator pour personnaliser le jeu. Associé à ces outils, Amazon Nova Canvas et la génération augmentée de récupération , le jeu est capable de comprendre différentes cultures et leurs régimes alimentaires. Il peut créer des images de nourriture dans un style ludique, similaire à celui du jeu, en fonction de la culture et du régime alimentaire de l'enfant.
« Voici comment l'IA peut être utilisée pour créer une expérience plus accessible. C'est une façon plus ludique et efficace d'apprendre aux enfants à gérer leur glycémie, ce qui peut les mener à une vie plus saine et plus heureuse, sans complications liées au diabète », a déclaré Silvers.
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Un moteur de recherche hybride basé sur l'IA améliore l'accessibilité des donnéesLes médecins sont souvent confrontés à des difficultés avec les dossiers médicaux électroniques lorsqu'ils tentent de trouver des informations pertinentes, a déclaré le Dr Dinesh Rai, ingénieur en IA clinique à l'Innovation and Digital Health Accelerator du Boston Children's Hospital .
De nombreux DMP n'autorisent qu'un nombre limité de paramètres de recherche, et les informations stockées dans les lacs de données ne sont pas accessibles au chevet du patient. L'objectif de Rai et de son équipe était de permettre aux médecins les plus expérimentés, prenant en charge les patients les plus complexes, d'effectuer des recherches dans les données historiques afin de mieux comprendre le parcours de leurs patients et la meilleure façon de les traiter.
Pour ce faire, l’équipe s’est tournée vers la recherche hybride basée sur l’IA.
« Nous suivons toute une série d’étapes pour prendre une requête d’un médecin et créer un objet qui peut être utilisé dans la recherche », a déclaré Rai.
La création de cohortes de patients est une étape essentielle du processus. Auparavant, la recherche de patients selon certains critères d'inclusion et d'exclusion était manuelle, mais Rai et son équipe ont travaillé à l'automatiser afin de rendre la recherche plus rapide et plus précise. Un autre avantage de la recherche hybride basée sur l'IA est qu'elle permet d'obtenir des informations sur les patients en clinique et aux urgences, élargissant ainsi la recherche à l'ensemble de la population plutôt qu'à une seule catégorie de patients.
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