Les intelligences artificielles et la santé

L’intelligence artificielle (IA) est née dans les années 1950 avec pour objectif de créer des technologies pouvant exécuter des tâches humaines. On parle notamment de deux différents types d’IA :

L’IA forte qui a été pensée pour concevoir des machines susceptibles de raisonner comme l’humain
L’IA faible qui a été pensée pour concevoir des machines capables d’aider les humains dans leurs tâches

C’est cette seconde approche qui est utilisée dans le domaine de la santé. L’IA a franchi la porte des hôpitaux pour aider les médecins dans un grand nombre de disciplines dont : la dermatologie, la cancérologie, l’ophtalmologie et la traumatologie.

Un renouveau des approches préventives, diagnostiques et thérapeutiques grâce à l’utilisation des IA

Les intelligences artificielles sont de plus en plus sollicitées en médecine car elles permettent d’apporter une expertise complémentaire et de déceler des pathologies que l’œil humain ne pourrait détecter que tardivement dans certains cas. En radiologie, « l’IA est capable de détecter de toutes petites hémorragies cérébrales ou d’identifier une mammographie anormale en quelques minutes parmi des milliers de clichés », a indiqué le journaliste et docteur Damien Mascret.

De plus, avec l’allongement de la durée de vie et les progrès en médecine, les parcours médicaux des patients se complexifient. Les personnes âgées sont de plus en plus sujettes à de multiples pathologies simultanément et sont amenées à être suivies par une pluralité de médecins, de spécialistes et de centres médicaux. Le professionnel de santé doit alors jongler entre les différentes données afin d’obtenir une conclusion efficiente.

Analyser l’entièreté des données en mobilisant les technologies d’intelligences artificielles peut alors éclairer le médecin sur la stratégie thérapeutique à adopter, patient par patient. L’utilisation des IA dans le traitement des données amène à gagner du temps dans les parcours de soin et donc potentiellement d’augmenter les chances de rétablissement, et d’accroitre par la même occasion le nombre de patients à traiter.

Récolter et analyser des données médicales

Afin de garantir les meilleures chances de succès pour les patients, il devient indispensable de mobiliser et constituer une base d’information la plus large possible. La connaissance du patient est ainsi beaucoup plus complète, plus précise et permet plus rapidement de dresser des conclusions performantes.

Par ailleurs, dans le contexte de désertification médicale et de phénomène migratoire des populations, les données des patients sont souvent amenées à être dispersées. C’est pourquoi la centralisation des données est cruciale, notamment dans le milieu de la médecine ambulatoire, où la recherche ne peut plus reposer uniquement sur les données des dossiers hospitaliers. Les IA peuvent centraliser les dossiers hospitaliers mais également les réactions du patient aux premiers traitements reçus ou bien encore ses spécificités individuelles.

Cependant, comme cela peut être le cas avec d’autres innovations technologiques, l’utilisation des IA en santé peut entraîner des conséquences défavorables si les données sont dans d’autres mains que celles des professionnels de santé. Afin de prévenir cela, le Conseil de l’Europe suggère qu’il est important que le développement et l’utilisation de l’intelligence artificielle respectent le droit à la vie privée et à la protection des données à caractère personnel (article 8 de la Convention européenne des droits de l’homme).

Mise en place de dispositifs et nouveaux programmes d’enseignements croisant IA et santé

De plus en plus de dispositifs et de programmes sont mis en place intégrant l’intelligence artificielle en santé. L’Assurance Maladie en collaboration avec l’INRS (Institut National de Recherche et de Sécurité) a d’ailleurs publié un document dédié à « L’intelligence artificielle au service de la santé et sécurité au travail », ce document met en avant les enjeux et perspectives à horizon 2035.

Voici d’autres exemples de dispositifs mis en place :

Lancement d’une Chaire intelligence artificielle en santé, comprenant notamment le D.U. IA appliquée à la santé de la faculté de médecine de l’Université de Paris en janvier 2020.
Un master en IA et Santé lancé en 2019 par l’EM Lyon : Master in Health and Data Intelligence
Trois instituts 3IA (Instituts Interdisciplinaires d’Intelligence Artificielle) Nice, Paris et Grenoble ont mis l’accent sur les applications en santé.

Les intelligences artificielles doivent être perçues comme des collaborateurs 2.0 à part entière, et ce, dans tous les domaines, même celui de la santé. En effet, une IA ne remplace pas le médecin mais l’aide d’une manière systémique. La centralisation des données d’un patient que propose les IA ainsi que leur réactivité peuvent permettre de résoudre à temps certaines problématiques et soutenir le professionnel de santé.