Publié le | dans Article Santé

Domaine en plein essor, l’IA (Intel­li­gence Arti­fi­cielle) est de plus en plus con­voitée dans le milieu sci­en­tifique pour amélior­er les diag­nos­tics mais aus­si pro­pos­er des traite­ments tou­jours plus ciblés aux patients. Elle accom­pa­gne les dif­férents acteurs du sys­tème de san­té : médecins, per­son­nel de san­té ou indus­trie phar­ma­ceu­tique et de biotech­nolo­gie, dans l’amélioration de l’efficacité du sys­tème de soins. Décou­vrez quelles sont ses spé­ci­ficités et en quoi elle s’avère être un levi­er stratégique pour la san­té !

Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle ?

Cet out­il s’est dévelop­pé dans les années 1960, lorsque l’homme a imag­iné et conçu des machines capa­bles de repro­duire une tâche humaine, ou à min­i­ma, de lui déléguer cer­taines mis­sions automa­tisées pour accroître la pro­duc­tiv­ité. Elle s’est dévelop­pée dans de nom­breux secteurs d’activités comme l’automobile, la logis­tique, l’industrie, etc.

Ces machines sont équipées d’un sys­tème de sta­tis­tiques qui analyse de nom­breuses don­nées, qui sont par la suite fil­trées par des algo­rithmes. Ce sys­tème aide la machine à mesur­er l’im­por­tance d’un prob­lème, à le com­par­er à des sit­u­a­tions passées sim­i­laires et lis­ter les solu­tions pos­si­bles afin de don­ner un résul­tat fiable.

Selon l’Inserm, l’IA s’appuie sur deux approches com­plé­men­taires :

  1. Sym­bol­ique, fondée sur la logique.
  2. Numérique, fondée sur les don­nées.

Les enjeux de la recherche reposent sur :

  • Des don­nées mieux struc­turées et pro­tégées.
  • Des sys­tèmes plus per­for­mants et trans­par­ents.

Les domaines d’application de l’IA en médecine  

Pro­gres­sive­ment, l’Intelligence Arti­fi­cielle s’est révélée être d’un grand intérêt pour la com­mu­nauté sci­en­tifique. Les don­nées médi­cales con­stituent en effet, une ressource ines­timable pour prédire des mal­adies, diag­nos­ti­quer une patholo­gie ou amélior­er le suivi des patients. En s’appuyant sur une impor­tante data stock­ée dans un pro­gramme d’ap­pren­tis­sage, l’al­go­rithme apprend à « recon­naître » les signes d’une mal­adie. Elle est alors en mesure, selon les don­nées con­fron­tées, de pos­er un diag­nos­tic fiable ou lever un doute sur une poten­tielle patholo­gie.

L’IA s’applique alors aujourd’hui à dif­férents domaines comme :

  • La Médecine pré­dic­tive et la préven­tion. Ses capac­ités d’analyse per­me­t­tent de prévenir l’apparition d’une mal­adie avant même qu’elle ne se développe chez cer­tains patients « pré-exposés ».
  • L’aide à la déci­sion. Elle per­met de con­firmer un diag­nos­tic préétabli par le médecin.
  • La médecine de pré­ci­sion. Elle per­met de pro­pos­er aux patients des traite­ments tou­jours plus ciblés.
  • La chirurgie assistée par ordi­na­teur. Tou­jours en se reposant sur la col­lecte de don­nées et des sta­tis­tiques établies, elle sou­tient les chirurgiens lors de leurs inter­ven­tions chirur­gi­cales. 

Face à cet impor­tant engoue­ment et les énormes per­spec­tives qu’elle peut apporter dans le domaine de la san­té, l’OMS (Organ­i­sa­tion Mon­di­ale de la San­té) appelle toute­fois à la vig­i­lance et pro­pose que la régle­men­ta­tion s’appuie sur six grands principes afin de prévenir les risques et max­imiser les oppor­tu­nités d’utilisation de l’IA en san­té :

  1. Pro­téger l’autonomie de l’être humain.
  2. Pro­mou­voir le bien-être et la sécu­rité des per­son­nes ain­si que l’intérêt pub­lic.
  3. Garan­tir la trans­parence, la clarté et l’intelligibilité.
  4. Encour­ager la respon­s­abil­ité et l’obligation de ren­dre des comptes.
  5. Garan­tir l’inclusion et l’équité.
  6. Pro­mou­voir une IA réac­tive et durable.

Une technique au cœur de la médecine du futur

L’Intelligence Arti­fi­cielle est un out­il offrant d’importantes oppor­tu­nités pour le monde sci­en­tifique.

Elle per­met à ce jour de :

  • Pro­pos­er des traite­ments per­son­nal­isés aux patients grâce à une approche plus fine et détail­lée de la patholo­gie à traiter ;
  • D’améliorer la qual­ité des soins pro­posés aux patients ;
  • De faciliter le suivi des patients à dis­tance ;
  • De dévelop­per des pro­thès­es intel­li­gentes.

L’objectif de l’IA est de miser davantage sur la prévention

L’Intelligence Arti­fi­cielle con­stitue un for­mi­da­ble levi­er pour mieux détecter cer­taines patholo­gies et ain­si mieux accom­pa­g­n­er les patients. De nom­breux exem­ples à met­tre en lumière :

  • Le pro­jet européen « DESIREE ». Mené par des équipes du Lab­o­ra­toire d’informatique médi­cale et d’ingénierie des con­nais­sances en e‑santé (LIMICS, unité Inserm 1142) et de l’Assistance Publique – Hôpi­taux de Paris, ce pro­jet s’appuie sur l’approche sym­bol­ique pour aider les clin­i­ciens dans le traite­ment et le suivi des patientes atteintes de can­cers du sein. L’enrichissement con­tinu de la base de cas, per­met de faire évoluer les propo­si­tions du sys­tème pour l’aide à la prise en charge thérapeu­tique des patientes.
  • Le sys­tème « SUOG ». Dévelop­pé par le LIMICS et l’hôpital Trousseau, SUOG est un logi­ciel qui vise à amélior­er la qual­ité des exa­m­ens échographiques durant la grossesse. Il four­nit à l’échographiste des infor­ma­tions per­ti­nentes lorsqu’il est con­fron­té à des car­ac­téris­tiques inhab­ituelles, en temps réel et pen­dant l’examen.
  • Des chercheurs de l’hôpi­tal pour enfants de Boston ont conçu un algo­rithme qui prédit l’évo­lu­tion des cas de grippe grâce à des obser­va­tions médi­cales et des requêtes Google.
  • Deep­Mind, une société d’In­tel­li­gence Arti­fi­cielle a dévelop­pé un algo­rithme capa­ble de détecter des mar­queurs biologiques annon­ci­a­teurs des lésions rénales.

Protéger les données personnelles

Une plate­forme nationale de san­té regroupant toutes les don­nées de san­té de la pop­u­la­tion est une ressource ines­timable pour les prati­ciens, mais aus­si pour la recherche médi­cale et phar­ma­ceu­tique. Néan­moins, on doit s’assurer que ces don­nées sont util­isées à bon escient et dans le respect des lois, en par­ti­c­uli­er du règle­ment général sur les don­nées per­son­nelles (RGPD) entrée en vigueur en mai 2018 et de la loi pour une république numérique de 2016.

Dans ce cadre, les don­nées per­son­nelles ne sont pas la pro­priété du patient, ni celle de l’organisme qui les col­lecte. Les Français sont usufruitiers de leurs don­nées : ils peu­vent en dis­pos­er mais non les ven­dre. D’autre part, le traite­ment de ces don­nées est con­di­tion­né au con­sen­te­ment éclairé de la per­son­ne con­cernée. En France, les don­nées de san­té sont anonymisées ou pseu­do­nymisées pour être acces­si­bles par les chercheurs, unique­ment sur des pro­jets autorisés par des comités d’éthique. 

Sources :