L’Intelligence Artificielle au service de la santé

Publié le | dans Actus 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 :