Alors que l'intelligence artificielle est en pleine expansion et que ses applications promettent de révolutionner notre quotidien, ses nombreuses utilisations dans le domaine médical sont en passe d'améliorer la qualité des soins, le suivi des patients et leur prise en charge. Explications.
Décriée, voire redoutée par certains, et encensée par d'autres, l'intelligence artificielle investit peu à peu nos existences et, notamment, le secteur de la médecine. Cet ensemble de technologies, né dès les années 1950 dans le but de faire produire des tâches jusqu'ici dévolues à l'homme par des machines mimant l'activité cérébrale, s'est considérablement développé au cours des dernières années et s'impose aujourd'hui comme un élément central de nos systèmes de santé modernes. Ces nouveaux outils au service des soignants fournissent une aide précieuse aussi bien dans les milieux cliniques que dans la recherche. On fait le point sur les rôles que l'IA est appelée à jouer dans la révolution médicale en cours.
Deux approches distinctes
On distingue deux principaux types d'IA : numérique, qui s'appuie sur les données, et symbolique, fondée sur la logique. L'approche numérique a connu un essor considérable grâce à l'accumulation récente de quantités massives de données, communément appelée big data, provenant de diverses sources (dossiers de l'Assurance maladie, programmes de recherche, objets connectés, dossiers médicaux, etc.) et à l'augmentation de la capacité de calcul de nos ordinateurs. La majorité des systèmes procèdent par apprentissage automatique profond, ou deep learning, en analysant les données afin d'identifier des motifs récurrents. Cette technologie est notamment très utilisée en traitement d'image. Après avoir été « entraînés », les systèmes d'IA sont ainsi capables de reconnaître de possibles mélanomes sur des photos de peau plus rapidement et avec une meilleure acuité que les dermatologues, ou bien de dépister des rétinopathies diabétiques sur des images de rétine.
L'approche symbolique, quant à elle, applique des raisonnements effectués par des programmes informatiques, ou algorithmes, définis en étroite collaboration avec des professionnels de santé, afin de résoudre une problématique donnée. Les systèmes ainsi conçus utilisent diverses méthodes (traitement du langage, construction d'ontologie) pour établir un diagnostic, converser avec un patient afin de lui fournir des informations pertinentes ou encore aider le médecin dans sa prise de décision, par exemple en lui recommandant un traitement en se fondant sur les connaissances médicales de sa spécialité. Mis au point par IA Medical, le robot conversationnel Alix accompagne ainsi les aidants des personnes atteintes d'Alzheimer. « Sur les 8 heures hebdomadaires dévouées en moyenne à prendre soin d'un proche, 3 sont dédiées à la recherche d'informations. Accessible gratuitement 24 heures sur 24, cet assistant virtuel permet d'orienter correctement les personnes vers les meilleures structures et les aides auxquelles ils ont droit selon leur profil, leur apportant une aide concrète, pour un gain de temps et d'énergie », explique Lydie Catalano, cofondatrice de la start-up.
De nombreux domaines d'application
Grâce à ces technologies, l'intelligence artificielle peut servir plusieurs fonctions en médecine. En premier lieu, on retrouve la médecine prédictive, qui permet de détecter des pathologies bien en amont de l'apparition des symptômes cliniques observables, mais aussi de prédire son évolution. Par exemple, pour les patients en soins intensifs, l'IA, en analysant les signes vitaux, pourrait alerter les médecins de complications postopératoires si certains facteurs de risque augmentent.
La médecine de précision fait, quant à elle, partie des applications de l'intelligence artificielle qui suscitent le plus d'espoir car elle permet une forte amélioration des résultats mais aussi du bien-être des patients. Elle peut ainsi fournir en temps réel des recommandations de traitement personnalisé, en fonction de plusieurs paramètres, tels qu'antécédents médicaux, préférences et besoins personnels du patient.
Autre application majeure, l'aide à la décision pour le personnel médical s'annonce très prometteuse, aussi bien sur le volet diagnostique que thérapeutique. Ainsi, dans le cadre du projet européen Desiree, auquel ont participé l'AP-HP et le laboratoire Limics, un programme d'aide à la décision thérapeutique a été mis en place pour adapter les protocoles de soin pour les femmes atteintes de cancers du sein. L'IA peut aussi faire office d'outil de prévention en population générale, en particulier pour anticiper des épidémies, ou en pharmacovigilance.
Enfin, les progrès de la robotique ont permis le développement de trois fonctions médicales essentielles de l'IA : la chirurgie assistée par ordinateur, qui améliore la précision des gestes ou permet d'opérer à distance ; les robots compagnons, pour les personnes âgées ou fragiles ; et les prothèses intelligentes (membres et organes artificiels, simulateur cardiaque, etc.).
L'intelligence artificielle va-t-elle remplacer les médecins ?
Parmi les craintes récurrentes et les questions éthiques qui concernent la place grandissante de l'IA en médecine, les plus préoccupantes sont celles relatives à la protection des données, encadrée par la législation européenne, et au risque de remplacement des professionnels de santé, à l'heure où ces technologies menacent déjà l'avenir de plusieurs emplois.
Le Comité consultatif national d'éthique a ainsi déclaré en novembre 2018 : « Une place trop grande accordée à ces systèmes risquerait de déshumaniser la médecine. La relation entre personnel soignant et patient reste primordiale. L'homme doit garder la main, le contrôle, la décision finale. » L'IA doit donc rester un outil d'assistance, mais ne remplace aucunement l'expertise d'un soignant.
Bien au contraire, l'IA permet même aujourd'hui, en automatisant certaines tâches routinières chronophages, de libérer du temps pour que les médecins puissent consacrer davantage de temps à leurs patients ou se concentrer sur des cas complexes pour lesquels ils doivent interpréter des signes non présents dans les données. « Un médecin traitant nous a déclaré que dans son cabinet, c'était la course contre la montre en permanence, et qu'Alix lui avait redonné du temps de soin avec ses patients », se réjouit ainsi Lydie Catalano.
