L’intelligence artificielle est de plus en plus utilisée dans presque tous les secteurs d’activité. Les machines dotées de cette technologie sont souvent plus fiables qu’un médecin dans les diagnostics. Une étude menée par CommonWealth Fund stipule que plus de 40% des visites effectuées chez un spécialiste de santé pourraient s’effectuer en ligne d’ici quelques années.
Les machines dotées de la technologie IA sont-elles plus performantes que les médecins humains ? Les médecins pourront-ils conserver leur poste et leurs rôles ?
L’IA, l’enjeu pour les hôpitaux et les centres de recherche
Depuis quelques années, l’intelligence artificielle gagne du terrain dans les hôpitaux et les centres de recherche. Elle intervient entre autres dans la médecine personnalisée, le dépistage précoce ou la prévention de maladies.
Elle permet d’améliorer la prise en charge du patient dans la mesure où elle est capable d’épauler les médecins dans le diagnostic, le traitement et le suivi du malade. Elle favorise le développement de la médecine personnalisée.
Les techniques d’analyse de données complexes liées à l’IA sont capables de collecter une grande quantité de données épidémiologiques et de les traiter en quelques minutes.
Cette technologie a permis de développer de nombreuses applications pour booster les performances des médecins. Le Mini Sentinel, conçu en 2009 par Food and Drug Administration (FDA), est un programme de suivi des médicaments après leur mise sur le marché. C’est un outil d’analyse et de surveillance des effets secondaires des médicaments.
Dans l’industrie pharmaceutique, l’intelligence artificielle joue un rôle très important. Le coût moyen de développement d’un nouveau médicament est supérieur à 2 milliards de dollars et la durée de l’essai clinique peut dépasser 10 ans. Ce qui pousse les entreprises pharmaceutiques à investir dans l’intelligence artificielle. Elle leur permet d’éliminer certaines dépenses et de gagner en temps.
Dans cette perspective, certaines entreprises alimentent une base de données grâce à la collecte d’échantillons de malades et l’analyse de divers marqueurs génétiques et de caractéristiques fonctionnelles. Ainsi, les applications peuvent déterminer des biomarqueurs relatifs à certaines maladies et à leur évolution. De nouvelles cibles thérapeutiques peuvent être identifiées pour développer le médicament à travers cette étude.
Dans la recherche biologique, cette révolution informatique a permis de concevoir des outils pour faciliter les recherches. La base de données Medline par exemple peut recevoir plus de 2 000 citations par jours. Elle constitue une plateforme de choix pour analyser et pour identifier des axes de recherches prometteurs.
La plateforme d’IBM constitue l’outil prospectif pour analyser des données biomédicales dans plusieurs universités de médecine aux Etats Unis. Cette technologie est de plus en plus utilisée dans le domaine de la cancérologie.
L’intelligence artificielle donne également des résultats satisfaisants dans l’analyse des résultats d’expérience en recherche fondamentale. Son raisonnement contribue à la conception de systèmes prédictifs pour des données expérimentales complexes.
Une machine dotée de ce système peut gérer des millions de données et statuer un bon diagnostic médical.
L’IA et les médecins
Aujourd’hui, des logiciels en médecine sont plus fiables en diagnostic que les médecins. L’application Watson de IBM par exemple améliore la précision des diagnostics et propose le traitement idéal pour combattre la maladie détectée. Elle est basée sur le principe d’apprentissage statistique profond, elle peut confronter les essais cliniques.
En 2015, ce super ordinateur a permis à des médecins d’un hôpital de Tokyo de diagnostiquer une forme grave de leucémie chez une patiente de 60 ans. Il a suffi à l’équipe d’insérer dans la machine le profil génétique de la patiente, les revues d’essais cliniques et plusieurs millions d’études d’oncologie. Watson a résolu le problème en moins de 10 minutes.
Les géants de l’informatique investissent davantage dans la conception d’ordinateurs intelligents, capables d’apporter du souffle dans plusieurs domaines de la médecine. Ils signent des partenariats avec des hôpitaux et des chercheurs pour les tester.
Google est en passe de mettre en place une nouvelle fonctionnalité de faire des consultations en ligne. En effet, l’internaute indique les symptômes sur une plateforme et le moteur de recherche lui propose une liste de médicaments pour soulager son mal. Dans certains cas, il proposera au patient de consulter un médecin. Cette fonctionnalité pourra satisfaire plus de 30 millions d’internautes par jour.
Ce ne sont pas seulement les grandes entreprises qui se lancent dans le diagnostic avec l’IA. Des startups s’y investissent également. Sophia Genetics par exemple propose des applications permettant de faire des diagnostics moléculaires afin de comprendre l'origine d'une maladie.
Les logiciels tels que SymptoChec et DocForYou sont connus pour leur fiabilité dans les diagnostics. DreamUp Vision, conçu par l’entreprise DreamQuark, est un des meilleurs logiciels de dépistage précoce des maladies de la rétine liées au diabète.
Les médecins ne pourront jamais égaler des moteurs de recherche comme PubMed qui permet d’indexer plus de 3 000 nouveaux articles de biologie et de médecines par jour. Si un spécialiste de santé lit un article par jour, cela représente moins du millième proposé par la plateforme.
Le développement de l’IA suscite des interrogations sur le futur de la médecine. D’après des études, cette technologie va améliorer certains services de la santé et créer un bouleversement dans l’exercice du métier. Les machines servent plutôt de support là où la capacité humaine ne peut agir, comme le cas de diagnostic à partir de milliers de données. Le logiciel peut des analyses précises alors que le praticien ne pourrait même pas enregistrer toutes les données.
Dès lors, on peut imaginer une concurrence entre l’intelligence artificielle et les médecins. Sur cette problématique, les acteurs du monde de la santé rassurent que les ordinateurs peuvent certes remplacer de nombreux métiers, mais pas le médecin spécialiste. Selon des chercheurs de l’université d’Oxford, elle est très efficace dans la mémorisation des données, mais ses performances en termes de dialogue avec les patients sont limitées. En effet, pour la même maladie, les patients décrivent les symptômes de manière différente. Il revient donc au médecin de demander certains détails afin d’effectuer le meilleur diagnostic.
Les responsables d’entreprises spécialisées en IA soutiennent cette assertion. Pour eux, le médecin reste l’acteur principal de la santé et les ordinateurs ne sont qu’une aide. Ils ne veulent pas assumer la responsabilité d’éventuelles erreurs de diagnostic ou de traitement.
Les résultats d’une étude réalisée à l’Ecole de Médecine Harvard ont permis de conclure que le personnel médical donne deux fois plus de bonnes réponses que les logiciels. Mais l’amélioration de l’intelligence artificielle pourrait inverser cette tendance.
Les acteurs de la santé et les entreprises de technique informatique ont beau tenter de convaincre l’opinion publique, les ordinateurs ne cessent de démontrer leurs performances en termes d’analyse. Les diagnostics de l’IA semblent être plus clairs que ceux des médecins. Une des forces des machines est qu’elles sont neutres dans leur jugement.
Il est important de noter que certains domaines de la médecine, comme la radiologie, la pathologie ou la dermatologie sont obsolètes. L’intelligence artificielle serait une alternative pour les améliorer. D’ailleurs, les chercheurs mènent des actions pour trouver des solutions fiables.
Performance technologique dans le diagnostic des troubles sévères
Selon des statistiques, l’intelligence artificielle est plus performante dans les diagnostics des troubles sévères que les médecins. L’application Watson par exemple est capable de déterminer un cancer de poumon avec un taux de réussite de plus 90%. En revanche, les médecins diagnostiquent la même maladie avec un taux de réussite de 50%.
Depuis longtemps, le diagnostic du cancer du sein se fait en plusieurs étapes. Après la mammographie et la radiographie, le médecin ne peut pas confirmer ou infirmer la présence de l’anomalie. Il doit recourir à une biopsie pour pouvoir donner un résultat. Cette dernière analyse est souvent traumatisante, elle est redoutée par les femmes. Son taux de réussite varie de 60 à 80%.
Des ingénieurs de l’université de Beth Israel Deaconess Medical Center (BIDMC) et de la Harvard Medical School (HMS) ont conçu un programme qui détecte facilement cette maladie à partir de photos de ganglions lymphatiques avec plus de 90% de réussite.
Certaines entreprises ont mis en place des fonctionnalités permettant d’automatiser la radiologie. C’est le cas d’Enlitic qui crée des équipements pour analyser les clichés médicaux afin de trouver d’éventuelles fractures avec un taux d’erreur inferieur à 10%. Ce logiciel est trois fois plus performant que la radiologie. Il sera bientôt déployé dans des centres de radiologie australiens afin d’augmenter la performance les professionnels et de soulager les patients.
Depuis 2012, de nombreux centres de santé d’Europe et d’Amérique exploitent les algorithmes dans le diagnostic des cancers et dans le domaine de la psychiatrie. Ils témoignent de la performance de ces machines qui sont capables de traiter plusieurs milliers de données médicales en une fraction de seconde.
Le cas de la schizophrénie
La schizophrénie est un trouble psychique sévère et chronique qui affecte la pensée, les sentiments, les émotions et les comportements du sujet atteint. Elle peut provoquer des déficits cognitifs qui peuvent altérer la mémoire, le traitement de l’information et l’attention.
Cette maladie atteint 1% des jeunes de 15 à 30 ans, elle est plus fréquente que le diabète et l’Alzheimer. Il n’existait pas de biomarqueurs efficace pour la détecter. Le diagnostic se faisait à l’issu de plusieurs mois d’hospitalisation.
IBM vient de mettre en place une technologie capable de diagnostiquer cette anomalie à partir d’images cérébrales. Cette invention constitue une amélioration des marqueurs biologiques et dans la compréhension de la neurobiologie de la maladie. D’après des professeurs de psychiatrie et de neurosciences de l’Université de l’Alberta, elle doit également permettre aux chercheurs d’améliorer le traitement de la maladie.
Par ailleurs les chercheurs réalisent des études sur des connexions anormales associées à la maladie à partir des données anonymisées d’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle des malades et des personnes en bonne santé.
Les techniques d’intelligence artificielle arrivent à distinguer les personnes atteintes de schizophrénie ou de troubles schizo-affectifs de celles en santé avec un taux de précision d’environ 75%. Ils sont capables de détecter le niveau de sévérité de certains symptômes, comme les troubles de comportement, de la pensée et le manque de motivation. Le diagnostic de la sévérité des symptômes permet d’étudier plusieurs aspects de la maladie et de proposer des traitements personnalisés.
Les acteurs de la santé ne se limitent pas à ces résultats, ils continuent de faire des recherches sur les régions et les connexions du cerveau liées à la maladie. Quand aux ingénieurs, ils développent le programme afin de l’utiliser pour déterminer d’autres troubles psychiatriques tels que la dépression et les troubles de stress post-traumatique.
L’évolution informatique joue un rôle de choix dans le développement du secteur de la santé. Il permet de diagnostiquer plusieurs maladies que la médecine n’arrivait pas à détecter. Par ailleurs, la technologie propose des pistes prometteuses grâce à sa fiabilité. Les chercheurs et les ingénieurs continuent de mener des études et des investigations pour son déploiement dans tous les domaines de la santé, afin de faciliter la tâche des médecins.
Il convient de souligner aussi que l’intelligence artificielle ne remplace pas les médecins. Il constitue une aide pour améliorer le diagnostic le traitement des patients.