L'intelligence artificielle est là, et elle change fondamentalement la médecine. Lisez comment elle a affecté des choses comme les soins personnalisés, et voyez ce qu'un critique a à dire.
Lorsque beaucoup d'entre nous entendent le terme "intelligence artificielle" (IA), nous imaginons des robots qui font notre travail et rendent les gens obsolètes. Et comme les ordinateurs pilotés par l'IA sont programmés pour prendre des décisions avec une faible intervention humaine, certains se demandent si les machines ne prendront pas bientôt les décisions difficiles que nous confions aujourd'hui à nos médecins.
Selon le docteur David B. Agus, professeur de médecine et d'ingénierie à l'école de médecine Keck et à l'école d'ingénierie Viterbi de l'université de Californie du Sud, il est important de séparer la réalité de la science-fiction, car l'IA est déjà là - et elle est en train de changer fondamentalement la médecine.
Plutôt que la robotique, l'IA dans le domaine de la santé désigne principalement l'accès des médecins et des hôpitaux à de vastes ensembles de données contenant des informations susceptibles de sauver des vies. Il s'agit notamment des méthodes de traitement et de leurs résultats, des taux de survie et de la rapidité des soins recueillis auprès de millions de patients, de lieux géographiques et de conditions de santé innombrables et parfois interconnectées. La nouvelle puissance de calcul permet de détecter et d'analyser les tendances, petites et grandes, des données et même de faire des prédictions grâce à l'apprentissage automatique, conçu pour identifier les résultats potentiels en matière de santé.
L'apprentissage automatique utilise des techniques statistiques pour donner aux systèmes informatiques la capacité d'"apprendre" avec les données entrantes, d'identifier des modèles et de prendre des décisions avec un minimum de directives humaines.
Grâce à ces analyses ciblées, les médecins pourraient être mieux à même d'évaluer les risques, de poser les bons diagnostics et de proposer aux patients des traitements plus efficaces, explique M. Agus, auteur de The Lucky Years : How to Thrive in the Brave New World of Health et The End of Illness. Il estime que le potentiel de l'IA pour améliorer les soins de santé est "stupéfiant".
"Nous avons beaucoup de données que nous collectons depuis des décennies", dit-il. "Pour la première fois, la puissance de calcul nous permet d'utiliser ces données de manière à en faire bénéficier les patients."
Le défi, dit-il, est qu'"un individu possède des centaines de milliers de points de données sur les soins de santé, voire des millions. Donc, lorsque vous avez des ensembles de données sur des centaines de milliers de patients, et que chaque patient a un million de points de données, les données doivent être collectées de manière appropriée et correcte pour que la puissance de l'apprentissage automatique" porte ses fruits.
Il donne un exemple. "Une étude publiée récemment a montré que si vous êtes atteint d'un cancer de l'ovaire et que vous prenez également un bêta-bloquant, un médicament utilisé pour traiter la tension artérielle, vous vivez quatre ans et demi de plus", explique-t-il. "C'est une observation que nous n'aurions jamais trouvée par la biologie. Les grandes données nous le montrent. Maintenant, [cette découverte] doit faire l'objet d'un grand essai pour voir si c'est réel."
Du point de vue du patient, "ce qui est passionnant, c'est que l'IA permet [aux médecins] de personnaliser les soins, ce que nous rêvons de faire depuis des décennies", dit-il.
Agus peut désormais prendre un patient individuel et trouver immédiatement d'autres patients présentant des symptômes similaires. "Je les sors d'une base de données, dit-il, et je peux dire : "Voici leurs réactions". L'apprentissage automatique et l'IA me permettent [d'accéder] à toutes les informations et d'avoir une discussion très instruite avec le patient" assis dans la salle d'examen, "débloquant des données [sur les conditions de santé] pour lesquelles nous prenions historiquement des décisions simples. L'IA nous permet d'aller beaucoup plus en profondeur et de rechercher des associations que le cerveau humain n'est pas capable de faire, mais qu'un ordinateur peut faire."
Il y a, bien sûr, des détracteurs concernant l'utilisation de l'analytique dans les soins de santé, mais les préoccupations ont tendance à se concentrer moins sur l'IA, l'apprentissage automatique et le suivi prédictif que sur la façon dont les big data peuvent être utilisées pour mesurer, récompenser ou pénaliser les performances d'un hôpital entier -- ou même d'un chirurgien individuel.
De telles mesures peuvent affecter la manière, le moment ou même l'opportunité de traiter un patient, écrit Jerry Muller, auteur de l'ouvrage The Tyranny of Metrics paru en 2018. "Nulle part ailleurs les métriques ne sont plus en vogue que dans le domaine de la médecine", dit-il. Et avec des vies en jeu, conclut-il, "les enjeux sont élevés".
M. Muller pointe du doigt le problème de la nature humaine : Les gens et les bureaucraties, dit-il, sont connus pour "jouer" avec les chiffres par souci d'auto-préservation.
Il cite des exemples de chirurgiens très demandés qui maintiennent des taux de survie élevés en refusant de prendre des cas plus risqués, éliminant ainsi potentiellement les traitements non standard - et les décès possibles après toute sorte d'intervention médicale - des tendances de données que l'IA pourrait détecter. Les taux de réussite sont alors également gonflés artificiellement.
Pourtant, M. Agus est convaincu que l'exploitation du pouvoir des données apportera de grandes innovations. "Les algorithmes et l'IA existent depuis un certain temps, mais nous apprenons à mieux collecter et organiser les données", explique-t-il. "Cette dernière décennie a porté sur la biologie moléculaire : Nous avons séquencé l'ADN et examiné ses associations, et c'était passionnant. Cette décennie sera celle des données."
Alors que les meilleurs hôpitaux du pays adoptent l'IA et les analyses métriques dans le but d'améliorer et de rationaliser les soins, Agus a peut-être raison. Dans notre monde de plus en plus câblé, les données et le destin deviennent à jamais liés.
Feeling Wired
Voici quelques exemples d'innovations technologiques dans le domaine des soins de santé :
Les réflexions robotiques : Parfois, les robots sont de la partie. Une étude de 2017 de l'Université de Bristol a révélé que les enfants autistes ont des difficultés à distinguer les expressions faciales. La même année, Dell Technologies a lancé Milo, un robot de 2 pieds de haut et visuellement expressif qui apprend aux enfants autistes de 5 à 17 ans à identifier les signes d'émotion, désormais utilisé dans des établissements scolaires de 27 États américains.
Connecter les patients atteints de SLA : Les lunettes de suivi oculaire qui utilisent une technologie d'intelligence artificielle appelée interface cerveau-ordinateur (ICO) permettent aux personnes qui ont perdu la capacité de parler ou de bouger de communiquer à nouveau. Les patients "tapent" avec leurs yeux sur un écran qui vocalise leurs pensées grâce à un décodage informatique. Ils peuvent également utiliser le courrier électronique, lire des livres et rester connectés au monde.
Détection de la fibrillation auriculaire : Certains types d'arythmies cardiaques, notamment la fibrillation auriculaire, peuvent augmenter le risque de crise cardiaque ou d'accident vasculaire cérébral. Des recherches menées par l'université de Stanford montrent que les logiciels d'IA peuvent identifier les arythmies à partir d'un électrocardiogramme (ECG) avec plus de précision qu'un expert humain.
À l'horizon : L'imagerie par résonance magnétique (IRM) et la tomographie axiale informatisée (CT) fournissent des vues détaillées et non invasives de l'intérieur du corps. L'IA pourrait bientôt remplacer la nécessité de prélever des échantillons de tissus supplémentaires grâce à des outils de radiologie de nouvelle génération, permettant des biopsies virtuelles de tumeurs.
Par les chiffres :
1 sur 7 000 : Nombre d'Américains de tous âges atteints du syndrome du QT long, un trouble cardiaque mortel, qui pourraient un jour être aidés par Kardio Pro, un moniteur cardiaque à domicile alimenté par l'IA qui détecte les arythmies graves et bénignes.
30% : Réduction du temps d'attente des patients avant leur admission, rapporte l'hôpital Johns Hopkins, après avoir lancé en 2016 un centre de commandement numérique doté de 22 moniteurs pour améliorer l'expérience des patients, diminuer les risques et rationaliser les flux.
95.5% : Pourcentage de précision, à l'aide d'un microscope spécial, avec lequel un programme informatique d'apprentissage profond a identifié des cellules cancéreuses avec précision, selon une étude de 2016 de l'UCLA publiée dans Nature Scientific Reports.
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