Enjeux et perspectives de l'IA dans les diagnostics médicaux (1/2)

L’intelligence artificielle (IA) serait en voie de transformer la médecine de manière radicale. Sa mise en œuvre soulève d’énormes défis pour les professionnels, mais est aussi génératrice de nouvelles solutions pour adresser des problématiques non traitées, combler des lacunes ou inclure des publics fragiles, voir se substituer à des infrastructures inexistantes dans certaines zones.

Le Hacking Health Camp est l’opportunité idéale d’explorer des solutions intégrant des outils IA qui répondent aux besoins du secteur en surmontant ces enjeux. Une recherche sur le sparking board global du hacking health mondial peut d’ailleurs être une source intéressante de pistes à explorer pour les porteurs de projets.

Alors, élargissons nos horizons avec les potentiels déjà confirmés et les cas d'usages les plus prometteurs. A suivre dans notre prochain article "Quelles applications de l’IA dans la santé mondiale ? (2/2)"

Commençons par dresser un état des lieux. L'intelligence artificielle (IA) s'impose progressivement dans les hôpitaux, offrant des perspectives d'amélioration du diagnostic et de l'organisation des soins. Cependant, son adoption reste freinée par des questions de confiance et d'incertitude quant à la fiabilité des prédictions.

L’IA a déjà fait ses preuves dans plusieurs domaines médicaux, comme la détection précoce de cancers ou la prévention de septicémies. En augmentant la précision et la rapidité des diagnostics, elle pourrait réduire les erreurs médicales, responsables de milliers de décès chaque année.

Cas d'usage de l'IA dans le milieu hospitalier :

• Détection des cancers : L’IA est utilisée pour le diagnostic de cancers, comme ceux du poumon ou du sein. Elle permet, par exemple, de déterminer le stade du cancer ou sa localisation avec une précision parfois supérieure à celle d’un médecin.

• Prise en charge de la septicémie : Dans plusieurs hôpitaux américains, des systèmes d’IA surveillent en temps réel les signes de septicémie chez les patients. Ces outils alertent les médecins et infirmiers dès les premiers symptômes d’infection grave, un facteur clé pour améliorer la survie des patients.

• Endoscopie digestive : En France, des IA sont testées pour améliorer la détection de lésions cancéreuses lors d’examens endoscopiques. Cette application vise à augmenter la fiabilité des résultats et à réduire le taux d’erreurs diagnostiques.

Défis et incertitudes :

• Qualité des données : L’IA repose sur l’utilisation de données cliniques comme les radiographies ou les résultats de bilans sanguins. Cependant, des erreurs de saisie ou des données incomplètes peuvent nuire à la qualité des prédictions.

• Variabilité des patients : Les IA sont entraînées sur des ensembles de données historiques, mais les différences physiologiques et génétiques entre patients peuvent influencer l’efficacité des prédictions. De plus, des changements dans les profils des patients, comme ceux observés pendant la pandémie de Covid-19, peuvent rendre les modèles moins fiables.

• Incertitude des prédictions : La quantification de cette incertitude est essentielle pour orienter les décisions des médecins. Par exemple, une IA peut fournir une probabilité d’un diagnostic, mais cette probabilité n’est pas toujours suffisante pour prendre une décision éclairée.

Avec ces outils, l'IA pourrait transformer les pratiques médicales, non seulement en optimisant les diagnostics, mais aussi en réinventant l’organisation des soins et l’accompagnement des médecins dans leurs décisions.

Depuis janvier 2024, plusieurs articles en français ont exploré l'application de l'intelligence artificielle (IA) en médecine, mettant en lumière des cas d'utilisation concrets et les défis associés. Voici une sélection d'articles récents parus en France sur des cas d'usages identifiés, qui offrent un aperçu des applications actuelles et futures de l'IA en médecine, ainsi que des défis éthiques et techniques associés :

1. "L'intelligence artificielle en santé vue depuis l'an 2044" (Le Monde, septembre 2024) : Cet article envisage l'impact futur de l'IA en santé, notamment en oncologie, et souligne les défis liés à l'incertitude des prédictions malgré les avancées technologiques.

   Le Monde

2. "Guillaume Dumas, psychiatre : « L'IA devrait permettre aux médecins d'être encore plus humains avec leurs patients »" (Le Monde, octobre 2024) : Une interview du psychiatre Guillaume Dumas qui discute de l'utilisation de l'IA pour améliorer la prise en charge en psychiatrie, en mettant l'accent sur la médecine de précision et l'importance de l'humain dans le processus décisionnel.

   Le Monde

3. "Quand une IA imite la nature pour mieux réparer les os" (Le Monde, septembre 2024) : Cet article explore comment l'IA est utilisée pour développer des matériaux inspirés de la nature, visant à améliorer la réparation osseuse, avec des applications potentielles en chirurgie orthopédique.

   Le Monde

4. "L'IA va permettre d'accélérer la recherche scientifique, bien plus qu'on ne peut l'imaginer" (Le Monde, octobre 2024) : Joëlle Barral, directrice de la recherche fondamentale en IA chez Google DeepMind, discute des avancées de l'IA, notamment dans la recherche scientifique et médicale, et de son potentiel pour accélérer les découvertes.

   Le Monde

Vers une confiance accrue :

• La communication de l’incertitude des prédictions à travers des visualisations claires est cruciale. Par exemple, des chercheurs recommandent l’utilisation de zones de confiance ou de distributions de probabilité pour indiquer le degré d’incertitude d’une prédiction.

• Certaines IA sont également conçues pour signaler lorsqu’elles ne sont pas suffisamment certaines de leur prédiction, en adoptant une approche « je ne sais pas ». Cela pourrait aider le médecin à décider s’il doit procéder à des examens supplémentaires.

Mais de nombreuses questions en suspens pour les médecins

Malgré ce potentiel, les défis posés par ces nouvelles technologies laissent encore de nombreuses questions en suspens pour les Médecins, comme en témoigne le "dilemme faustien" relevé dans les derniers échanges du SML Syndicat des Médecins Libéraux durant leurs journées d'été, dont le thème central était « Intelligence artificielle : alliée ou concurrente des médecins ? » . En particulier pour les médecins, les défis sont nombreux :

• Comment se prémunir d’erreurs basés sur l’IA et quelles seront les responsabilités en cas d’erreur de diagnostic ?

• Comment garantir le secret médical et la confidentialité des données dans un système ouvert ?

• Comment former et apprendre à collaborer efficacement, et avec quels outils ?

À suivre dans notre second article à venir : Applications actuelles de l’IA dans la santé mondiale

Le point de vue de l'expert

On peut compléter utilement ce panorama avec la vision d'une experte: Evelyne KRATZ (Pierre Fabre group) nous partage son analyse à l'occasion d'AI for Health, en s'appuyant également sur l’étude "The AI (r)évolution in health" du cabinet conseil Roland Berger :

"Les progrès de la technologie de l’IA et l’adoption de solutions à base d’IA entraîneront probablement une transformation majeure dans les soins de santé au cours des 5 à 6 prochaines années.

Prévention, Administratif, Diagnostic, Choix de thérapie adaptée, Intervention chirurgicale à l’aide de systèmes robotiques de haute précision pilotés par l’Al , Recherche grâce à la production de données synthétiques, l’IA en santé est bien présente mais à des degrés divers d’utilisation offrant des cas d’usage prometteurs.

Les organisations ont besoin non seulement de temps pour intégrer ces technologies dans les processus existants, dans un secteur hautement réglementé comme celui de la santé mais doivent également penser collaboration entre acteurs afin de tirer pleinement avantage de l'utilisation de cette technologie."

L'étude approfondit les perspectives de deux scenarios probables pour les 5 prochaines années, soit d'une adoption accélérée, soit d'une adoption progressive.

Ndr: Les études foisonnent sur le sujet, n'hésitez pas à nous partager les plus pertinents.

Sources:

• “Chat GPT pose de meilleurs diagnostics que les médecins, et alors ?” - What’s up Doc
  https://www.whatsupdoc-lemag.fr/article/chat-gpt-pose-de-meilleurs-diagnostics-que-les-medecins-et-alors

• Diagnostic médical et réalité clinique: Ranji SR. Large Language Models—Misdiagnosing Diagnostic Excellence?
  https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2825399

• “IA : Comment votre médecin saura quand il peut lui faire confiance pour ses diagnostics”. Cet article est inspiré à partir de l’article original publié en janvier 2024 par The Conversation sous licence Creative Commons.
  https://theconversation.com/ia-comment-votre-medecin-saura-quand-il-peut-lui-faire-confiance-pour-ses-diagnostics-220855

• “L’intelligence artificielle à l’hôpital, au service des patients et des agents”
  https://crh.cgos.info/informations/l-intelligence-artificielle-a-l-hopital-au-service-des-patients-et-des-agents

• “Peut-on déjà faire confiance à l'IA pour diagnostiquer un cancer ?” - The Conversation
  https://theconversation.com/peut-on-deja-faire-confiance-a-lia-pour-diagnostiquer-un-cancer-197180

• “As hospitals use AI chatbots and algorithms, doctors and nurses say they can’t be replaced - The Washington Post”
  https://www.washingtonpost.com/technology/2023/08/10/ai-chatbots-hospital-technology/

• “The need for uncertainty quantification in machine-assisted medical decision making | Nature Machine Intelligence”
  https://www.nature.com/articles/s42256-018-0004-1