Quelles applications de l’IA dans la santé mondiale ? (2/2)

L’intelligence artificielle (IA) est 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.

Nous avons vu dans notre premier article sur les cas d'usages les plus prometteurs des Enjeux et perspectives dans les diagnostics médicaux (1/2)

Organisée à l’occasion du World Health Summit 2024, la table ronde "AI in Health: From Promise to Practice" animée par Karen DeSalvo (Chief Health Officer, Google) examinait les mises en œuvre réussies de l’IA qui font déjà une différence dans la prestation des soins de santé à l’échelle mondiale. Quels enseignements pouvait-on en garder ?

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Avec Joëlle Barral (Google DeepMind), Bernd Montag (Siemens Healthineers AG), Maximilian Alber (Aignostics) et Amani Abou-Zeid (African Union).

L'intelligence artificielle (IA) transforme le domaine de la santé en démocratisant l'accès aux soins et en rendant les traitements plus efficaces et abordables. Avec des avancées majeures comme AlphaFold de DeepMind, capable de prédire les structures de 200 millions de protéines contre seulement 200 000 auparavant, l'IA ouvre la voie à des percées dans la recherche biomédicale et le développement de médicaments. Ces avancées s'accompagnent d'applications concrètes et d'exemples qui démontrent son potentiel, mais aussi d'enjeux éthiques et de défis réglementaires à relever pour maximiser son impact positif.

Applications actuelles et cas d'usages de l'IA en santé

L'IA révolutionne des domaines comme le diagnostic et l'imagerie médicale. Elle assiste les radiologues en interprétant des mammographies et des radiographies pulmonaires, améliorant ainsi la précision et la rapidité des diagnostics. En radiothérapie, l'IA permet de concevoir des plans de traitement optimisés, principalement en fonction des coûts et des délais.

Dans les pays à ressources limitées, l'IA remplace souvent des infrastructures inexistantes. Par exemple, en Indonésie, elle permet de dépister la tuberculose grâce à l'analyse des radiographies thoraciques, une alternative essentielle dans les zones où aucun diagnostic n'était possible auparavant. De plus, des outils numériques tels que les téléconsultations en Afrique permettent l'accès aux soins dans les zones reculées, tout en soutenant la création d'un marché commun africain de la santé.

Outre le diagnostic, l'IA automatise les tâches administratives, comme la synthèse des dossiers médicaux, ce qui aide les infirmiers lors des transitions entre équipes. Cette automatisation allège la charge des professionnels de la santé, leur permettant de se concentrer sur des tâches plus critiques. Enfin, elle ouvre la voie à des soins personnalisés, en créant des traitements adaptés aux besoins spécifiques des patients.

Défis éthiques et solutions inclusives

L'IA soulève des questions éthiques complexes, notamment sur l'équité et le biais algorithmique. Actuellement, les algorithmes sont souvent entraînés sur des données occidentales, ce qui limite leur pertinence pour d'autres régions du monde. Par exemple, les systèmes d'IA utilisés pour analyser les comportements ou diagnostiquer des pathologies ne tiennent pas toujours compte des spécificités culturelles, climatiques ou génétiques des populations africaines.

Des projets tels qu'AlphaFold illustrent comment l'IA peut aller au-delà de ces limites. En plus de ses applications médicales, ce modèle a été utilisé pour développer des solutions environnementales, comme des enzymes capables de dégrader le plastique. Ces initiatives montrent qu'en adaptant l'IA aux contextes locaux et en développant des capacités locales, il est possible de répondre aux besoins spécifiques des populations et d'encourager une utilisation responsable.

Perspectives d'avenir et régulation

L'avenir de l'IA en santé repose sur le développement de modèles multimodaux, capables d'associer des données textuelles, des images médicales et des résultats de laboratoires pour des diagnostics plus précis et rapides. Par exemple, l'optimisation des IRM par l'IA a déjà permis de réduire significativement les coûts et d'améliorer l'accès à ces technologies avancées.

Cependant, ces innovations nécessitent une réglementation agile pour accompagner les avancées technologiques tout en protégeant la confidentialité et la sécurité des données. Les gouvernements doivent également investir dans des infrastructures numériques pour intégrer efficacement l'IA dans les systèmes de santé et encourager des collaborations internationales qui respectent les spécificités locales.

Enfin, la formation du personnel médical est essentielle pour exploiter pleinement le potentiel de ces technologies tout en gardant un œil critique sur leurs limites. Par exemple, la collaboration entre les startups et les institutions publiques pourrait accélérer l'adoption de solutions innovantes tout en tenant compte des impératifs éthiques et réglementaires.

Des perspectives favorables à l'échelle mondiale

L'intelligence artificielle représente une révolution dans le domaine de la santé, capable de relever les défis actuels et d'ouvrir de nouvelles perspectives. Grâce à des exemples concrets comme le dépistage de la tuberculose en Indonésie, l'utilisation d'AlphaFold pour le développement de médicaments, ou encore l'optimisation des IRM, l'IA prouve son efficacité et son adaptabilité. Toutefois, son succès repose sur une intégration éthique, inclusive et bien régulée à l'échelle mondiale. Avec une approche collaborative et adaptée aux contextes locaux, l'IA peut devenir un outil universel pour améliorer la santé et réduire les disparités tout en répondant aux enjeux spécifiques de chaque région.

Quelles sont les perspectives d'évolution en France ?

Les domaines d'applications de l'IA en santé sont nombreux comme en atteste le panorama annuel HealthTech 2023 FranceBiotech, disponible dans le rapport page 28 sur l'IA dans la santé.

Les domaines d'applications de l'IA en santé sont nombreux comme en attestent nos deux articles sur l'IA au service de la Médecine. Les défi au niveau mondial sont nombreux. Pour compléter ce tour d'horizon, nous nous sommes intéressés aux startups santé les plus avancées en matière d'IA. Voir notre sélection.