Les applications de l’intelligence artificielle (IA) dans le secteur de la santé sont bien réelles et alimentent beaucoup d’espoirs. Prédictive et personnalisée, la médecine assistée par l’IA répond aux évolutions nécessaires de la discipline. Que ce soit pour renforcer le lien entre patients et médecins, poser des diagnostics plus rapides et plus précis, créer de nouveaux traitements ou encore détecter les risques d’épidémie…

 

L’épidémiologie : là où l’IA prend tout son sens

Difficile de dresser une liste exhaustive des applications de l’intelligence artificielle dans le vaste champ de la médecine tant elles sont nombreuses et variées. L’IA porte en elle des promesses, mais aussi des craintes, des incertitudes et un débat éthique. Il est cependant un domaine où l’intelligence artificielle a fait ses preuves : l’épidémiologie. Ebola, Zika, dengue, grippe… A lui seul le choléra cause la mort de trente mille personnes chaque année dans le monde, principalement en Asie du Sud et en Afrique. Or, en matière infectieuse, la prédiction est fondamentale pour prendre de vitesse les virus, résorber les épidémies et éviter les pandémies.

 

Contre la propagation : extraction, traitement et modélisation

Ici, l’IA joue pleinement son rôle et peut exprimer toute sa capacité prédictive. En puisant dans les sources volumineuses du Big Data et en fédérant d’immenses bases de connaissances dotées de Machine Learning, elle pourrait bien accélérer la détection de flambées épidémiques comme celle d’Ebola en Afrique de l’Ouest, empêcher sa propagation et faciliter l’accès aux soins. L’extraction et le traitement des données (climat, densité de population, architecture locale) rendent en effet possibles la modélisation des épidémies, la cartographie de zones inaccessibles et une automatisation à grande échelle.

Les expérimentations et les programmes se développent aux quatre coins du globe. Au Yémen, où le choléra a tué plus de 2 200 personnes en 2017, les données météorologiques fournies par les satellites de la NASA croisent les informations disponibles sur la densité de population et l’accès à l’eau sur le territoire permettant ainsi de déterminer quatre semaines à l’avance le début d’une vague épidémique. En Malaisie, un système d’intelligence artificielle est déployé pour prédire les épidémies de dengue jusqu’à trois mois, de quoi endiguer ce fléau ré-émergent qui connaît une croissance rapide depuis les dernières décennies. A Taïwan, un site internet de prévision des épidémies de grippe s’appuie dorénavant sur la technologie de l’intelligence artificielle. Les données sanitaires, démographiques et météorologiques alimentent le modèle et délivrent ainsi de précieuses estimations pour une plus grande sensibilisation du public et une meilleure allocation des ressources.

 

Précocité et amélioration des diagnostics

Les études épidémiologiques ne se limitent pas aux maladies infectieuses et s’intéressent plus largement aux liens de plus en plus évidents entre santé et environnement en analysant les facteurs qui influencent la fréquence ou la distribution de maladies dans les populations exposées. Par le croisement d’un grand nombre de données et l’application des algorithmes, l’IA a donc un impact essentiel en amont du traitement, au moment même du diagnostic. C’est bien toute l’offre de soins qui devrait en être bouleversée. Y compris sur le plan financier puisque l’essor de l’intelligence artificielle entraîne une diminution du coût de la recherche dans son ensemble, sur un marché qui explose et dont le taux de croissance annuel est estimé à 40% jusqu’en 2021. (source : Cabinet Accenture, 2017)

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