Imaginez R2D2 à votre chevet, blouse blanche sur les jantes et calepin dans les pinces, vous annonçant les résultats de votre diagnostic d’une voix autotunée… Le tableau est légèrement caricaturé, mais il n’empêche que le marché de l’intelligence artificielle et de la robotisation dans le secteur de la santé est en plein essor.

 Le diagnostic des maladies, l’avant-garde de la recherche en médecine

Ce qui distingue un bon médecin d’un praticien médiocre, c’est que le premier aura su faire le bon examen et prendre la bonne décision, alors que le second n’aura pas su analyser vos symptômes et vous prescrira un traitement inadéquat. L’erreur est humaine me direz-vous ! Mais si cette marge d’erreur pouvait se réduire, les patients ne s’en porteraient que mieux.

En effet, en médecine de soins, la décision médicale comporte deux temps successifs : le diagnostic et le choix du traitement, résultats d’une cascade de probabilités en situation initiale d’incertitude.

Le diagnostic est factuel. Il repose sur un minutieux interrogatoire patient, sur une écoute attentive, sur un dialogue véritable, sur un bon examen clinique et sur des données cliniques apportées par la biologie, les épreuves fonctionnelles et les techniques modernes d’imagerie. Tous ces éléments permettent à l’heure actuelle d’atteindre le meilleur niveau de certitude.

À partir de cette base, s’élabore le deuxième temps, celui de la décision thérapeutique. Le factuel n’est plus, place au concret ! Le choix du praticien fait converger trois hypothèses : les risques de la maladie, les bénéfices escomptés du traitement envisagé et les risques d’incompatibilité possibles. Seule une culture et une expérience suffisante vont permettre au médecin de décider du meilleur choix et d’éviter des traitements inutiles ou trop risqués. Les données acquises par la science sont déterminantes. Alors comment les exploiter pour que la marge d’erreur rétrécisse encore ?

IA et informatique cognitive : servir la prise de décision

C’est là que de nouveaux outils intelligents font leur entrée dans le monde de la santé. Compte tenu des progrès de l’intelligence artificielle et de la puissance algorithmique, en particulier dans le domaine du repérage et du diagnostic, il devient évident d’intégrer ces technologies dans les domaines scientifiques. En effet, porté par les géants de le Silicon Valley et les start-ups innovantes, le marché de l’IA dans le secteur de la médecine pourrait atteindre 6.6 milliards de dollars en 2021 contre 634 millions en 2014, estime le cabinet Frost & Sullivan.

Les promesses des nouvelles technologies faisant appel à de l’IA ou du machine learning sont multiples. À l’instar de Netflix qui se sert de vos données pour déterminer quelles sont les séries susceptibles de vous plaire, l’IA déterminera quel sera le bon diagnostic et donc le bon traitement, après analyse de vos données patient.

Meilleure information des patients, détection plus précoce des maladies, diagnostic plus pointu, prédiction de l’évolution d’une pathologie, gain de temps, réduction des dépenses de santé … sont autant d’avantages que l’IA est capable de fournir aux personnels

soignants. Basée sur l’accumulation d’une quantité gigantesque de données et combinée à de l’analyse prédictive et des algorithmes de plus en plus performants, les machines apprennent à partir des données qu’elles compilent pour ensuite fournir un diagnostic.

À partir du nombre de données dont une machine dispose, le deep learning est capable de traduire des images en mots, une innovation qui peut venir en aide aux médecins de toute spécialité. Détecter un cancer de la peau, une rétinopathie diabétique, une maladie de sang… sera rendu possible grâce aux algorithmes. En effet, ils tirent parti de la croissance exponentielle de la puissance de calcul. Avec l’informatique cognitive, on sort du mode binaire « oui ou non ». Elle ne prédit pas un résultat certain, mais des scores et des corrélations : il y a X % de probabilité que ce patient développe telle ou telle affection.

L’intelligence artificielle, futur médecin généraliste de demain ?

À ce propos, la machine comporte un bon nombre d’avantages, comme celui de n’être jamais fatiguée, jamais altérée par les émotions et jamais dépressive. Elle ne tremble pas et possède une force que l’être humain réfute : lorsqu’elle ne comprend pas, elle s’arrête. L’homme, lui, poursuit.

Ainsi, dans les faits, l’IA pourrait incarner le médecin de demain, fera de plus en plus de diagnostics et participera à l’indication du bon traitement. Mais en réalité, si des algorithmes peuvent apporter une aide au diagnostic ou interpréter en temps record et avec une précision inégalée des images médicales, ils n’entravent en aucun cas, la relation médecin – patient. Le médecin va expliquer le diagnostic, va choisir telle ou telle chimiothérapie en fonction de l’état de fatigue de la personne, du temps de vie que l’on souhaite gagner… plusieurs critères que ne prennent pas toujours en compte les calculs algorithmiques.

Par conséquent, cette relation médecin – patient fait partie intégrante du soin. Combien de fois, un patient en sortant d’un cabinet médical dit : « Merci docteur, ça va déjà beaucoup mieux ? ». Le numérique va même nous faire entrer dans une médecine plus humaine et compassionnelle. Libéré de certaines contraintes, le médecin sera davantage à l’écoute du patient.

Mais, au-delà des questions éthiques que l’introduction des nouvelles technologies dans le domaine médical posent, certaines dérives doivent aussi être prises en compte. Ainsi, de multiples interrogations se posent dans le domaine juridique, notamment sur le régime de responsabilité. De ce fait, l’IA fait actuellement l’objet de progrès exponentiels qui la placent au cœur des préoccupations collectives. Toutefois, gare aux fantasmes exagérés et aux catastrophismes futuristes, aucune réflexion n’étant pertinente lorsqu’elle est menée sur des bases purement spéculatives !

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