En médecine, l’intelligence artificielle consiste à utiliser des modèles de machine learning pour traiter les données médicales et fournir aux professionnels de santé des informations importantes, améliorant ainsi les résultats cliniques et l’expérience des patients.
Grâce aux récents progrès de l’informatique, l’intelligence artificielle (IA) est en passe de devenir rapidement une partie intégrante des soins de santé modernes. Les algorithmes d’IA et d’autres applications alimentées par l’IA sont utilisés pour aider les professionnels de santé : dans les environnements cliniques, et dans le cadre des recherches en cours.
Actuellement, les rôles les plus courants de l’IA dans les environnements médicaux sont l’aide à la décision clinique et l’analyse de l’imagerie médicale. Les outils d’aide à la décision clinique aident les professionnels de santé à prendre des décisions concernant les traitements, les médicaments, la santé mentale et les autres besoins médicaux des patients en leur fournissant un accès rapide aux informations ou aux recherches pertinentes. Dans le domaine de l’imagerie médicale, les outils d’IA sont utilisés pour analyser les scanners, les radiographies, les IRM et d’autres images, à la recherche de lésions ou d’autres résultats qu’un radiologue humain pourrait manquer.
Les problèmes posés par la pandémie de COVID-19 à de nombreux systèmes de santé ont également incité de nombreux organismes du secteur dans le monde entier à commencer à tester sur le terrain de nouvelles technologies basées sur l’IA, par exemple des algorithmes conçus pour aider à surveiller les patients et des outils alimentés par l’IA pour dépister les patients atteints de la COVID-19.
Les recherches et les résultats de ces tests sont toujours en phase de collecte et les normes globales d’utilisation de l’IA dans la médecine sont encore en cours de définition. Pourtant, les avantages de l’IA pour les cliniciens, les chercheurs et leurs patients sont de plus en plus nombreux. À ce stade, il ne fait aucun doute que l’IA va devenir un élément central des systèmes de santé numériques qui façonnent et soutiennent la médecine moderne.
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L’IA peut avoir un impact positif sur la pratique de la médecine, et ce par divers aspects, qu’il s’agisse d’accélérer le rythme de la recherche ou d’aider les cliniciens à prendre de meilleures décisions.
Voici quelques exemples d’utilisation de l’IA :
L’IA dans la détection et le diagnostic des maladies
Contrairement aux humains, l’IA ne dort jamais. Des modèles de machine learning pourraient être utilisés pour surveiller les signes vitaux des patients recevant des soins critiques et alerter les cliniciens en cas d’augmentation de certains facteurs de risque. Alors que les dispositifs médicaux tels que les moniteurs cardiaques peuvent suivre les signes vitaux, l’IA peut collecter les données de ces appareils et rechercher des problèmes plus complexes, comme le sepsis. Un client IBM a développé un modèle d’IA prédictive destiné aux prématurés affichant une précision de 75 % pour la détection de formes graves de sepsis.
Traitement personnalisé des maladies
La médecine de précision pourrait être simplifiée grâce à l’assistance virtuelle de l’IA. Les modèles d’IA étant capables d’apprendre et de conserver des préférences, ils ont le potentiel de fournir des recommandations personnalisées en temps réel aux patients 24 h/24. Plutôt que de devoir répéter les informations à une nouvelle personne à chaque fois, un système de santé pourrait offrir aux patients un accès ininterrompu à un assistant virtuel alimenté par l’IA qui serait capable de répondre aux questions en fonction des antécédents médicaux, des préférences et des besoins personnels du patient.
L’IA dans l’imagerie médicale
L’IA joue déjà un rôle de premier plan dans l’imagerie médicale. Les recherches ont indiqué que l’IA alimentée par des réseaux neuronaux artificiels pouvait être tout aussi efficace que les radiologues humains pour détecter les signes de cancer du sein ainsi que d’autres problèmes. En plus d’aider les cliniciens à repérer les signes précoces de la maladie, l’IA peut également faciliter la gestion du nombre impressionnant d’images médicales que les cliniciens doivent suivre en détectant des éléments vitaux de l’historique d’un patient et en leur présentant les images pertinentes.
Efficacité des essais cliniques
Au cours d’essais cliniques, un certain temps est consacré à attribuer des codes médicaux aux résultats des patients et à mettre à jour les jeux de données pertinents. L’IA peut contribuer à accélérer ce processus en permettant une recherche plus rapide et plus intelligente des codes médicaux. Deux clients d’IBM Watson Health ont récemment constaté qu’avec l’IA, ils pouvaient réduire le nombre de recherches de codes médicaux de plus de 70 %.
Développement de médicaments accéléré
La découverte de médicaments est souvent l’une des étapes les plus longues et les plus coûteuses du développement de médicaments. L’IA pourrait permettre de réduire les coûts de développement de nouveaux médicaments de deux manières, principalement : en améliorant la conception des médicaments et en trouvant de nouvelles combinaisons de médicaments prometteuses. L’IA peut permettre au secteur des sciences de la vie de relever nombre de défis auxquels il est confronté en matière de big data.
L’intégration de l’IA médicale dans les workflows cliniques peut fournir un contexte précieux aux professionnels de santé lorsqu’ils prennent des décisions relatives aux soins des patients. Un algorithme de machine learning entraîné peut accélérer les recherches en fournissant aux cliniciens de précieux résultats accompagnés d’informations factuelles sur les traitements et les procédures pertinents, en présence du patient.
L’IA a prouvé qu’elle pouvait contribuer à améliorer la sécurité des patients. Une récente revue systématique (lien externe à ibm.com) rassemblant 53 études évaluées par des pairs sur l’impact de l’IA sur la sécurité des patients a révélé que les outils d’aide à la décision basés sur l’IA pouvaient contribuer à améliorer la détection des erreurs et la gestion des médicaments.
L’IA pourrait réduire les coûts dans le secteur des soins de santé de bien des façons. Parmi les opportunités les plus prometteuses, citons la réduction des erreurs dans l’administration de médicaments, un assistant de santé virtuel personnalisé, la prévention des fraudes et l’amélioration de l’efficacité des workflows administratifs et cliniques.
De nombreux patients ont des questions à poser en dehors des heures de bureau habituelles. L’IA peut fournir une assistance 24 heures sur 24 grâce à des chatbots capables de répondre à des questions de base et de fournir des ressources aux patients lorsque le bureau de leur prestataire de santé n’est pas ouvert. L’IA pourrait également être utilisée pour trier les questions et mettre en évidence les informations nécessitant un examen plus approfondi. Cela pourrait permettre d’alerter les professionnels de santé des changements dans l’état du patient qui nécessiteraient une attention particulière.
L’un des principaux avantages de l’apprentissage profond, c’est que les algorithmes d’IA peuvent utiliser le contexte pour distinguer différents types d’informations. Par exemple, si une note clinique comprenait la liste des médicaments actuels d’un patient ainsi qu’un nouveau médicament recommandé par son praticien, un algorithme d’IA bien entraîné pourrait utiliser le traitement automatique du langage naturel pour identifier les médicaments appartenant à l’historique médical du patient.
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L’intelligence artificielle intervient dans tous les aspects de la santé, qu’il s’agisse de répondre aux questions des patients, d’apporter une assistance pendant les interventions chirurgicales ou de développer de nouveaux produits pharmaceutiques.
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