L’intelligence artificielle (IA) connaît une ascension fulgurante dans le domaine de la santé, bouleversant les pratiques médicales. Grâce aux diverses avancées, l’IA est désormais capable d’assister les soignants dans leurs tâches quotidiennes, offrant des diagnostics précis et des recommandations médicales basées sur une multitude de bases de données.
Les chiffres.
Le secteur de la santé connaît une véritable révolution avec l’intelligence artificielle (IA). Les chiffres suivants illustrent clairement l’ampleur de cette transformation :
- En 2020, le marché de l’intelligence artificielle en santé atteignait une valeur de 4,9 milliards de dollars.
- Les projections annoncent une croissance exponentielle, avec une augmentation de 50 % par an, prévoyant d’atteindre un montant de 45 milliards de dollars d’ici 2026.
Un indicateur supplémentaire de cette révolution est la croissance remarquable du nombre de start-ups françaises spécialisées dans l’innovation en IA et santé :
- En 2020, leur nombre s’élevait à 191, en nette augmentation par rapport à 2019 où seulement 102 de ces entreprises étaient recensées.
https://www.leem.org/100-questions/intelligence-artificielle-et-donnees-de-sante-le-mariage-du-futur
Quelles utilisations ?
Aux Urgences : l’IA a réduit de manière significative les délais d’attente aux urgences du CHU de Rennes pour les patients présentant des fractures et des traumatismes, sans compromettre la qualité des soins. Grâce au logiciel Boneview, l’IA interprète rapidement les radiographies, identifiant avec précision les fractures et les anomalies. Cela permet aux médecins de prendre en charge les patients plus rapidement, réduisant le temps de passage de 30 %, soit plus de 1 heure. Toutes les radiographies sont ultérieurement vérifiées par un radiologue, garantissant la sécurité des diagnostics.
2. En radiologie: un algorithme développé par le CHU améliore l’interprétation des images en fournissant des images complémentaires plus lisibles, facilitant la détection et la mise en évidence des anomalies. Cela permet une vérification plus rapide pour confirmer ou éliminer ces anomalies.
Pour créer cet algorithme, le CHU a constitué une base de données de 6 000 IRM de prostates, annotées pour entraîner l’algorithme. Il est important de noter que l’IA n’a pas pour objectif de remplacer le médecin, mais de l’assister. Un œil humain reste nécessaire pour analyser les informations. Les performances de l’algorithme se rapprochent de celles des radiologues expérimentés, car il a été formé avec des données fournies par ces professionnels.
Depuis novembre 2022, l’algorithme nommé Paros est utilisé au quotidien en interne par les radiologues du CHU. Il est en cours de certification et sera bientôt commercialisé à l’échelle mondiale. Le CHU de Rennes utilise actuellement une trentaine d’algorithmes d’intelligence artificielle pour améliorer les soins.
3. Pour le diagnostic prénatal : dans ce domaine, l’IA, telle qu’appliquée par GE Healthcare, joue un rôle essentiel en améliorant la détection précoce et précise des anomalies chez le fœtus. Cela se fait grâce à un système d’IA appelé « Sonio », qui assiste les médecins dans l’analyse des données médicales liées à la grossesse. Concrètement, « Sonio » utilise des algorithmes d’IA avancés pour interpréter les images échographiques, détecter les signes précurseurs d’anomalies et fournir des informations pertinentes aux professionnels de la santé. Il facilite ainsi une évaluation plus précise de la santé du fœtus et permet aux médecins de prendre des décisions éclairées concernant les soins préventifs ou les interventions nécessaires.
4. En otorhinolaryngologie (ORL) : une étude récente révèle que ChatGPT peut fournir un diagnostic « plausible et correct » dans 63,5 % des cas. Menée par l’Hopital Foch à Suresnes, le Centre Hospitalier EpiCURA (Mons), le UMC Sint-Pieter/ CHU Saint-Pierre de Bruxelles et l’UMONS, sous la direction du Pr Jérôme Lechien et de Stéphane Hans, cette recherche met en lumière les performances de ChatGPT en médecine.
Les chercheurs ont évalué l’IA sur 45 patients présentant des pathologies courantes en médecine générale et ORL. L’IA a obtenu des diagnostics « plausibles et corrects » dans 63,5 % des cas (ORL), et des diagnostics alternatifs dans 28,5 % des cas. Les examens complémentaires suggérés étaient pertinents dans 29 % des cas. En ce qui concerne les traitements, ils étaient adéquats dans 22 % des cas, mais incomplets dans 16 % des cas.
5. En oncologie : aujourd’hui, plusieurs systèmes d’IA sont en mesure de repérer des métastases et d’analyser des échantillons pour détecter la présence de cellules cancéreuses.
De nombreux centres de pathologie et hôpitaux ont intégré ces IA dans leurs pratiques médicales pour assister les équipes dans le diagnostic de cancers spécifiques. Par exemple, au centre de pathologie Medipath, l’IA « Galen Prostate » analyse avec précision les biopsies numérisées, offrant ainsi un soutien aux pathologistes dans leur travail de détection.
https://france3-regions.francetvinfo.fr/bretagne/ille-et-vilaine/rennes/sante-comment-l-intelligence…https://www.lest-eclair.fr/id526561/article/2023-10-04/aux-urgences-cestla-revolution-de-zhttps://www.20minutes.fr/high-tech/4052984-20230914-chatgpt-testee-urgences-ia-pu-faire-diagnostics-…
Le diagnostic médical : remplacement ou collaboration ?
Les décisions prises avec l’assistance de l’IA doivent impérativement se caractériser par leur transparence et demeurer soumises à l’appréciation finale du soignant ou du patient. L’enjeu de la responsabilité légale en cas de divergence entre les recommandations de l’IA et les protocoles conventionnels demeure une préoccupation majeure.
Afin que l’IA puisse opérer de manière optimale, il est impératif de la former à la reconnaissance de ses propres limites, à la nuance de ses résultats et à la communication de l’incertitude inhérente à ses prédictions. En facilitant le diagnostic rapide des cas simples, elle libère un temps précieux pour les interactions humaines avec les patients. Néanmoins, pour assurer la fiabilité de ces systèmes, la mise en place de procédures de test rigoureuses s’avère impérative.
https://www.inserm.fr/actualite/intelligence-artificielle-va-t-elle-remplacer-le-diagnostic-medical/
Distinguer le vrai du faux.
L’essor de l’IA générative, tel qu’exemplifié par des projets tels que Midjourney et ChatGPT, engendre une préoccupation croissante quant à l’authenticité des contenus en ligne. Néanmoins, en dépit de la commodité offerte par ces technologies, il est impératif de procéder à une réévaluation rigoureuse de l’authenticité des contenus générés. L’intelligence artificielle générative a la capacité de créer des imitations remarquablement convaincantes, mais elles demeurent fictives. Par conséquent, il est essentiel d’établir des normes d’utilisation strictes tout en envisageant l’intégration de l’enseignement sur l’IA au sein des programmes éducatifs et des formations professionnelles, dans le but de mieux appréhender son impact sur la société.
Afin de minimiser les conséquences indésirables de cette innovation, il est impératif de mettre en place des réglementations appropriées et d’explorer des méthodes subtiles permettant de distinguer le vrai du faux. Par exemple, il pourrait s’avérer nécessaire d’adopter des pratiques de divulgation visant à indiquer clairement si un document a été assisté par une IA ou si un artiste a fait usage de l’IA générative dans la création d’une œuvre.
https://www.whatsupdoc-lemag.fr/article/ia-en-sante-comment-distinguer-le-bon-grain-du-bullshit
Quel avenir ?
L’IA deviendra de plus en plus omniprésente dans des domaines cruciaux tels que le diagnostic médical, le développement de protocoles de traitement, la conception de médicaments, la médecine personnalisée et la gestion des soins des patients.
