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Hippocrate, Praticien, intelligence artificielle le nouveau visage de la santé

La notion d’intelligence artificielle est évoquée la première fois dans les années 1950 grâce au mathématicien et cryptologue britannique, Alan Turing, auteur de travaux qui fondent scientifiquement l'informatique.

 

C’est entre 1955 et 1956 que trois ingénieurs – Allen Newell, John Shaw et Herbert Simon - créent ce qui peut être considéré comme le premier programme d’intelligence artificielle. Ce programme a permis de démontrer 38 théorèmes mathématiques sur les 52 constituant le manuel scolaire de référence de l’époque « Principia Mathematica ».

 

Les prémices de ce que nous appelons aujourd’hui l’intelligence artificielle étaient nés avec deux orientations possibles.

 

D’un côté, l’intelligence artificielle dite « forte », qui évoque le scénario de la machine capable de raisonner comme l’humain car dotée d’une conscience propre. Bien que de nombreux chercheurs en IA considèrent ce scénario comme improbable, cette piste de recherche est toujours explorée.

 

De l’autre, le terme d’intelligence artificielle « faible » qui évoque la conception de machines capables d’aider les humains. Cette intelligence artificielle « faible » est omniprésente dans notre vie quotidienne, par le biais notamment des assistants personnels que nous pouvons installer sur nos smartphones, ou que nous pouvons retrouver dans tous nos objets connectés – enceintes, réfrigérateurs, voitures autonomes…

 

Ces appareils dopés au « big data » sont en pleine expansion et on les retrouve evidemment dans le domaine de la santé, à commencer par la robotique sous-domaine spécifique de l’IA.

 

Nous connaissons tous la chirurgie assistée par ordinateur, technologie qui permet d’améliorer le geste du chirurgien voire même d’opérer à distance. Et bien cette technologie, c’est de l’IA !

De même que les prothèses « intelligentes » qui sont en mesure de réparer le corps humain sous la forme de membre ou d’organe artificiels.

 

Enfin, les robots d’assistance aux personnes âgées entre autres, qui représentent un secteur et en fort développement. Ainsi ce réseau de maisons de retraite en France qui souhaite équiper ses 16 établissements d’un automate programmé pour donner des cours d’activités physiques aux résidents, leur lire des histoires ou leur communiquer des informations.

 

Mais l’intelligence artificielle peut aller vraiment plus loin et ce sont là tous les enjeux du potentiel de cette technologie dans le domaine de la santé.

 

Par exemple le projet « Desiree », projet mené de front par 6 pays européens dans la lutte contre le cancer du sein. Ce projet permet la compilation de données médicales issues des bases de données de différents intervenants tels que l’INSERM et l’AP-HP en France ou la FUNDACIÓN ONKOLOGIKA en Espagne. 

Cette plateforme collecte bien sûr tout un ensemble de données chiffrées liées au profil même des malades, mais intègre également les résultats issus de recommandations ou de décisions prises dans le traitement de cas résolus. Ce projet permet également un enrichissement permanent de la base de cas traités pour faire évoluer les propositions de prises en charge des patientes.

 

L’intelligence artificielle intervient également dans l’analyse et le traitement de photos de peau afin de dépister des éventuels mélanomes, examen jusqu’alors réalisé par le praticien.

Procédé que l’on retrouve également dans le dépistage de rétinopathies diabétiques.

 

Ce marché de l’intelligence artificielle dans la santé est très convoité par les « GAFA ». Avec des travaux et des moyens colossaux, leurs algorithmes sont capables dans certains cas, d’obtenir de meilleurs résultats que ceux des médecins eux-mêmes. Par exemple, le dépistage de petites métastases pour lequel la machine obtient un taux de 99% de bons résultats lorsque les médecins obtiennent entre 60 et 70% de bons résultats.

 

Toutes ces données compilées à partir de dizaines voire de centaines de milliers de photos ou de cas cliniques, permettent à un algorithme d’apprendre et de « s’entrainer » en vue d’identifier des signes pathologiques définis en amont.

 

L’une des problématiques dans l’utilisation de ces multiples données réside dans le fait que ces dernières ont souvent été collectées dans un but tout autre qu’une exploitation à visée médicale. En effet, la plupart de ces données  - prescriptions de médicaments, description des maladies, actes hospitaliers… - étaient collectées en vue d’une analyse à visée économique.

 

Le cadre très règlementé de la législation en matière de protection des données personnelles implique l’accord des personnes concernées. En France, les données de santé sont collectées et traitées de façon anonyme pour être accessibles par les chercheurs uniquement sur des projets autorisés.

 

De même, les données médicales collectées le sont souvent sous forme rédactionnelle (comptes rendus d’hospitalisation, rapport d’imagerie…) ce qui implique de faire appel à des logiciels capables de traiter et d’analyser ces textes afin d’en extraire les bonnes informations. Les algorithmes dédiés sont extrêmement puissants mais doivent encore faire appel à beaucoup de recherches afin d’être utilisés de façon fiable.

 

Dans le même esprit que la télémédecine, l’intelligence artificielle pourrait être une technologie supplémentaire dans la lutte contre les déserts médicaux, en veillant toutefois à assister le praticien sans le remplacer. 

 

Car se pose la question du diagnostic final. En effet, si la machine est capable de le poser plus rapidement que le praticien, ce dernier devra toujours avoir la possibilité de conserver son autonomie pour en appréhender les résultats et surtout les restituer au patient après analyse.

 

Se soulève aussi la question de la responsabilité en cas de diagnostic erroné. Qui de la machine ou du médecin sera responsable ?

 

Du côté du patient, l’IA pourrait dans certains cas limiter voire supprimer des examens intrusifs. Prenons le cas de ces recherches menées sur le cancer du foie pour lequel la solution logicielle permet d’interpréter des radios, de comprendre la nature des tissus et d’être potentiellement assimilée à une biopsie virtuelle. 

 

Comme toute révolution technologique, celle que nous vivons au travers de l’expansion de l’intelligence artificielle suscite doutes et inquiétudes. Envisageons-la de façon positive en considérant que cette technologie délestera les praticiens de certains aspects de leurs métiers au profit de la relation avec leurs patients. 

 

 

Emmanuelle Cocault