Intelligence artificielle et santé : où en est-on ? L’intelligence artificielle est en passe de devenir une force de transformation dans le secteur de la santé. Des maladies chroniques au cancer en passant par la radiologie et l’évaluation des risques, les possibilités offertes par la technologie pour déployer des interventions plus précises, plus efficaces et plus percutantes sont presque infinies. À mesure que les patients exigent davantage de leurs médecins et que le volume de données disponibles continue de croître à un rythme effarant, l’intelligence artificielle est sur le point de devenir le moteur des améliorations à travers le continuum des soins. Voici quelques façons dont l’IA et l’apprentissage automatique pourraient affecter le secteur de la santé dans un avenir très proche.

Les interfaces cerveau-ordinateur

Utiliser des ordinateurs pour communiquer n’est certes pas une idée nouvelle, mais la création d’interfaces directes entre la technologie et l’esprit humain, sans qu’il soit nécessaire de disposer de claviers, de souris et de moniteurs, constitue un domaine de recherche de pointe qui présente des applications importantes pour certains patients.

Intelligence artificielle et santé
Grâce aux interfaces cerveau ordinateur, l’intelligence artificielle pourrait aider à améliorer la qualité de vie des personnes ayant des lésions de la moelle épinière ou qui ont eu un accident vasculaire cérébral.

Les maladies neurologiques et les traumatismes du système nerveux peuvent empêcher certains patients de parler, de se déplacer et d’interagir de manière significative avec les personnes et leur environnement. Des interfaces cerveau-ordinateur (BCI) reposant sur l’intelligence artificielle pourraient restaurer ces expériences fondamentales pour ceux qui craignent de les perdre à jamais.

En utilisant une BCI et une intelligence artificielle, on peut décoder les activations neuronales associées au mouvement de la main, et pouvoir permettre à ces personnes de communiquer de la même manière que beaucoup de personnes. Les interfaces cerveau-ordinateur pourraient considérablement améliorer la qualité de vie des patients souffrant d’AVC et de lésions de la moelle épinière.

Intelligence artificielle et santé : vers une nouvelle génération d’outils de radiologie

Les images radiographiques obtenues par les IRM, les tomodensitomètres et les rayons X offrent une visibilité non invasive sur le fonctionnement interne du corps humain. Cependant, de nombreux processus de diagnostic reposent toujours sur des échantillons de tissus physiques obtenus par biopsie, ce qui comporte des risques.

L’intelligence artificielle permettra à la prochaine génération d’outils de radiologie d’être suffisamment précis et suffisamment détaillés pour remplacer le besoin de prélèvements de tissus, prédisent les experts.

Réussir dans cette quête pourrait permettre aux cliniciens de mieux comprendre la façon dont les tumeurs se comportent dans leur ensemble plutôt que de baser leurs décisions de traitement sur les propriétés d’un petit segment de la malignité. Les prestataires peuvent également être en mesure de mieux définir l’agressivité des cancers et de cibler les traitements de manière plus appropriée.

L’intelligence artificielle permettra de réaliser des «biopsies virtuelles» et à faire progresser le domaine innovant de la radiomique, qui consiste à exploiter des algorithmes basés sur l’image pour caractériser les phénotypes et les propriétés génétiques des tumeurs.  

Des soins de qualité dans les pays en développement

La pénurie de prestataires qualifiés, notamment de techniciens en échographie et de radiologues, peut limiter considérablement l’accès aux soins vitaux dans les pays en développement. L’intelligence artificielle pourrait aider à atténuer les effets de ce grave déficit de personnel clinique qualifié en prenant en charge certaines des tâches de diagnostic généralement dévolues à l’homme.

Par exemple, des outils d’imagerie pilotés par une IA peuvent détecter les signes de tuberculose sur une radiographie pulmonaire, atteignant souvent un niveau de précision comparable à celui de l’homme. Cette capacité pourrait être déployée via une application dans les zones à faibles ressources, ce qui réduirait le besoin d’un radiologiste qualifié sur place.

Contenir les risques de résistance aux antibiotiques

La résistance aux antibiotiques constitue une menace croissante pour les populations du monde entier. En effet, la surutilisation de ces médicaments essentiels favorise l’évolution de super bactéries qui ne répondent plus aux traitements. Les organismes multi-résistants aux médicaments peuvent causer des ravages en milieu hospitalier et faire des milliers de victimes chaque année.

Les données des dossiers électroniques peuvent aider à identifier les schémas d’infection et à mettre en évidence les patients à risque, avant qu’ils ne commencent à présenter des symptômes. Tirer parti de l’apprentissage automatique et des outils d’IA pour piloter ces analyses pourrait améliorer leur précision et créer des alertes plus rapides et plus précises pour les prestataires de soins médicaux.

Intelligence artificielle et santé
L’intelligence artificielle favorisera un diagnostic rapide et précoce grâce à de nouveaux outils d’imagerie médicale et aux progrès de la médecine personnalisée.

Intelligence artificielle et santé : un diagnostic plus rapide et très précis

La médecine personnalisée est une approche dans laquelle les diagnostics et les traitements sont parfaitement adaptés à des facteurs comme :

  • les antécédents personnels
  • les antécédents familiaux
  • la génétique
  • les facteurs de risque

Pour le moment, de nombreuses options de médecine personnalisée ne sont qu’une utopie, mais l’IA pourrait changer cela. Alors que de plus en plus de données sont collectées et analysées à l’aide de modèles de deep learning, la médecine personnalisée pourrait bien devenir une réalité.

Le diagnostic à domicile basé sur l’IA en est à ses balbutiements, mais certaines applications intéressantes sont en cours de test. Remidio, par exemple, établit un diagnostic du diabète sur un téléphone portable en analysant des photographies de l’œil de l’utilisateur; cette méthode a déjà été utilisée avec succès.

En fin de compte, la médecine personnalisée basée sur l’IA pourrait être en mesure d’analyser le génome d’une personne et de déterminer les traitements les plus susceptibles d’être efficaces.

Sources :

  • https://www.ledevoir.com/societe/science/541379/l-ia-au-service-d-une-medecine-personnalisee
  • https://www.cerveauetpsycho.fr/sd/neurosciences/les-interfaces-cerveau-machine-7239.php
  • https://www.inserm.fr/information-en-sante/dossiers-information/interface-cerveau-machine-icm
  •  https://theconversation.com/linterface-cerveau-machine-un-dialogue-pour-reparer-le-corps-101558
  • https://lesclesdedemain.lemonde.fr/dossiers/avec-l-ia-la-medecine-se-precise_f-238.html
  • http://www.sih-solutions.fr/une/lintelligence-artificielle-en-medecine/
  • https://www.psychologytoday.com/intl/blog/the-future-brain/201811/how-ai-and-genomics-can-help-fight-antibiotic-resistance
  • https://www.forbes.fr/technologie/pourquoi-lintelligence-artificielle-est-une-chance-pour-la-sante-publique/
  • https://experiences.microsoft.fr/business/intelligence-artificielle-ia-business/medecine-du-futur-ia/
  • https://amitray.com/artificial-intelligence-for-antibiotic-resistant-bacteria/
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