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L’Intelligence artificielle a révolutionné plusieurs domaines, en particulier celui de la santé en offrant des voies plus automatiques et rapides pour effectuer certaines tâches. C’est ainsi qu’il est aujourd’hui possible à des modèles automatiques de déceler des signes d’anomalies potentiellement mortelles pour des patients par une simple analyse de scanner.
D’autres IA sont même en mesure de prédire des risques de décès suite à certaines affections. Toutefois, des défis restent à relever pour que ces algorithmes remplacent complètement les médecins.
L’intelligence artificielle peut être définie comme un ensemble complexe d’algorithmes et de code conçu pour analyser des quantités importantes d’informations et prendre des décisions rationnelles. En matière de bonne décision, vous pouvez essayer Verde Casino pour profiter de jeux de casinos exclusifs. Les IA sont en mesure de traiter de grands nombres de données avec milliers de variables à une vitesse qui dépasse celle du cerveau humain.
Dans le domaine de la santé, l’IA a tout à fait sa place en ce sens qu’elle est capable de poser des diagnostics en toute autonomie en analysant les informations qui lui sont entrées (imagerie, dossier médical, diagnostics, etc.). Il faut cependant noter que l’objectif est davantage d’orienter la prise de décision en recoupant des sources d’informations diverses pour confirmer ou infirmer l’avis des professionnels.
Amélioration des diagnostics par analyse d’imageries
Les imageries médicales produisent une quantité phénoménale de données hétérogènes que les radiologues et d’autres professionnels essaient d’interpréter. L’année 2020 a suscité pas moins de 10 millions de scanners et d’imageries IRM en France.
Dans plusieurs domaines de la médecine (cancérologie, angiologie, cardiologie, traumatologie), nous devons effectuer des imageries afin de déceler les anomalies avant qu’elles ne surviennent. Le problème souvent rencontré est que l’humain n’est pas infaillible et certaines anomalies arrivent à échapper à la vigilance des spécialistes.
Des algorithmes spécialement conçus ont donc été entrainés par des millions de scanners, de clichés et d’imageries de patients sains et malades. Leur rôle a été d’apprendre à identifier une anomalie dès qu’elle se présente à eux.
Cet apprentissage leur a donné les compétences nécessaires pour détecter avec précision des probabilités d’anomalies sur les clichés, attirer l’attention des médecins sur certains clichés anormaux ou encore assister les malades.
Diagnostic en gynécologie-obstétrique
Toujours dans le domaine de l’imagerie, l’IA permet d’analyser des clichés de gynécologie pour apporter un diagnostic poussé. À titre d’exemple, le projet européen SUOG (Smart Ultrasound in Obstetrics and Gynecology) exploite la puissance de l’IA pour améliorer le suivi des grossesses.
L’algorithme est directement intégré à l’appareil d’échographie pour guider le spécialiste sur des clichés à prendre afin de poser un diagnostic en cas de pathologie suspectée. De cette manière, la prise en charge est plus rapide et les soins plus précis.
Détection de cancer
On peut mentionner le projet ConSoRe (Continuum Soins – Recherches) initié par Unicancer qui collecte, analyse et structure les données en association avec un moteur de recherche. Les médecins pourront ainsi identifier des patients qui répondent à des critères de recherches spécifiques afin de suivre l’évolution de leur affection. Le programme est aussi en mesure d’identifier les cas rares de cancers afin qu’ils soient traités par d’autres algorithmes.
Prédiction dans le domaine cardiovasculaire
Plusieurs spécialistes dans le monde travaillent de concert pour développer plusieurs solutions basées sur l’IA pour prévenir les AVC. C’est le cas, par exemple, d’un algorithme de l’University College of London qui est capable de prédire les risques de mort suite à un infarctus. Ou un accident vasculaire cérébral sur la base des données d’imagerie par résonance magnétique du cœur.
En outre, l’IA est aussi utilisée dans le domaine de la transplantation d’organes avec des modèles automatiques capables de prédire les risques de rejet de greffons. Ces avancées améliorent le suivi des patients et diminuent considérablement le risque de complication suite à une transplantation d’organes.
L’analyse génétique assistée par l’IA
L’analyse du génome a toujours été au centre des préoccupations des experts qui essaient de déterminer les causes des mutations responsables de certaines maladies. Le Plan France Médecine Génomique 2025, a même prévu de prendre en charge 235 000 séquences de génome par an en 2020.
En effet, l’interprétation génétique est un procédé long et complexe qui exige le traitement et le recoupement de millions de données. L’insertion des algorithmes permet de trier et de comprendre des ensembles de données génétiques afin de dresser une liste à variants responsables de syndromes génétiques avec une précision et une rapidité déconcertante.
L’IA : une révolution dans la médecine moderne
Les modèles d’apprentissage automatique excellent pour traiter et recouper des milliers de données en une fraction de seconde pour donner un diagnostic précis. Cependant, en raison de plusieurs facteurs, notamment éthique et sécuritaire, il n’est aujourd’hui pas encore possible de laisser l’IA prendre des décisions autonomes sans encadrement d’un spécialiste. Bien que l’utilisation de l’intelligence artificielle réduise considérablement le taux d’erreur des docteurs, il lui reste encore du temps pour que l’on en arrive à une ère sans les spécialistes humains.
