L'IA pour améliorer la qualité des soins et garantir la sécurité

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Médecine prédictive, de prévision ou diagnostics, l'IA pourrait révolutionner le secteur de la santé en améliorant l'accès aux soins et la pharmacovigilance.

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IA & santé : aider les professionnels de santé dans leurs tâches

Grâce à l’Intelligence artificielle, il est désormais possible de concevoir des machines capables d’aider les professionnels de santé dans leurs tâches. Parmi les cas d’usage les plus communs, on retrouve entre autres, la médecine prédictive, de précision et l’aide à la décision diagnostique et thérapeutique, mais peut également accompagner les médecins avec la chirurgie assistée par ordinateur ou réaliser des campagnes de prévention pour anticiper une épidémie ou mettre en place un protocole de pharmacovigilance.

Améliorer l’accès aux soins et les diagnostics médicaux

Dans le domaine de la santé, deux systèmes existent : les systèmes symboliques qui, grâce à la logique, s’appuient sur les connaissances médicales pour aboutir à un diagnostic, et les systèmes numériques, raisonnant sur les données et le deep learning.

En termes d’application, ce dernier peut s’appuyer sur différentes disciplines de l’IA, comme la reconnaissance d’image, pour améliorer les diagnostics médicaux, le dépistage et par conséquent l’accès aux soins.

Malgré ces avancées technologiques, la plupart des informations sur les patients sont textuelles (même si l’on tend de plus en plus vers la numérisation des données de la patientèle).

C’est là que l’IA peut avoir un impact significatif : grâce au NLP et à la reconnaissance textuelle, est en mesure non seulement d’extraire les données du patient, mais aussi de les recouper rapidement pour pouvoir, par exemple, identifier des facteurs de risque, personnaliser les traitements (avec vérification de leur efficacité) ou encore prédire une épidémie.

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Une médecine de précision pour aider à la décision

Grâce à l’extraction et au classement des données, l’IA peut porter aux connaissances des professionnels de la santé les informations essentielles du patient.

Outre les informations génériques, comme le nom, l’âge ou les antécédents médicaux, elle est en mesure de préciser les différentes pathologies préexistantes et allergies médicamenteuses pour aider le médecin à prendre une décision rapide et adaptée.

Pour autant, l’IA doit pouvoir assister le médecin sans pour autant prendre le pas sur lui. En outre, elle peut, par exemple, alerter sur les contre-indications médicamenteuses sans pour autant le saturer d’alertes non adaptées au contexte clinique du patient.

C’est là que le deep learning entre en jeu : avec une connaissance poussée du patient et de ses antécédents, la machine est en mesure d’aider le médecin à prendre une décision.

Dans tous les cas, il est nécessaire d’avoir le cheminement de pensée de la machine pour comprendre les décisions de l’IA.

S’il n’est pas possible d’avoir le cheminement complet (de trop nombreux critères doivent être pris en compte), elle doit être en mesure de mettre en avant les décisions les plus importantes pour que le professionnel de santé puisse discuter avec son patient et lui présenter les alternatives possibles pour l’accompagner dans son traitement.

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L’IA, le nouvel assistant du médecin

Si certains voient l’IA comme un possible remplacement du médecin, il ne faut pas perdre de vue que l’Intelligence Artificielle est un outil d’analyse qui aide à la décision : derrière son utilisation se cache des questions éthiques importantes, ne proposant ni réponse aux questions ni accompagnement pour le patient.

Le médecin doit pouvoir s’appuyer sur la machine pour l’aider à prendre des décisions, en aucun cas se substituer à elle, de manière à conserver son autonomie dont il reste le seul à pouvoir poser un diagnostic et un traitement adapté.

Même si le machine learning peut pallier les déserts médicaux et orienter les patients, elle ne doit pas réduire la relation patient – professionnel de santé à un simple acte technique.

L’IA est là pour seconder le médecin avant tout, proposant un outil d’aide à la décision diagnostique et thérapeutique ou via la chirurgie assistée par ordinateur.

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Anticiper et entrer dans l’ère de la pharmacovigilance

Avec l’arrivée des biotechnologies comme les thermomètres connectés, il est possible de récolter de nombreuses données pour anticiper les foyers épidémiques.

En outre, avec la géolocalisation couplée avec les recherches effectuées sur Internet sur des symptômes donnés, il serait possible de déterminer à l’avance la localisation des éventuels débuts d’épidémie, dans le but d’alerter les autorités sanitaires en temps réel pour agir plus rapidement et efficacement.

Toutefois, ne perdons pas de vue que l’IA a besoin de données en quantité suffisante et de qualité pour être exploitables, au risque de fausser les résultats ou de créer des faux positifs ; s’il n’est pas encore possible de le faire avec le coronavirus et ses multiples variants, d’autres pathologies, comme la gastro-entérite, la grippe ou les maladies infantiles peuvent être endiguées.

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