L’IA est devenue le stéthoscope du XXIe siècle

L’IA est capable de lire 20 millions d’études cliniques en quelques minutes alors qu’un médecin, au meilleur des cas, lira 200 publications par an (en prenant compte qu’il les a retenu intégralement). Ainsi, l’IA en question saura davantage trouver un traitement efficace pour un patient. L’utilisation de l’IA dans le milieu médical n’est plus à prouver. Elle permet même de faire des diagnostics par téléphone pendant que l’ambulance arrive sur les lieux. Par exemple, l’IA écoute et assiste l’opérateur au téléphone. Si elle détecte une crise cardiaque, l’opérateur donnera en conséquences des instructions pertinentes. De plus, l’opérateur communique aussi ce diagnostic à l’équipe médicale avant même qu’elle soit sur place. Toutes ces précieuses minutes gagnées permettent de sauver des vies.

L’IA est devenue le stéthoscope du médecin

Certains algorithmes d’apprentissage en profondeur ont obtenu de meilleurs résultats sur la détection de cancer du sein qu’un groupe de 11 pathologistes. Selon cette étude, la performance de l’algorithme était comparable à celle d’un expert qui interprète des image sans contrainte de temps. Seulement on le sait, les experts ont peu de temps.

Pour reprendre l’étude citée plus haut, Watson (de IBM) a analysé les données génomiques à la fois des cellules tumorales et des cellules saines et a finalement été capable de glaner des informations exploitables en seulement 10 minutes. Comparez cela aux 160 heures de travail nécessaires pour les médecins humains… Tout comme le stéthoscope a permis la détection plus rapide  et plus précise de maladie liée aux organes internes.

Une IA détecte qui aura une crise cardiaque ou Alzheimer dans 10 ans

Chaque année, près de 20 millions de personnes meurent des effets des maladies cardiovasculaires. Cela comprends les crises cardiaques, les accidents vasculaires cérébraux, les artères bloquées et autres dysfonctionnements du système circulatoire. Dans un effort de prédiction, de nombreux médecins utilisent des lignes directrices similaires à celles de l’American College of Cardiology / American Heart Association (ACC / AHA).

Celles-ci sont basées sur huit facteurs de risque (dont entre autre, l’âge, le niveau de cholestérol et la pression artérielle) que les médecins corrèlent efficacement. Dans cette étude, les algorithmes d’intelligence artificielle ont dû se former eux-mêmes. Ils ont utilisé environ 78% des données (environ 295 267 enregistrements) pour rechercher des modèles et construire leurs propres «directives» internes. Ils ont ensuite testés leurs directives sur les autres enregistrements. Utilisant des données enregistrées et disponibles de 2005, ils ont prédit quels patients auraient leur premier événement cardiovasculaire au cours des 10 prochaines années.

Ainsi, ils ont vérifié les suppositions par rapport aux enregistrements de 2015. Contrairement aux lignes directrices de l’ACC / AHA, les méthodes d’apprentissage automatique ont permis de prendre en compte 22 autres points de données, y compris l’origine ethnique, l’arthrite et la maladie rénale. C’est un pas de géant pour les futurs médecins et pour la médecine prédictive.

L’IA est un outil, pas une marque

Tout comme on utilise Netflix, ce n’est pas pour son IA, mais parce que l’expérience utilisateur est agréable. Idem, nous achetons sur Amazon car c’est facile, et non pas pour son utilisation de l’IA. En médecine, l’IA va intégrer les procédures mais ce n’est pas pour autant qu’on ira dans tel ou tel hôpital. D’ailleurs en matière de santé, l’IA n’est pas vouée à remplacer les médecins mais plutôt à les assister. Le stéthoscope assiste les médecins et c’est devenu un outil indispensable. Cet outil utilisé tous les jours dans le monde entier a permis de diagnostiquer des millions de personnes dans le monde. L’IA est l’outil sine qua non du médecin du XXIe siècle.

Comme nous avons pu le voir la quantité de data générée par patient et le nombre d’études publiées par an sont immenses. Autant dire même impossible pour un humain de prendre connaissance et d’assimiler toutes ces informations. En revanche la machine pourra donner des conseils aux médecins. Cela soulève des questions d’ordre éthique et de responsabilité. Et si une IA donnait un mauvais diagnostic ? A qui est-ce la faute ? Ces questions n’ont pas encore de réponses complètes mais cette complémentarité est nécessaire dans ce secteur d’activité.