L'Intelligence Artificielle et la Médecine ...

Avant de poursuivre plus en avant, il peut être opportun de lire/relire un article daté du 23/04/2023 (cliquer ICI), dans lequel sont présentés les fondamentaux de l'Intelligence Artificielle (IA) ainsi que ses divers domaines d'application: Médecine, Finance, Commerce Electronique, Education, Cybersécurité, Industrie 4.0, Agriculture, etc.

Le présent article, quant à lui, contemple tout particulièrement l'un de ces domaines: celui de la Médecine. Son objectif est de montrer à quel point l'IA y tient un rôle de plus en plus prépondérant, notamment pour ce qu'elle apporte au niveau du diagnostic des maladies, du développement de nouveaux traitements et de l'amélioration des soins aux patients. 

Cette Médecine de nouvelle génération, qui utilise les technologies numériques pour améliorer la santé et les soins aux patients, porte le nom de Médecine 2.0.  

Mais avant tout, un très bref rappel de quelques notions sur l'IA

L'IA est une branche de l'Informatique qui traite de la création d'Agents Intelligents (Modèles IA), fonctionnant sur ordinateur et fournissant des systèmes capables de raisonner, apprendre et agir de manière autonome. Elle vise donc à doter l'ordinateur d’une intelligence comparable à celle de l’Homme. 

L'une des avancées récentes les plus importantes de l'IA a été le développement de l'apprentissage en profondeur (Deep Learning). Cette technique, basée sur des réseaux de neurones artificiels, permet à des Modèles IA d'"apprendre" à partir de gigantesques quantités de données, sans être explicitement programmés. Lorsqu'un Modèle IA est ainsi en "apprentissage", on dit aussi qu'il est "entrainé" ou "formé" (1). 

Un tel Modèle IA est constitué d'un ensemble d'algorithmes mathématiques particulièrement puissants, dont le principe de fonctionnement est le suivant: a) enregistrement, analyse et compréhension de la masse des données en entrée qui sont des observations particulières, b) identification des tendances et relations dans ces données, c) utilisation de celles-ci pour prédire des résultats futurs et prendre des décisions. 

Cette technologie permettant de créer de nouveaux contenus tels que du texte, des images, des sons ou des vidéos, est connue sous le nom d'IA Générative.

Il existe une catégorie particulière de Modèles IA avec lesquels les utilisateurs peuvent interagir de façon conversationnelle. Il s'agit des "Chatbots" ou Robots Conversationnels capables de comprendre les questions et d’y répondre en langage naturel, à la manière d’un être humain: l'utilisateur formule ses requêtes via un contenu textuel/graphique/vocal et les réponses sont délivrées sous forme de texte.

Cela étant posé, voyons à présent le rôle de l'IA dans le monde de la Médecine.

L'IA et la Médecine

La Médecine comporte un certain nombre de Branches (ou Spécialités); seules huit d'entre elles seront contemplées dans cet article, sachant que tout ce qui sera dit pourrait être extrapolé aux autres. Ces huit Branches, symbolisées par des lignes verticales bleues et des lettres de l'alphabet (de A à H) sur le graphique ci-dessous, sont les suivantes: la Cardiologie ("A"), la Dermatologie ("B"), l'Endocrinologie ("C"), l'Orthopédie ("D"), l'Oncologie ("E"), l'Ophtalmologie ("F"), la Radiologie ("G") et l'Urologie ("H"). 

Ces différentes Branches partagent un certain nombre de Domaines (ou Fonctions), représentés par des lignes horizontales vertes et des chiffres (de 1 à 8) sur ce même graphique: Diagnostic ("1"), Traitement ("2"), Prédiction des maladies ("3"), Médecine personnalisée ("4"), Gestion des soins de santé ("5"), Réadaptation Médicale ("6"), Chirurgie/Robotique ("7") et Télémédecine ("8"). Ces fonctions médicales étant souvent interconnectées et travaillant ensemble pour permettre de prodiguer des soins de santé complets et efficaces aux patients.

Dès lors, il est intéressant de comprendre comment l'IA se diffuse dans cette double perspective (horizontale/verticale).

Commençons par l'aspect "horizontal" (rôle de l'IA au niveau des Domaines ou Fonctions)  

• Diagnostic ("1"):
  
  Des Modèles IA peuvent aider les médecins à diagnostiquer des maladies. En analysant des milliers de données cliniques (résultats d'examens, dossiers médicaux, informations génétiques) et d'images médicales ( Rayons X, IRM, Scanner) et en les comparant avec celles d'examens subis par d'autres patients, ils permettent de déterminer si on est en présence de telle ou telle pathologie. 
  
  Il s'agit là d'un apport considérable pour identifier, avec plus de précision et de rapidité, des maladies telles que le cancer, les AVC (Accidents Vasculaires Cérébraux), etc. A ce sujet, un outil développé par Google AI permet de diagnostiquer le cancer de la peau avec une précision de 99 %, comparable à celle de dermatologues humains.
  
  
• Traitement ("2"):
  
  Des algorithmes alimentés par l'IA peuvent être utilisés pour concevoir de nouvelles molécules médicamenteuses. C'est ainsi qu'un Modèle IA développé par Atomwise (2) a pu identifier un nouveau traitement potentiel contre le paludisme en seulement 17 jours, un processus qui aurait pris des années avec des méthodes traditionnelles.
  
  L'IA peut aussi être utilisée pour analyser des données d'essais cliniques afin d'identifier de nouveaux traitements pour certaines maladies.
  
  
• Prévention/Prédiction des maladies ("3"):
  
  L'IA peut aider à prédire des maladies avant qu'elles ne se produisent. En analysant les données des patients, elle permet d'identifier les facteurs de risques et de recommander des changements de mode de vie pour prévenir de telles maladies.
  
  A cet effet, deux types d'outils sont à la disposition des patients:
• Le premier sous la forme de Chatbots destinés à fournir des services d'assistance virtuelle, en répondant aux questions courantes, fournissant des informations sur les maladies, les médicaments et les procédures médicales, et en orientant les patients vers les ressources appropriées.
• Le second sous la forme d'Appareils Portables dotés d'IA pour surveiller en temps réel les données de santé des patients, tels que les signes vitaux, la fréquence cardiaque, les niveaux de glucose, la pression artérielle, etc. Des algorithmes d'IA peuvent alors analyser ces données et alerter les professionnels de santé en cas d'anomalies ou de situations critiques.
  
  
• Médecine personnalisée ("4"):
  
  L'IA peut être utilisée pour développer des modèles prédictifs et des profils de patients personnalisés. En analysant les données médicales individuelles, les préférences et les résultats cliniques, l'IA peut aider à personnaliser les traitements et les plans de soins en fonction des besoins spécifiques de chaque patient.
  
  C'est ainsi qu'un Modèle IA, développé par GSK (3), a pu identifier un groupe de patients atteints de Polyarthrite Rhumatoïde, susceptibles de répondre à un traitement très particulier.
  
  
• Gestion des soins de santé ("5"):
  
  L'IA peut aider à améliorer la gestion des soins de santé en analysant les données des patients pour identifier les tendances et les modèles de traitement.
  
  Plusieurs Chatbots sont disponibles, pouvant prendre en charge différentes tâches administratives telles que réponses aux questions des patients sur la constitution de dossiers, planification des rendez-vous, etc. A titre d'exemple, un Modèle IA développé par IBM Watson Health (8) a permis de réduire de 30 % le temps de traitement des réclamations d'assurance.
  
  Tout cela permettant donc aux professionnels de la santé de consacrer davantage de temps aux soins à fournir aux patients.
  
  
• Réadaptation Médicale ("6"):
  
  La Réadaptation Médicale (RM) est une approche multidisciplinaire (Physiothérapie, Ergothérapie, Orthophonie, Thérapie cognitive, etc.) visant à aider les personnes atteintes de déficiences physiques, mentales ou émotionnelles à retrouver leur autonomie et la vie quotidienne.
   
  A ce titre, plusieurs Modèles IA sont utilisés pour améliorer la précision des diagnostics, personnaliser les plans de traitement et suivre les progrès des patients. En voici deux exemples:
• Dans le premier, l'IA permet de contrôler de manière plus précise les prothèses et les exosquelettes en interprétant les signaux électriques ou neuronaux. Cela facilite la réadaptation des personnes amputées ou atteintes de troubles neurologiques, en leur offrant une mobilité améliorée et plus naturelle.
• Dans le deuxième, l'IA permet de suivre objectivement les progrès des patients en analysant des données telles que les performances motrices et les réponses sensorielles. Cela aide les professionnels de la santé à ajuster les traitements en fonction des besoins individuels et à évaluer les résultats de manière plus précise.
  
  
• Chirurgie ("7"):
  
  Les apports de l'IA dans la chirurgie visent à améliorer la précision, la sécurité, l'efficacité et les résultats des interventions chirurgicales. Voici quelques exemples:
• L'IA fournit une assistance précieuse dans la planification préopératoire en analysant les données médicales et en fournissant des visualisations en 3D des structures anatomiques. C'est ainsi que, en 2021, la Mayo Clinic (5) a lancé une application, utilisant à la fois l'IA et la Réalité Augmentée (RA), permettant de créer un modèle 3D de l'anatomie du patient (6). Pouvant de la sorte visualiser l'organe concerné, les chirurgiens peuvent alors planifier et réaliser des interventions particulièrement complexes, en identifiant même à l'avance d'éventuels risques potentiels.
• Des "robots-chirurgiens" dotés d'IA sont déjà utilisés partout à travers le monde.  Toujours sous le contrôle de réels chirurgiens, ils permettent de réaliser des opérations chirurgicales moins invasives grâce à une précision et une fiabilité supérieures à celles d'une main humaine. Par ailleurs, durant l'intervention, l'IA fournit des informations en temps réel permettant de détecter d'éventuelles anomalies. A noter que de tels robots sont de plus en plus utilisés pour réaliser des opérations de microchirurgie à distance.
• Des technologies basées sur l'IA, comme les simulateurs chirurgicaux virtuels (sorte de "patients virtuels"), offrent des possibilités d'entraînement parfaitement réaliste pour des chirurgiens en formation. Ceux-ci pouvant effectivement améliorer leurs compétences, sans risquer de porter préjudice à des "patients réels".  

Cela étant dit, il est important de souligner que la décision finale d'opérer et l'opération elle-même restent sous l'entière responsabilité de chirurgiens qualifiés. Là encore, l'IA n'agit que comme un outil d'assistance complétant l'expertise et l'expérience des professionnels de santé. 

• Télémédecine ("8"):
  
  La récente pandémie (COVID-19) et la désertification médicale en France (comme dans la plupart des pays) ont conduit à l'essor de la Télémédecine, comme solution ultime pour résoudre les problèmes d'accès aux soins. En effet, de plus en plus de patients doivent souvent attendre plusieurs semaines avant d'obtenir un rendez-vous avec un médecin, ce qui engendre une automédication croissante et une surcharge des Urgences. 
  
  Cela explique que l'on voit apparaitre de plus en plus de "Cabines Médicales" spécialisées, dites de Téléconsultation, permettant aux patients de consulter un médecin à distance (via Internet) à l’aide d’une caméra et de plusieurs appareils connectés (dermatoscopes, stéthoscopes, tensiomètres, etc.). Une fois installé dans la cabine, le patient n'a que quelques minutes à attendre avant le début de la consultation. Le cas échéant, il peut être guidé par un médecin (utilisation des différents équipements) pour établir un diagnostic précis/fiable et, si nécessaire, obtenir une ordonnance.
  
  De telles cabines sont déjà dotées d'IA, ce qui permet d'obtenir un premier diagnostic "in situ" (dans la cabine elle-même) avec transmission immédiate à un médecin pour confirmation.
  
  Il ne fait donc aucun doute que la Télémédecine, soutenue ainsi par l'Intelligence Artificielle, permettra à terme de rendre la Médecine accessible à tous (obtention d'un diagnostic rapide et fiable pour certaines pathologies) avec comme immense avantage de désengorger les cabinets médicaux et les Urgences.

Passons à présent à l'aspect "vertical" (rôle de l'IA au niveau des Branches)  

L'idée est d'illustrer, au moyen de quelques exemples, le rôle de l'IA à "l'intersection" de telle ou telle ligne bleue avec telle ou telle ligne verte (par exemple "A1", "B3", "C5", etc.). Ce rôle étant, répétons-le une fois encore, d'aider les médecins à diagnostiquer plus précisément les maladies, à réaliser des opérations chirurgicales dans des conditions optimales et à concevoir des plans de traitement personnalisés et précis pour les patients concernés. 

Ces exemples, les voici:

• En Cardiologie ("A"):
• "A1" - Outils d'IA (outils basés sur l'IA) pour analyse d'images médicales (électrocardiogrammes, échocardiogrammes, IRM cardiaques). De tels outils permettent de détecter avec précocité diverses anomalies cardiaques (par exemple au niveau des valves) qui ne seraient pas visibles à l'œil nu. Les informations obtenues peuvent ensuite être utilisées par les chirurgiens pour élaborer des plans de traitement personnalisés au profit de leurs patients.
• "A7" - L'IA et la RA peuvent aider les chirurgiens dans la visualisation et la modélisation en 3D du cœur, facilitant ainsi l'identification des zones à risque et la planification d'interventions plus précises. Les chirurgiens disposent ainsi de Robots guidés par l'IA, qu'ils contrôlent à l'aide d'un écran et dont ils peuvent manipuler les bras et d'autres dispositifs (caméras et capteurs divers) avec une précision extrême. Cela leur permet d'avoir une vision tridimensionnelle du champ opératoire, révélant les moindres détails. Cette précision et cette visualisation sont particulièrement bénéfiques lors de chirurgies cardiaques complexes, telles que le pontage aortocoronarien et le remplacement de valves.
• "A8" - La détection de la fibrillation auriculaire, une arythmie cardiaque fréquente, peut être réalisée en utilisant des données de rythme cardiaque collectées à partir de montres connectées ou de capteurs portables. La surveillance à distance des patients atteints de maladies cardiovasculaires implique l'analyse de données telles que les signes vitaux et les informations de santé mobiles. Une telle analyse relève de Logiciels s'appuyant sur l'IA. Cette approche permet aux médecins de surveiller les patients à risque et de prendre des décisions de traitement en temps réel.
  
  
• En Dermatologie ("B"):
• "B1" - Détection précoce du cancer de la peau grâce à l'IA. Des outils d'IA peuvent être utilisés pour analyser des images de lésions cutanées et identifier les signes précoces du cancer de la peau, tels que des changements de taille, de forme ou de couleur. Ils permettent aussi aux médecins de diagnostiquer la maladie plus tôt et plus facilement. Ils peuvent également être utilisés pour suivre l'évolution des lésions cutanées dans le temps afin d'identifier d'éventuels changements qui pourraient être un signe de cancer.
  De tels outils sont souvent des applications fonctionnant sur Smartphone (exemple de "SkinVision"). L'utilisateur peut ainsi prendre une photo de son grain de beauté avec son propre Smartphone et l'application utilise un Modèle IA pour en identifier les caractéristiques (taille, forme, couleur et bord). Ces informations sont alors envoyées à une équipe de dermatologues afin d'évaluer le risque de mélanome. 
• "B2" - Essais cliniques assistés par l'IA. Des outils d'IA peuvent être utilisés pour analyser de grandes quantités de données, afin d'identifier de nouveaux traitements potentiels pour les affections cutanées. L'un de ces outils, développé par l'Université de Harvard (USA), s'appuie sur un ensemble de données de plus de 1 000 patients atteints de psoriasis et permet de suivre l'évolution de cette maladie, d'identifier les rechutes précoces et de surveiller les effets des traitements.
  
  
• En Endocrinologie ("C"):
  
• "C1" : Détection précoce de troubles endocriniens (diabète, troubles thyroïdiens, déséquilibres hormonaux, obésité, troubles de la croissance) grâce à l'IA. En combinant de grandes quantités de données, telles que dossiers électroniques de santé, images médicales, résultats de laboratoires, antécédents familiaux, facteurs de risque et informations génétiques, l'IA peut aider à prédire la probabilité qu'un individu développe certaines maladies endocriniennes, rendant de facto leur traitement plus facile.
• "C4" : Outils de Gestion du diabète assistés par l'IA. C'est le cas notamment de "Control-IQ", développé par Tandem Diabetes Care (9), outil utilisant l'IA pour analyser les données de glucose en continu, provenant de capteurs et de moniteurs portables, afin de prédire les fluctuations du taux de glucose et d'aider les patients diabétiques à gérer leur glycémie. Citons également l'application "Oviva", également basée sur l'IA, qui utilise des données individuelles pour personnaliser le plan de perte de poids de chaque patient. 
  
  
• En Orthopédie ("D"): 
• "D4" : Prothèses assistées par l'IA. L'objectif est de rendre les prothèses plus naturelles (apport de l'IA pour contrôler la flexion et l'extension des doigts d'une prothèse de main, ou pour simuler la sensation de toucher), plus sensibles (apport de l'IA pour détecter des objets dans l'espace et les éviter, ou pour suivre les mouvements des yeux) et plus faciles à utiliser (apport de l'IA pour créer des prothèses qui se connectent à des smartphones ou des tablettes, ou pour fournir des instructions vocales sur la façon d'utiliser ces même prothèses). Tout cela peut aider les personnes amputées à retrouver leur mobilité et leur autonomie.
• "D6" : Réadaptation assistée par l'IA. Le but est de proposer des exercices personnalisés (utilisation de l'IA pour proposer aux patients des exercices adaptés, en fonction de leurs blessures et de leurs besoins individuels; cela pouvant les aider à récupérer plus rapidement et plus efficacement), de suivre leurs progrès (utilisation de l'IA pour faire un suivi en termes de force, de souplesse et d'endurance; cela pouvant aider les patients à rester motivés et à s'assurer qu'ils sont en bonne voie de guérison) et de fournir un soutien émotionnel (utilisation de l'IA pour formuler des recommandations dans le but d'aider les patients à faire face à la douleur, à l'anxiété voire même à la dépression).
  En 2020, Johnson & Johnson (7) a lancé une application pour aider les patients souffrant d'arthrite à apprendre à effectuer des exercices d'auto-soins. Cette application utilise l'IA pour suivre les mouvements du patient et fournir des commentaires, dans le but d'améliorer son amplitude de mouvement et de réduire la douleur. Un autre robot doté d'IA, développé par Ekso Bionics (4), permet d'aider les patients atteints de lésions médullaires à remarcher. 
  
  
• En Oncologie ("E"): 
• "E1" : Détection précoce du cancer assistée par l'IA. Des outils d'IA sont utilisés pour aider les radiologues et les oncologues à identifier des traces de cancer à partir d'images médicales (radiographies, mammographies, scanners, IRM, etc.). Ils sont capables d'identifier automatiquement les zones de tissus suspectes de cancer, aidant ainsi les radiologues et les oncologues à poser des diagnostics plus précis. Cela peut conduire à une détection et un traitement plus précoces du cancer, améliorant ainsi les résultats pour les patients (exemple de l'outil de Google AI mentionné plus haut, capable d'identifier des cellules cancéreuses avec une précision de 99 %). 
• "E3" : Essais cliniques assistés par l'IA. Des outils d'IA sont utilisés pour analyser de grandes quantités de données afin d'identifier de nouveaux traitements potentiels contre le cancer. Cela peut aider à accélérer le développement de nouveaux traitements et à les mettre plus rapidement à la disposition des patients. A ce titre le CGA (Cancer Genome Atlas/Atlas du Génome du Cancer), partenariat public-privé lancé en 2005, a utilisé l'IA pour analyser les données génétiques de plus de 11 000 patients atteints de cancer. Cela a permis d'identifier de nouveaux gènes du cancer et de développer de nouveaux traitements contre cette maladie.
• "E4" : Traitement personnalisé du cancer assisté par l'IA. Des outils d'IA sont utilisés pour analyser les antécédents médicaux, les données tumorales et les informations génétiques d'un patient afin de recommander le meilleur traitement pour celui-ci. Cela peut aider à améliorer l'efficacité du traitement et à réduire le risque d'effets secondaires. Parmi ces outils, figure la plate-forme "WFO" (Watson For Oncology) destinée à aider les oncologues à développer des plans de traitement personnalisés pour les patients atteints de cancer. Ce système d'aide à la décision, entièrement basé sur l'IA, a été développé par IBM Corporation (États-Unis) avec l'aide des meilleurs oncologues du Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSKCC) de New-York.
  
  
• En Ophtalmologie ("F"): 
• "F1" - Lecture de rétinographies assistée par l'IA. Il s'agit d'outils utilisant des algorithmes d'IA pour analyser des images de l'œil, telles que des photographies rétiniennes ou des tomographies en cohérence optique. Les ophtalmologues peuvent ainsi diagnostiquer plus rapidement et plus précisément les maladies oculaires, en particulier celles qui sont difficiles à détecter. Ce qui est le cas notamment de la DMLA (Dégénérescence Maculaire Liée à l'Age), du glaucome et de la rétinopathie diabétique (10).
  Parmi ces outils figure la plateforme "OphtAI", annoncée en 2019 par Evolucare (11) et ADCIS (12). Accessible via Internet, cette plateforme offre un ensemble de fonctionnalités, telles que la détection automatique de lésions rétiniennes, la classification de celles-ci et le suivi de leur évolution.
• "F2" - L'IA est utilisée pour analyser des données massives sur les maladies oculaires, permettant aux chercheurs d'identifier de nouvelles cibles thérapeutiques et de développer de nouveaux médicaments. Dans le cas de la DMLA, les progrès réalisés permettent de ralentir (voire même de stopper) la progression de la maladie. 
• "F7" - Robots chirurgicaux guidés par l'IA. Ces nouveaux outils et techniques chirurgicales contribuent à améliorer la précision et la sécurité de la chirurgie oculaire, permettant des opérations sur l'œil avec une précision inégalée.
  
  
• En Radiologie ("G"): 
• "G1" - Amélioration de la précision du diagnostic. Des outils d'IA, capables d'analyser des images médicales avec une précision supérieure à celle des humains, permettent de détecter des lésions ou des anomalies invisibles à l'œil nu. C'est notamment le cas des cancers du sein, des tumeurs cérébrales ou des fractures.
  En mammographie, l'IA est utilisée pour détecter les cancers du sein avec une précision supérieure à 90 %. D'où une amélioration du diagnostic et un traitement plus rapide et efficace de ces cancers.
  En imagerie cérébrale, l'IA est utilisée pour détecter les tumeurs et lésions cérébrales. Cela peut aider les médecins à prendre des décisions plus rapides et plus éclairées sur la prise en charge des patients.
  En imagerie osseuse, l'IA est utilisée pour détecter les fractures. Cela peut aider à réduire le temps de traitement des patients et à améliorer leur confort.
• "G3" - Prédiction de l'évolution de la maladie. Par exemple, dans le cas de la sclérose en plaques, des algorithmes d'IA sont entraînés à reconnaître les changements dans les images IRM cérébrales au fil du temps et à prédire la progression de la maladie. Cela peut aider les radiologues et les médecins à prendre des décisions éclairées concernant le traitement et la gestion de la maladie.
  
  
• En Urologie ("H"):
• "H1" - Amélioration de la précision du diagnostic. L'IA est utilisée pour détecter des cancers de la prostate, des calculs rénaux ou des uropathies obstructives (avec une précision supérieure à 90 % dans le cas des premiers). Cela permet aux urologues de prendre des décisions plus rapides et plus éclairées sur les traitements à appliquer. 
• "H2" - L'IA est utilisée pour guider les procédures de traitement de différentes maladies urologiques: calculs rénaux (lithotripsie extracorporelle), uropathies obstructives (chirurgie laparoscopique), incontinence urinaire (rééducation périnéale) et énurésie (thérapie comportementale).
• "H7" - Robots chirurgicaux guidés par l'IA (cas notamment des robots "da Vinci"). Grâce au niveau de précision, de visibilité et de contrôle de tels outils, il est possible de procéder à l'ablation de prostates cancéreuses, tout en épargnant les principaux nerfs et vaisseaux sanguins.

Voici une excellente vidéo, trouvée sur Internet, illustrant parfaitement ce que l'IA peut apporter à la Médecine:

Nota Bene

Dans tout ce qui précède, beaucoup des outils mentionnés correspondent à des "objets connectés". Il s'agit d'objets physiques (capteurs, robots, etc.) "intelligents" (IA), capables de communiquer, via un réseau sans fil ou filaire (Fibre Optique, Wi-Fi, Bluetooth, Téléphonie Mobile, etc.), avec un ensemble plus large (ordinateurs, tablettes, smartphones ou autres objets connectés). De tels objets connectés relèvent d'une technologie appelée Internet des Objets ou IoT (Internet of Things), laquelle permet à des objets physiques de communiquer entre eux et avec le monde numérique. On est donc dans le cas de figure d'une combinaison de deux technologies (IA et IoT).

Naturellement, tout cela exige d'être en mesure de transférer (entre objets connectés) les diverses informations à la plus grande vitesse possible et en toute sécurité, ainsi qu'avec une latence minimum. C'est exactement ce que permet une technologie telle que la 5G. Dès lors c'est une combinaison non pas de deux mais de trois technologies (IA, IoT et 5G) que l'on trouvera souvent à la base des outils concernés ...

L'exemple de l'Estonie ("e-Health")

Le meilleur exemple d'implémentation de tout ce qui précède se trouve en Estonie. Ce pays est réputé pour sa fameuse initiative "e-Estonia", une solution unique au monde, visant à numériser l'ensemble des services gouvernementaux et à offrir des solutions innovantes dans divers domaines (cliquer ICI pour en savoir davantage). 

L'un des multiples composants de e-Estonia a pour nom e-Health. Il s'agit d'une plateforme électronique centralisée, destinée à gérer l'ensemble des informations de santé de tous les citoyens estoniens. Voici quelques-unes de ses caractéristiques et fonctionnalités les plus significatives:

• DME (Dossier Médical Electronique) - Chaque citoyen estonien dispose d'un DME personnel qui rassemble l'ensemble de ses informations de santé, y compris les antécédents médicaux, les résultats d'examens, les prescriptions, les allergies, etc. Ces informations sont accessibles aux professionnels de la santé autorisés, ce qui facilite la coordination des soins et évite les redondances.
• Accès sécurisé et contrôle des données - Les citoyens estoniens ont un contrôle total sur leurs données de santé et peuvent autoriser les professionnels de la santé à y accéder, les informations étant protégées par des mesures de sécurité robustes (cryptage, authentification, etc.).
• Interconnectivité - Le système est interconnecté avec divers acteurs du secteur de la santé, tels que les hôpitaux, les cliniques, les pharmacies et les laboratoires. Cela permet un partage rapide et sécurisé des informations médicales, améliorant ainsi la continuité des soins et réduisant les erreurs médicales.
• Prescription électronique - Les médecins estoniens utilisent la prescription électronique pour délivrer des ordonnances directement dans le système. Les patients peuvent ensuite retirer leurs médicaments prescrits dans n'importe quelle pharmacie, en utilisant leur fameuse CIE (Carte d'Identité Electronique) ou "ID-Kaart".
• Télémédecine - Le système facilite également la Télémédecine, permettant aux patients de consulter des professionnels de la santé à distance, par vidéoconférence ou par téléphone. Cela est particulièrement utile pour les régions éloignées où l'accès aux soins peut être limité.
• Services en ligne - Les citoyens estoniens peuvent accéder à une gamme de services de santé en ligne, tels que la prise de rendez-vous médicaux, la consultation des résultats de tests, le renouvellement de prescriptions, etc. Cela offre une plus grande commodité et réduit les files d'attente dans les établissements de santé.
• Rôle prépondérant de l'IA (adossée à l'IoT et la 5G) à tous les niveaux - Elle est utilisée pour l'analyse des données médicales, l'aide à la prise de décision clinique, la détection précoce des maladies, le suivi des patients, l'assistance virtuelle (via Chatbots), ainsi que la personnalisation des soins de santé. Avec sa capacité d'analyser de grandes quantités de données médicales, elle aide à établir des diagnostics précis, repérer les signaux précurseurs de maladies, surveiller les données de santé en temps réel, fournir des services d'assistance virtuelle et personnaliser les traitements en fonction des besoins de chaque patient. Très exactement tout ce qui a été décrit depuis le début !!! 

Le système e-Health est ainsi un exemple remarquable de la manière dont la numérisation et les technologies de l'Information peuvent être utilisées pour améliorer les soins de santé, accroître l'efficacité/accessibilité des services et responsabiliser les patients dans la gestion de leur santé. Le monde entier gagnerait à s'en inspirer.

 

Conclusion

Tout ce qui vient d'être vu témoigne de l'impact majeur de l'IA dans le domaine de la Médecine. Elle participe à révolutionner (dans le sens optimisation) la manière dont les professionnels de la santé diagnostiquent, traitent et préviennent les maladies. Il est important de bien souligner que l'IA ne remplacera jamais complètement ces professionnels. Elle aura tout au plus un rôle d'Assistant Privilégié pour aider à améliorer la qualité des soins (décisions éclairées, précises et très rapides), à réduire les coûts et à sauver de plus en plus de vies humaines. 

Elle joue un rôle primordial dans le développement d’une Médecine "4P" (plus Précise, plus Personnalisée, plus Prédictive et plus Préventive). En association avec la Télémédecine, elle permet aussi de nourrir le grand espoir d'aboutir à une Médecine pour tous.

Voilà ce qui pouvait être dit sur le rôle de l'IA dans la Médecine, en espérant ne pas avoir été trop confus et en m'excusant par avance pour toute redondance ou répétition ...

Sources
L’Intelligence Artificielle au service de la Médecine	Cliquer ICI
L'Intelligence Artificielle et la Télémédecine	Cliquer ICI
Comment l’Intelligence Artificielle va changer nos vies	Cliquer ICI
Articles Divers sur l'Intelligence Artificielle	Cliquer ICI
A propos de l'Estonie, véritable "Silicon Valley" de la Baltique	Cliquer ICI
Estonia embraces new AI-based Services in Healthcare	Cliquer ICI

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(1) : Certains Modèles IA sont entraînés sur plus d'un téraoctet (mille milliards d'octets) de texte Internet, contenant des centaines de milliards de mots. Leur formation coûte des millions de dollars et implique des calculs qui prennent des semaines, voire des mois, sur des centaines d'ordinateurs spécialisés.
(2) : Atomwise est une société de Biotechnologie spécialisée dans l'IA appliquée au développement de médicaments. Elle est basée à San Francisco (Californie, USA) avec des partenaires et des clients dans le monde entier.

(3) :GSK (GlaxoSmithKline) est l'une des plus grandes entreprises pharmaceutiques dans le monde. Elle est basée à Londres (UK) avec des ramifications dans plusieurs pays, dont la France.

(4) : Ekso Bionics est une entreprise spécialisée dans le développement et la fabrication d'exosquelettes robotiques. Elle est basée à Richmond (Californie, USA).

(5) : La Mayo Clinic est une organisation médicale de renommée mondiale, basée à Rochester (Minnesota, USA). Elle offre des soins de santé de haute qualité, mène des recherches médicales avancées et joue un rôle essentiel dans l'éducation médicale. Elle est surtout réputée pour son modèle de soins collaboratifs, son excellence clinique et son engagement envers l'innovation médicale.

(6) : La Réalité Augmentée (RA) est une technologie en plein essor, vouée à révolutionner la façon dont nous interagissons avec le monde qui nous entoure. Elle fonctionne en superposant des informations numériques sur le monde réel, grâce à une une combinaison de matériel et de logiciel. Le matériel se compose généralement d'un casque ou de lunettes avec un écran et d'une caméra qui suit l'environnement de l'utilisateur. Le logiciel, le plus souvent doté d'IA, superpose ensuite des informations numériques sur la vision du monde réel de l'utilisateur. Ainsi, la RA ajoute une couche d'informations virtuelles à ce que nous percevons déjà, créant ainsi une expérience combinée et améliorée. Elle est utilisée à diverses fins, notamment l'éducation, la formation et la médecine (chirurgie).

(7) : Johnson & Johnson est l'une des plus grandes entreprises de produits de soins de santé au monde. Elle est basée à New Brunswick (New Jersey, USA).

(8) : IBM Watson Health est une division d'IBM dédiée à l'utilisation de l'IA pour améliorer les soins de santé, la recherche médicale et la gestion des données de santé. Elle est basée à Cambridge (Massachusetts, USA).
(9) : Tandem Diabetes Care est un constructeur d'équipement médical américain basé à San Diego (Californie, USA). La société y développe des technologies médicales pour le traitement du diabète et plus spécifiquement par la perfusion d'insuline.

(10) : La DMLA correspond à une dégradation d'une partie de la rétine (la macula), pouvant mener à la perte totale de la vision centrale.

(11) : Evolucare est un acteur majeur du secteur de la santé en France et à l'international. Le groupe compte plus de 300 collaborateurs et 4500 clients, répartis dans 35 pays.

(12) : ADCIS est un acteur majeur du secteur de l'imagerie et de la vision par ordinateur en France et à l'international. Le groupe compte plus de 100 collaborateurs et 400 clients, répartis dans 20 pays.