Radiologie, dépistage de cancers, analyse de tissus au microscope…L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) tend à se généraliser dans le secteur médical pour améliorer les diagnostics. Où en sont les avancées ?
Déjà largement utilisée pour faciliter certaines procédures d’imagerie, l’intelligence artificielle (IA) pourrait bientôt s’installer durablement dans les cabinets de nos médecins. Depuis plusieurs années, des initiatives se développent pour rendre les diagnostics plus rapides et plus précis grâce à l’assistance de l’IA.
C’est le cas notamment de la start-up echOpen, qui a développé un échographe ultraportable permettant aux praticiens d’effectuer une échographie directement pendant l’examen clinique en cabinet, le but étant d’« accélérer la prise en charge du patient en fonction du niveau de gravité » explique Guillaume Laguette, le Chief Revenue Officer d’echOpen. « La version actuelle est exempte d’IA, mais on travaille actuellement sur des prototypes capables de faire un calcul automatique du volume de la vessie ou de la fraction d’éjection du ventricule gauche (FEVG). Ces prototypes seraient ensuite intégrés à l’échographe portable ».
Elaborer des traitements en un temps record
L’utilisation de l’IA est déjà répandue dans l’analyse de radiographies: « Quand vous allez aux urgences parce que vous vous êtes foulé la cheville, par exemple, il existe des logiciels qui permettent de vérifier automatiquement si vous avez une fracture ou pas », explique Jean-Emmanuel Bibault, professeur en oncologie à Paris.
Autre branche médicale où le recours à l’IA est fréquent : l’anatomopathologie, cette spécialité qui consiste à observer au microscope des tissus prélevés lors d’une biopsie, pour vérifier qu’ils ne comportent pas de caractéristiques cancéreuses. « Maintenant, c’est l’IA qui peut s’occuper de faire cette analyse ».
Et parce que le cancer est la première cause de mortalité en France chez l’homme et le deuxième chez la femme – il tue chaque année environ 157.000 personnes -, c’est surtout dans le domaine de l’oncologie que le recours à l’IA se révèle le plus utile. En oncologie radiothérapie plus spécifiquement, son usage permet d’automatiser l’élaboration des traitements: « La préparation d’un traitement qui prenait avant plusieurs jours ou semaines prend aujourd’hui quelques minutes grâce à l’IA », indique le professeur Bibault, précisant que 50% des centres de radiothérapie utilisaient déjà cette méthode.
Révolution dans le cancer du sein.
L’intelligence artificielle détecte un K du sein (sur une mammographie pourtant considérée comme normale) 5 ans avant son développement !
Ces nouveaux diagnostics ultra précoces sauveront un jour des millions de vies.https://t.co/fytPebpcUE pic.twitter.com/TDLn1oPcZY
— 🇫🇷 🇪🇺 Pr Philippe Juvin MD PhD (@philippejuvin) September 10, 2024
Jumeaux numériques: « c’est encore très loin »
Lancé dans la recherche scientifique destinée à faire progresser l’IA, le laboratoire AstraZeneca a présenté, mercredi 11 septembre, MILTON (pour Machine Learning with phenoType associatiONs), son nouveau outil d’apprentissage automatique capable de prédire plus de 1 000 maladies avant le diagnostic. « MILTON va au-delà du code génétique pour prendre en compte l’ensemble des facteurs moléculaires associés au risque de développer une maladie », a réagi le professeur américain Euan Ashley dans la communiqué publié par le groupe pharmaceutique suédo-britannique.
New research in Nature Genetics introduces MILTON, a cutting-edge machine-learning research tool that accelerates drug targets and biomarkers discovery, with potential to redefine the landscape of preventative health care: https://t.co/u98LTpRVso pic.twitter.com/xQwof5HSaU
— AstraZeneca (@AstraZeneca) September 12, 2024
Mais d’autres évolutions technologiques médicales semblent quant à elle plus lointaines: c’est le cas des jumeaux numériques, une technique consistant à créer avec un ordinateur des patients ou des organes artificiels sur lesquels tester des protocoles de soins ou des traitements médicamenteux. Si la perspective suscite de l’engouement, elle relève encore « totalement du domaine de la recherche clinique » prévient toutefois Jean-Emmanuel Bibault. « On en entend beaucoup parler parce que c’est très à la mode, mais c’est encore très loin. »
En attendant, c’est le développement du « Patient Facing IA » qui se concrétisera probablement dans les prochaines années, une forme d’IA avec laquelle les patients peuvent interagir en direct afin de surveiller les symptômes de maladies peu ou pas graves, comme la grippe ou le rhume.
Parce que le secteur de la santé touche à des données particulièrement sensibles, ces innovations s’accompagnent de réflexions éthiques qui animent les discussions au sein de la communauté médicale. L’IA pourrait-elle un jour remplacer un profesionnel de santé ? « Le job d’un médecin, ce n’est pas d’assurer son salaire à la fin du mois, c’est d’assurer la meilleure prise en charge possible des patients », estime le docteur Bibault. Et donc il faut utiliser les meilleurs outils à notre disposition pour le faire. »
Autre exemple, s’il en fallait, que l’intelligence artificielle s’est imposé comme un enjeu déterminant de la recherche médicale, le Syndicat des Médecins Libéraux (SML) y a consacré le jour de lancement de ses Journées du SML, qui se tiennent cette année jusqu’au 15 septembre au Pouliguen (Pays de la Loire).
Sarah-Yasmine Ziani