L’intelligence artificielle (IA) a fait irruption dans le débat public ces derniers mois.
Qu’elle inquiète ou qu’elle fascine, elle est aujourd’hui de plus en plus présente.
Et dans le domaine de la santé, son potentiel intéresse les chercheurs comme les professionnels de santé. Aide au diagnostic, au suivi des patients, à la prédiction…
L’IA est un outil avec de nombreux points forts mais aussi avec certaines limites.
Qu’est-ce que l’IA ?
L’expression « intelligence artificielle » est aujourd’hui passée dans le langage courant, et pourtant, il demeure difficile d’en donner une définition précise. L’IA désigne à la fois des systèmes informatiques existants, capables de réaliser des tâches complexes, mais aussi des systèmes autonomes qui auraient une forme de « conscience » et qui ne sont pour l’heure que pure fiction. Et cette confusion contribue à créer de la crainte. Or, par exemple dans le domaine de la santé, la machine ne remplacera pas les médecins, mais les médecins qui utilisent la machine vont remplacer les médecins qui ne l’utilisent pas !
Dernièrement, ce sont les techniques d’apprentissage machine qui se sont développées, avec l’augmentation de la puissance des ordinateurs et grâce aux grandes quantités de données que nous avons accumulées avec l’informatisation, que l’on appelle les « big data ». Ces IA, qui fonctionnent avec des réseaux de neurones de grande taille, sont capables d’analyser statistiquement de grandes quantités de données pour extraire directement les informations utiles à la résolution d’une tâche donnée. Elles permettent par exemple de repérer des mélanomes sur des biopsies cutanées ou de quantifier des lésions liées à une sclérose en plaques sur une IRM cérébrale.
Six domaines d’application
- L’aide à la décision (pour poser un diagnostic ou choisir la meilleure approche thérapeutique).
- La médecine prédictive (pour prédire l’apparition d’une pathologie ou son évolution).
- La prévention (pour améliorer la surveillance des effets secondaires d’un médicament ou pour anticiper une épidémie).
- La médecine de précision (pour personnaliser un protocole de soins pour un patient donné).
- La chirurgie assistée (pour aider le chirurgien à pratiquer une opération).
- Les robots compagnons (pour accompagner les personnes âgées, handicapées ou fragiles).
Les perspectives de l’IA en santé
L’IA appliquée à la santé vise à la fois à améliorer les performances techniques des systèmes et à optimiser leur adéquation avec des pratiques médicales, car elle demeure un outil au service des professionnels de santé. L’IA serait capable d’intégrer les informations issues de l’imagerie médicale et des comptes-rendus rédigés par les professionnels de santé. Elle permettrait ainsi de comparer les trajectoires de patients afin d’améliorer les protocoles de soins. Un autre enjeu pour l’avenir serait de faire en sorte que l’IA explique ses choix. Mais il faudrait également disposer d’un pourcentage de certitude face à la réponse donnée par l’IA et avoir les informations nécessaires afin de savoir pourquoi elle en est arrivée à cette conclusion.
L’IA, une aide au diagnostic médical
L’IA permet d’effectuer des tâches non réalisables par des humains à partir de données structurées, qui sont souvent des images annotées par les professionnels de santé. Elle permet de détecter des corrélations auxquelles l’humain n’aurait pas pensé, ce qui fait d’elle une science de corrélation et non de causalité.
Le recours à l’IA nécessite toutefois de travailler sur un modèle le plus proche possible de chaque individu, avec des données précises, pertinentes, qualitatives et non quantitatives, qui doivent être en lien avec le mode de vie, l’intégration à la vie sociale et la physiologie du patient mais également de s’approprier la technologie.
En effet, pour être acceptables ou légitimes, voire pour être écartées car jugées non pertinentes, les décisions des algorithmes de l’IA doivent pouvoir être comprises, donc expliquées. Un avantage majeur des approches symboliques est de permettre de tracer le cheminement du raisonnement. Mais même dans ce cas, le nombre de micro-raisonnements effectués par la machine est tel qu’il n’est pas pensable de tous les afficher. C’est pourquoi des chercheurs travaillent actuellement sur la manière de décrire ces raisonnements « en classes explicites », afin de mettre en avant les décisions les plus importantes. Seule une bonne compréhension des solutions proposées par l’application peut en effet permettre au médecin de discuter avec son patient et de lui exposer les alternatives possibles. Il y a cependant des situations extrêmes pour lesquelles l’IA n’est pas d’une grande utilité, c’est notamment le cas quand trop peu de données sont disponibles. N’oublions pas que le professionnel prend une décision pour un patient et non sur un collectif.
Des points de vigilance demeurent
L’utilisation de l’IA entraîne son lot de questions dont celle de la responsabilité en cas d’erreur. Que se passera-t-il si l’IA se trompe et que le professionnel de santé suit tout de même sa recommandation ? Actuellement, la législation n’apporte pas de réponse. Toutefois, les spécialistes de l’IA la considèrent comme un outil au service des professionnels de santé et non comme un système autonome. C’est bien le médecin qui décide, c’est lui qui pose le diagnostic et propose le traitement et il doit être capable de contourner les décisions affichées si besoin.
Cela soulève par ailleurs une autre question : celle des biais liés par exemple au genre ou à l’origine qui peuvent influer sur les résultats de l’IA et engendrer des discriminations. D’où l’importance de former les professionnels de santé à son utilisation et de bien les informer sur ses possibilités et ses limites. Si la formation digitale est assurée aujourd’hui dans les universités, il faudra néanmoins former également les professionnels de santé en exercice.