L'intelligence Artificielle dans le domaine médical

Les perspectives de développement technologique dans le secteur de la santé sont gigantesques: médecine assistée par Intelligence artificielle (IA), médecine prédictive à l'heure du Big Data, réalité virtuelle (VR) et dossier médical électronique en sont quelques exemples. L'Organisation Mondiale de la Santé (OMS) concluait que tout restait à développer en Europe en matière de E-santé dans son rapport de 2016. Qu'en est-il aujourd'hui ?

• Les enjeux de l'IA pour le secteur médical

Augmenter la qualité des soins et l'efficacité des traitements, améliorer le confort du patient et les conditions de travail du personnel médical, diminuer la charge de travail des médecins et baisser les coûts sont les principaux enjeux. L'amélioration de la prévention avec les nouvelles technologies permet d'éviter l'apparition de la maladie mais aussi de la détecter rapidement dès son apparition et d'éviter les récidives.

Les aspects financiers sont aussi colossaux : en juin 2018, Amazon a acheté la pharmacie en ligne PillPack pour 1 milliard USD. Mais Amazon n'est pas seul ! Tous les GAFA s'intéressent à votre santé : Alphabet, la holding de Google, investit massivement dans le deep learning, dans la cartographie du corps humain et s'est associée avec des laboratoires comme Sanofi sur le traitement du diabète. Apple permet aux possesseurs de sa montre connectée de savoir s'ils sont susceptibles de souffrir de fibrillation auriculaire. Facebook, fort d'un partenariat avec l’école de médecine de New-York, veut instiller de l'IA dans les IRM pour réaliser cet examen 10 fois plus rapidement. Face aux GAFA, où en sommes-nous en France en matière d'E-santé ? 

• Quelle est la situation de l'E-santé en France ?

Le rapport rendu en 2018 sous la houlette du mathématicien et député Cédric Villani met l'accent sur l'utilisation de l'IA pour une médecine prédictive, personnalisée et participative. L'harmonisation des bases de données et la simplification des certifications des logiciels du secteur sont des préalables indispensables. Ce rapport propose la création d'une base de données mutualisée en matière de recherche et d'innovation avec des data médicales, administratives, génomiques, cliniques. Bien évidemment, une telle mutualisation soulève des risques éthiques et doit être encadrée. L'INSERM recense 260 bases de données liées à la santé. La principale est le Système National des Données de Santé (SNDS) qui comprend les données relatives au patient, ses remboursements, ses séjours en milieu hospitalier, ses médicaments ainsi que, le cas échéant, les causes de décès. L'enjeu est important en matière de santé publique et ne devrait pas être laissé à la portée des GAFA et de sociétés asiatiques à cause d'une trop grande frilosité juridique et politique européenne.

En France, les choses avancent doucement mais sûrement: en septembre 2018, la télémédecine sera remboursée par la Sécurité sociale. Elle comprend plusieurs volets comme la téléconsultation qui permet de consulter un praticien à distance, la téléassistance qui met en contact avec un opérateur pour orientation, la télé-expertise pour que les médecins échangent entre eux et la télésurveillance du patient à domicile avec envoi des résultats médicaux directement à ses praticiens.

En octobre 2018, le Dossier Médical Partagé (DMP) sera généralisé, après son test dans 9 départements. Ce dossier électronique peut être utile pour optimiser le parcours de soins, assurer une prévention réelle et personnalisée et partager les informations entre médecins.

Frenchweb recensait en 2017 plus de 130 start up françaises dans l'E-santé. Malheureusement, le ROI est souvent à long terme dans ce secteur et reste l'apanage des multinationales à la trésorerie conséquente.

• Quelques exemples d'utilisation de l'IA dans le secteur médical

Du patch pour contrôler le taux de sucre des diabétiques au pansement intelligent, relié à son smartphone avec capteur et biomarqueur, qui délivre la dose nécessaire d'antiseptique, surveille le pH..., certaines innovations améliorent le confort du patient et évite la surcharge des services hospitaliers.

En Chine, des tests ont été réalisés pour vérifier l'efficacité de l'IA par rapport aux docteurs : un diagnostic correct de tumeurs cérébrales a été détectée dans 87% des cas par l'IA contre 66% par les médecins. De même, au Danemark, Corti relève une crise cardiaque aux urgences dans 93% des cas contre 73% dans les centres d'appel. Des équipes internationales ont testé la fiabilité de la machine sur l'homme pour la détection des mélanomes : 95% de bons résultats pour l'IA face à 87% pour les dermatologues.

Des applications de réalité virtuelle (VR) ont vu le jour pour gérer les phobies ou la prise en charge de la douleur, pour entraîner et former les chirurgiens et assister les kinés en matière de rééducation.

Aux États-Unis, l'exploitation et l'analyse des données des services d'urgence par des outils comme Diver de Dimensional Insight a permis à un hôpital de diminuer de 80% l'attente entre la porte des urgences et la première orientation et d'augmenter les revenus annuels de 2 millions USD. Dans le même temps, le nombre de personnes quittant l'hôpital sans avoir vu un médecin a baissé de 83%.  Un bel exemple d'efficacité des outils d'analyse.

Certaines applications peuvent sembler légères, d'autres sont vraiment prometteuses. Dans tous les cas, si l'IA peut assister le médecin, elle est loin de pouvoir se substituer à lui !