Sujet:
L’utilisation de l’intelligence artificielle pour améliorer le diagnostic médical et l’analyse d’images médicales (radiologie, IRM, scanner…).
20 Octobre 2024
Pourquoi ce sujet ?
J’ai toujours été intéressée par le domaine des sciences, les Sciences de la vie,
disciplines scientifiques qui étudient les êtres vivants (biologie, médecine, biotechnologies, recherche pharmaceutique, etc.).
Je trouve que la compilation des compétences technologiques à celles de la science peut être un sujet passionnant et pleins de découvertes à l’avenir. Choisir ce thème est pour moi une occasion d’approfondir mes connaissances sur le sujet, ainsi que de découvrir les futures améliorations. Le secteur de la santé est propulsé par les progrès de l’IA, par sa puissance de calculs, de la disponibilité des données et des algorithmes sophistiqués.
L’Intelligence artificielle (IA) est une branche de l’informatique qui vise à développer des dispositifs capables de réaliser des tâches normalement réservées à l’intelligence humaine, telles que :
- la résolution de problèmes complexes,
- l’apprentissage,
- la reconnaissance de formes,
- la prise de décisions.
Qu’en est-il ?
Bien que l’IA arrive en parti à être autonome sur de nombreux domaines à partir de multiples bases de données qui lui ont été inculquée, dans le domaine médical, il reste encore des progrès à faire.
Près de la moitié des médecins interrogés admettent ne pas être familiers de l’IA, tandis que seulement 2 sur 5 déclarent se sentir « assez bien informés ». D’autre part, à peine 10% des praticiens interrogés se considèrent comme ayant une très bonne maîtrise de cette technologie.
Les opportunités offertes par l’IA
Pour le diagnostic médical, l’IA est utilisée dans les services de la radiologie, de la dermatologie, ou encore de l’ophtalmologie, l’IA permet de détecter des maladies invisibles à l’œil nu comme les fractures, les tumeurs ou encore les irrégularités vasculaires. Elle est également utilisée pour prédire des maladies cardiaques ou d’identifier des cellules cancéreuses à partir de biopsies. Elle analyse les données médicales à l’aide de sous-domaines tels que l’apprentissage automatique (ML) et le traitement du langage naturel (NLP), transformant ainsi le diagnostic et le traitement . L’IA exploite le ML, l’apprentissage profond, le NLP et la vision par ordinateur pour interpréter les données médicales, agissant comme un allié expert et fournissant des informations précieuses qui lui permettront d’améliorer au fil du temps sa précision.
Elle est notamment utilisée dans le cas des urgences, même si le docteur peut refuser la proposition de l’IA s’il pense qu’elle s’est trompée, son point fort est sa rapidité d’expertise. On note aussi que le patient conscient que le diagnostic vient de l’IA peut refuser des soins proposés par celle-ci, le praticien étant obligé de l’en informer.
Quels défis ?
Le premier défi est de former plus de médecin à l’utilisation de l’IA, car le but n’étant pas de remplacer la main ni l’œil et l’expertise humaine mais de collaborer avec les humains.
Contrairement aux humains, les systèmes d’IA ne sont pas affectés par la fatigue ou les biais, ce qui entraîne moins d’erreurs de diagnostic. Des études démontrent que les algorithmes d’IA peuvent égaler ou dépasser la précision des experts humains expérimentés ; cependant, l’IA doit être considérée comme un outil complémentaire pour les professionnels de la santé plutôt que comme un substitut. L’expertise, l’empathie et le jugement éthique des médecins et des infirmières restent indispensables dans les soins aux patients. De plus, l’intégration de l’IA dans la médecine personnalisée soulève des considérations éthiques concernant la confidentialité des données des patients par les biais algorithmiques et la nécessité d’un consentement éclairé.
Défis liés à l’intégration de l’IA
L’intégration de l’IA dans le secteur médical soulève des défis importants, notamment en matière de confidentialité des données et d’éthique. L’utilisation de données médicales sensibles nécessite des mesures de sécurité renforcées pour éviter les violations de la vie privée. De plus, l’IA peut être sujette à des biais algorithmiques si les ensembles de données utilisées pour l’apprentissage ne sont pas diversifiées ou représentent des groupes de manière disproportionnée. Il est donc très important de garantir que l’IA respecte des normes éthiques strictes et que les patients soient informés de son utilisation à travers un consentement éclairé.
Perspectives et tendances futures
L’intégration de l’IA dans la médecine personnalisée a permis de réinventer les traitements en fonction des caractéristiques uniques de chaque patient, grâce à l’analyse des Dossiers de Santé Électroniques (DSE). L’IA peut repérer des schémas dans ces données, permettant de prédire des risques et de recommander des traitements plus ciblés.
De plus, elle joue également un rôle essentiel dans la découverte de médicaments et à la conception de thérapies personnalisées, en fonction des caractéristiques génétiques des patients. Elle permet de mieux comprendre les mécanismes des maladies complexes et ouvre la voie à de nouvelles approches thérapeutiques. Un réel potentiel s’installe pour révolutionner la recherche et le développement pharmaceutique.