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L'intelligence artificielle peut-elle aider le domaine de la santé?

Image de stéthoscopes avec code hexadécimale en surimpression

Vision artistique de l'intelligence artificielle dans le domaine de la santé

Photo : Radio-Canada / Martin Lessard

Martin Lessard
Prenez note que cet article publié en 2016 pourrait contenir des informations qui ne sont plus à jour.

Le domaine de la santé adopte volontier les nouvelles technologies. Serait-ce bientôt le cas avec l'intelligence artificielle?

L’intelligence artificielle (IA) repose sur trois grandes composantes pour bien fonctionner : beaucoup de données, de la puissance de calcul et des algorithmes bien « entraînés ».

L'IA fait des opérations logiques qui comparent des indices trouvés dans le jeu de données d’apprentissage avec de nouvelles données présentées, et qui permettent d’en tirer des conclusions statistiquement fiables.

Dans le domaine de la santé, il existe beaucoup de données standardisées qu’un outil doté d’une IA peut analyser. Pourquoi attendre d’être malade pour aller voir un docteur, si un tel outil peut nous permettre de prévenir certaine maladie?

L’IA, ou plus précisément la branche de l’apprentissage-machine (machine learning), fait de grandes promesses de ce côté.

Une (im)pression de tout savoir

En santé, plus que dans tout autre domaine, poser un diagnostic d’une grande précision est vital.

Toutefois, comment les docteurs peuvent-ils lire les milliers de rapports de recherche publiés chaque année et ainsi mettre leurs connaissances à jour?

L’IA peut réaliser une telle synthèse. Ne croyez-vous pas que la pression sera forte pour que le corps médical soit amené à utiliser cette nouvelle technologie?

Les compagnies spécialisées dans la technologie de l’apprentissage-machine ont bien compris son potentiel.

Voici quelques exemples de la place de l’intelligence artificielle dans le domaine de la santé.

Outils d’aide-expert

Microsoft a annoncé récemment que certains de leurs chercheurs travaillent sur divers outils pour aider les médecins à personnaliser les traitements contre le cancer:

  • Un outil de navigation en langage naturel pour trouver les données de recherche pertinentes.
  • Un outil de visualisation pour suivre la progression de la tumeur.
  • Un outil de comparaison pour comprendre comment le cancer se développe et pour déterminer les traitements appropriés.

L’intelligence artificielle est utilisée dans le premier cas comme outil de reconnaissance vocale, dans le deuxième, comme outil de reconnaissance visuelle, et dans le dernier, comme outil d’aide à la décision.

Outils de diagnostic

Butterfly Network est une entreprise en démarrage qui tente de développer depuis trois années un scanneur à ultrason qui tient sur une puce en silicium. Cette puce, placée dans un cellulaire par exemple, permettrait de poser des diagnostics médicaux à distance. Basé sur une des sous-branches de l’apprentissage-machine, soit l’apprentissage profond (deep learning), l’IA permettrait ici de fouiller rapidement une banque d’images à la recherche d’indices pour poser le bon diagnostic.

Pathway Genomics est une autre entreprise en démarrage qui propose un service s’appuyant sur le célèbre Watson, d’IBM, et qui émet des recommandations de saines habitudes de vies aux patients. À partir de tests génétiques, de bilans de santé antérieurs et de capteurs portatifs, l’outil guiderait l’utilisateur dans le maintien de sa santé.

Zenta est un bracelet proposé sur Indigogo. Il calcule l’activité électrique sur la peau, le pouls et nos données personnelles (inscrites à notre calendrier et sur nos profils de médias sociaux) afin d’établir notre carte émotionnelle et de surveiller notre bien-être en matière de santé mentale. Cela donne un aperçu de ce qui peut s’en venir.

Outil de conciergerie

Il se peut que demain le service de soins de première ligne en devienne un de conseils en ligne (robot de conversation) ou au téléphone (reconnaissance vocale). Le triage par l’IA permettra d’orienter les citoyens vers les services appropriés.

Ce type de service, appelé parfois robot de conversation ou outil de conciergerie (parce qu’il joue un rôle similaire à celui d’un portier d’immeuble), commence déjà à faire son apparition dans plusieurs autres domaines. Au Canada, Seamless Planet offre un tel service en tourisme (hôtels, agences de voyages) et pour l’Aéroport de Montréal (pour trier et catégoriser les demandes de maintenance des infrastructures et des équipements).

L’implantation à l’échelle nationale dans le domaine de la santé demandera assurément encore un peu de temps pour des raisons d’harmonisation administrative et de sécurité pour la santé publique.

Outil de prédiction

La promesse qui suscite le plus les passions est celle où toutes les données médicales seraient mises en commun pour dresser un portrait global de la population.

Ce portrait global permettrait de faire des pronostics et d’établir des similitudes entre des patients. Dans des conditions égales, il est fort probable que deux personnes développeront la même maladie.

Un tel système centralisé serait capable de prévoir ces maladies et de proposer à temps des soins plus personnalisés aux patients.

Si de tels outils ne sont pas encore offerts, c’est qu’ils se heurtent à des défis de taille.

Prévoir, c’est guérir?

Le premier défi est évidemment de réussir à colliger l’ensemble des données d’une population.

Non seulement il y a un enjeu de confidentialité par rapport aux données personnelles, mais il faut d’abord s’entendre sur quelles données utiliser, sur leur qualité et sur la façon d’harmoniser le tout.

Ce défi n’est pas que technologique. Il s’agit surtout d’un défi de mise en commun des données personnelles pour le bien de tous. En effet, comme pour la vaccination, qui n’est efficace pour éradiquer une maladie que si tout le monde y participe, devrons-nous être obligés d’accepter de rendre publiques nos données médicales pour que ce système fonctionne?

Le second défi, et non le moindre, est de faire confiance à ces prédictions. Les prédictions aux dernières élections américaines ont bien montré leurs limites.

Les humains ne font pas facilement confiance à la machine dans certaines conditions, surtout quand ils n’arrivent pas à expliquer comment l’intelligence artificielle est arrivée à telle ou à telle conclusion. Dans le cas d’une élection, on peut facilement constater quand une prédiction est erronée. Ce ne sera probablement jamais le cas en santé.

C’est là que les docteurs conservent leur rôle.

Dans le domaine de la santé apparaîtront des outils dotés d’intelligence artificielle qui permettront non pas de prendre la place des médecins, mais de leur permettre de prendre de meilleures décisions.

Et ça, c’est difficile de s’y opposer, d’où la révolution annoncée.

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