L’IA comme outil d’aide au diagnostic médical
Avec l’avènement de la santé numérique, l’intelligence artificielle (IA) assoit sa présence dans le monde de la santé, notamment en ce qui concerne l’étape clé du diagnostic. En effet, il s’agit là d’une étape cruciale dans le parcours patient, qui permet d’orienter la prise en charge thérapeutique et qui peut s’avérer complexe et parfois très longue, par exemple pour des maladies rares ou en l’absence de test et méthode de diagnostic simples.
Les médecins, dans beaucoup de spécialités différentes, peuvent aujourd’hui recourir à l’intelligence artificielle pour être assistés dans leur pratique diagnostique, que ce soit pour mieux orienter, pour accélérer le processus ou pour appuyer ses choix et sa prise de décision. Dans cet article, Alcimed revient sur les différents types de solutions développées, les défis à relever et les limites de ces nouveaux outils.
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
Pour faire simple, l’intelligence artificielle fait référence à des solutions logicielles capables d’effectuer des tâches qui nécessitent généralement une intervention humaine. Ces tâches peuvent être plus ou moins complexes, allant de la détection d’objets ou d’éléments à la formulation de recommandations ou la production de contenus et conversations.
L’utilisation de l’intelligence artificielle est tout particulièrement pertinente pour l’analyse et le traitement d’un grand nombre de données et le recoupement d’informations complexes et hétérogènes. Cependant, l’IA reste à ce jour un outil au service de l’homme. Aussi la pose des diagnostics en parfaite autonomie et les responsabilités que cela soulève ne sont aujourd’hui pas de son ressort. L’objectif est davantage d’orienter la prise de décision en recoupant des sources d’informations diverse, de façon rapide et en auto-apprenant, en renforçant les analyses par des statistiques factuelles, ou d’aiguiller les professionnels de santé sur des points spécifiques ou subtils, leur permettant de ainsi de gagner du temps.
Comment l’IA révolutionne le diagnostic médical ?
L’analyse d’imagerie médicale assistée par IA, pour un diagnostic plus rapide et fiable
L’imagerie médicale est un domaine qui produit une grande quantité de données, souvent hétérogènes, analysées par les radiologues et l’ensemble des professionnels amenés à poser un diagnostic. Par exemple, en 2020, plus de 10 millions d’actes d’imagerie médicale (scanner et IRM) ont été réalisés dans des établissements publics et privés à but non lucratif en France [1].
En réponse, de nombreux outils d’aide à l’analyse d’imagerie médicale ont été développés. Ils couvrent un large spectre de spécialités (ex : cancérologie, angiologie, cardiologie, traumatologie…) et l’intégralité des modalités d’acquisition d’images (radio, scanner, IRM, échographie). Les algorithmes sont entraînés sur des sets de données composés de clichés d’imagerie médicale et de données cliniques et omiques caractérisant ces clichés, et regroupant des cas sains ainsi que des cas malades. Une fois l’apprentissage terminé, ces outils permettent de :
• Détecter avec précision des probabilités d’anomalies sur les clichés,
• D’attirer l’attention des spécialistes sur ces clichés,
• D’assister au suivi des maladies, par exemple en calculant l’évolution de la taille de nodules.
Grâce à ces solutions dotées d’IA, les spécialistes sont en mesure de se concentrer sur les cas à plus forte valeur ajoutée, et gagnent un temps précieux. De leur côté, les non spécialistes peuvent mieux orienter les patients dans leurs parcours diagnostic.
L’analyse génétique assistée par l’IA, pour une interprétation génétique simplifiée
De plus en plus fréquemment, les praticiens basent aussi leurs diagnostics médicaux sur des données de séquençage génétique. En effet, les analyses génétiques sont une source d’information complémentaire, et sont notamment poussées par le Plan France Médecine Génomique 2025, qui prévoyait la prise en charge de 235 000 séquences de génome par an en 2020.
Les analyses génétiques sont souvent très longues du fait de la masse de données à traiter. Les algorithmes mis au point sont donc capables de passer au crible des ensembles de données génétiques et fournissent une liste restreinte de variants responsables de syndromes génétiques, réduisant les choix et donc la durée de l’interprétation.
Les derniers algorithmes développés incluent par ailleurs les explications justifiant le résultat avancé, et notamment la priorisation des variants. Cela permet aux praticiens de disposer du cheminement logique, et de s’assurer de la fiabilité de l’analyse pratiquée par l’intelligence artificielle.
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IA et diagnostic médical, quels défis restent-ils à relever ?
Quel que soit le domaine de la santé, les dernières années ont vu une explosion du nombre de solutions d’intelligence artificielle appliquées à la médecine. En France, 102 start-ups d’IA en santé ont été dénombrées en 2019, contre 191 en 2020 ! Parmi ces dernières, 59 sont positionnées sur l’aide au diagnostic.
Cependant, même si leur nombre est grandissant, les entreprises mettant en œuvre de l’intelligence artificielle comme aide au diagnostic font face à de nombreux enjeux :
• Permettre l’interopérabilité des données, pour assurer une fluidité et une facilité d’intégration dans le workflow des praticiens ;
• Assurer la confidentialité et la sécurisation du stockage des données ;
• Proposer des business models viables, ou envisager le remboursement par l’Assurance Maladie ;
• Démontrer la fiabilité des solutions par des études cliniques et obtenir des marquages CE ou FDA ;
• Quantifier les gains apportés par l’IA au travers d’études d’impact opérationnel (exemple : réduction du temps et / ou du prix de la prise en charge) ;
• Et surtout, convaincre les professionnels de santé d’adopter ces solutions, la question de la responsabilité juridique de l’établissement du diagnostic restant toujours centrale dans les débats.
Malgré tout, des preuves de confiance ont déjà été observées. Plusieurs hôpitaux publics comme privés, utilisent aujourd’hui des outils d’aide à la prise de décision basés sur l’intelligence artificielle. Les outils utilisés viennent s’intégrer dans la pratique quotidienne des professionnels de santé, sans se substituer à eux. En parallèle, des appels à projets sont publiés pour soutenir l’innovation, notamment sous l’impulsion du Grand Défi du gouvernement français « Amélioration des diagnostics médicaux par l’intelligence artificielle ».
En conclusion, les outils d’intelligence artificielle permettent déjà d’assister les médecins dans leur pratique, en offrant un appui à la pose de diagnostic, les rendant plus fiables et plus rapides. Ces solutions s’améliorent continuellement, notamment afin de détecter des pathologies de manière plus précoce, permettant une prise en charge anticipée et donc une amélioration de la qualité des soins. Cependant, leurs inventeurs doivent encore faire face à de nombreux challenges.
Si un avenir sans médecins n’est ni envisageable ni envisagé à date, la question se pose de qui portera demain la responsabilité légale de la prise en charge des patients et du choix des stratégies thérapeutiques employées si l’IA est à la source de toutes les décisions. Alcimed est convaincu de l’avenir de l’intelligence artificielle dans l’aide au diagnostic, et son équipe est prête à vous accompagner dans vos projets d’IA en santé. N’hésitez pas contactez leur équipe !
[1] L’équipement en imagerie des établissements de santé publics et privés à but non lucratif – DREES (2020)
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