L’intelligence artificielle (IA) déjà à l’œuvre dans des spécialités comme la radiologie et la biologie médicale va concerner peu à peu tous les domaines de la santé. Le Pr Jean-Emmanuel Bibault, cancérologue et chercheur spécialiste en IA, a fait le point pour les généralistes et les futurs médecins lors des Journées nationales de médecine générales. Avec une conviction : il faut utiliser l’IA pour faire une meilleure médecine.

Le mot lui-même fait parfois peur et suscite bien des fantasmes mais en médecine particulièrement il a déjà une longue histoire derrière lui.

Ce furent d’abord les systèmes experts, que l’on doit qualifier d’IA symbolique où une machine analyse les données fournies avec les règles définies par les experts. C’est le principe d’une proposition diagnostic posé par un algorithme s’appuyant sur une série de questions.
A distinguer de l’apprentissage machine (machine learning) qui assimile de grande quantité de données dont elle apprend à reconnaitre les motifs. On peut donner en exemple l’analyse de milliers d’images médicales pour diagnostiquer une maladie.
Les progrès actuels de l’IA résultent de la convergence de deux phénomènes : la quantité de données disponibles et digitalisées et la croissance de la capacité informatique ( logiciels provenant de grands acteurs américains et carte graphique)

Vous avez dit algorithme?

Il existe plusieurs méthodes pour les développer:
- les arbres décisionnels qui sont simples et efficaces
- les réseaux neuronaux où le réseau converge pour faire des prédictions. (Exemple en cancérologie pour prédire les risques de rechute d’un cancer ou ses changes de guérison à dix ou quinze ans).
-Les réseaux neuronaux profonds, à plusieurs couches (jusqu’à des milliers) c’est ce qu’on qualifie de Deep Learning .
L’analyse de vidéos, la reconnaissance des visages (trois couches suffisent) ou un programme « joueur de Go » se servent de ce type de réseaux. Difficilement utilisable en médecine en raison du faible nombre de patients pour recueillir les données et du grand nombre de variables avec le risque d’un effet boite noire, l’ IA ne justifiant pas sa prédiction.

Analyse d’image pour l'aide au diagnostic

C’est un domaine où l’IA peut faire mieux que l’humain.
Une simple photo de la peau permet de détecter un mélanome et cela a été prouvé : lors d’une expérience opposant 21 dermatologues experts à une IA, c’est cette dernière qui s’est révélée la plus performante.
Une étude récente montre que l’IA peut diviser par deux le temps nécessaire à la lecture d’une mammographie une radio, rendant inutile la double lecture.
L’analyse automatique de fonds de l’œil permet le dépistage de la rétinopathie diabétique.
Aux Etats unis, Medicare rembourse un système qui réduit le temps de prise en charge en détectant les hémorragies cérébrales.
Pour les cancers du rectum avancés, où l’on fait généralement appel aux trois modes d’actions (chimiothérapie, radiothérapie et opération), l’IA est capable d’éviter la phase opératoire après les séances de chimio et de radiothérapie.
A partir de photos postées sur le réseau Instagram ou sur Facebook, les chercheurs se sont essayé à repérer les états dépressifs et prédire les tendances suicidaires
L’utilisation de questionnaires spécifiques et d’algorithme permet d’obtenir des données prédictives en cancérologie et en médecine cardio-vasculaire. Ainsi que les pourcentages de réadmission après les sorties des urgences.
Un algorithme est ainsi capable de prédire les risques de rechute d’un cancer ou ses chances de guérison à dix voire quinze ans. Ce qui peut permettre de personnaliser les soins.

La question de la prise en charge

En cancérologie, la recherche est intense *.
De nombreuses start up se sont créées autour de tous ces sujets; on peut citer Verteego qui veut prédire les crises d’épilepsie ou encore Vita DX ( Orsay-CHU de Bicêtre) qui lance VisioCytBlader pour la détection du cancer de la vessie en accélérant l’examen cytologique urinaire.  En France, le premier logiciel d'IA à être remboursé est Moovcare qui prolonge la vie de patients atteint d’un cancer du poumon et a fait la preuve de son efficacité. Le système analyse les réponses à des questionnaires et génère des alertes. Mais il reste peu utilisé.
Interrogé par Buzz médecin, le Pr Bibault a précisé que plusieurs logiciels IA issus de la recherche française devraient bientôt arriver sur le marché car la Haute autorité de santé qui a simplifié ses procédures (ces logiciels sont des DM innovants), examine actuellement de nombreux dossiers.
Malgré la domination américaine sur les logiciels d’IA, la bataille ne fait que commencer. Car les systèmes d’IA provenant des US ne sont pas adaptés au système de santé français.
Les médecins doivent s’impliquer car des systèmes conversationnels comme chat GPT risquent de redéfinir très profondément leur rôle. A eux de savoir utiliser l’IA pour alléger certains aspects techniques de leur pratique sans perdre leur âme.
Pour éviter les dangers à ne pas sous-estimer, il faut rester très exigeant sur la qualité des donnés, la cybersécurité, un cadre juridique explicite, le maintien de l’aspect humain, l’accessibilité pour tous.

• Un partenariat public privé s’est par exemple constitué pour une Filière Intelligence Artificielle et cancer