L’impact de l’intelligence artificielle sur le développement de la médecine et la médecine assisté par ordinateur
L’intelligence artificielle (IA) aura un impact considérable sur la manière dont les entreprises, les institutions et les sociétés s’engagent avec leurs parties prenantes.
Presque tous les domaines de la vie, des voitures à conduite autonome aux diagnostics génétiques très avancés, sont témoins de l’impact de l’IA à différents stades. Cette étude documente l’impact de l’IA dans le secteur de la santé d’une manière holistique.
Les dépenses de santé représentaient 18 % du PIB de la nation en 2017 aux États-Unis, soit près de 4 000 milliards de dollars, et les dépenses de santé devraient augmenter de près de 20 % du PIB d’ici 20271.
Compte tenu de l’importance des soins de santé pour les économies mondiales alors que les populations vieillissent dans la plupart des pays, une évaluation de l’application de l’IA dans l’industrie de la santé est menée de manière rigoureuse et complète.
L’industrie des soins de santé présente de multiples facettes et l’IA peut être intégrée dans tous ses aspects, tels que le traitement, le diagnostic, l’imagerie médicale, le traitement personnalisé, l’administration et la recherche. Nous présentons ci-dessous notre vision de ces différents aspects de manière plus détaillée.
L’AI dans le médicine
Les principales façons dont le traitement des patients changera en raison de l’intelligence artificielle sont la robotique, la télémédecine et les aides-soignants virtuels, ainsi que le suivi des patients pour les maladies chroniques.
Robots : En termes d’applications physiques de l’intelligence artificielle dans le traitement des patients, la robotique est un domaine particulièrement prometteur. Par exemple, au Japon, des robots avancés, appelés care bots, assistent une partie de la population âgée souffrant de mobilité réduite ou de déclin cognitif .
Ces robots, à mesure qu’ils deviennent plus avancés, ont le potentiel d’éliminer le besoin de multiples soignants dans les soins aux personnes âgées.
La chirurgie robotique offre plusieurs avantages par rapport à la chirurgie conventionnelle, notamment la stabilisation des instruments, des avantages mécaniques, une meilleure ergonomie pour les chirurgiens opératoires et une visualisation supérieure du champ opératoire .
Cependant, la chirurgie robotique ne doit pas être considérée comme un simple dispositif laparoscopique de plus à utiliser par les médecins. Au contraire, il a été constaté que la chirurgie assistée par robot présente une courbe d’apprentissage distincte à laquelle les médecins doivent faire face.
Les médecins devront apprendre ces nouvelles compétences et s’adapter à la nature changeante du domaine chirurgical à mesure que la chirurgie robotique sera utilisée de plus en plus.
Même dans les hôpitaux où la chirurgie robotique est déjà utilisée, des changements devront être apportés à l’avenir en termes de formation et d’accréditation. À l’heure actuelle, de nombreux processus d’accréditation en chirurgie assistée par robot exigent qu’un certain nombre d’opérations soient réalisées avant de recevoir des privilèges complets.
Cependant, à mesure que la chirurgie robotique continue de se répandre, on peut se demander s’il s’agit de la meilleure pratique. Il est proposé que les comités d’accréditation adaptent le processus aux compétences du chirurgien et que les cas soient sélectionnés en faisant correspondre la complexité avec le niveau de compétence des chirurgiens en matière de chirurgie robotique assistée.
La chirurgie assistée par robot est déjà en train de changer le domaine de la chirurgie et elle ne peut qu’évoluer davantage et nécessiter de nouveaux changements au fil du temps.
Soins de santé virtuels : Les soins de santé virtuels consistent à utiliser des technologies telles que la vidéo, la messagerie et les capteurs pour fournir des services de santé indépendamment du temps ou du lieu.
La télémédecine est un domaine majeur des soins de santé virtuels qui a connu une popularité récente.
La télémédecine, plus précisément, est le transfert à distance d’informations médicales par le biais des technologies de télécommunication pour effectuer des consultations, des examens et des procédures. Elle peut être considérée comme l’évolution moderne des soins in absentia.
Traitement des maladies chroniques : L’intelligence artificielle offre de nouveaux modèles prometteurs de soins pour les patients souffrant de maladies chroniques grâce à la télésurveillance.
En utilisant les capteurs appropriés, la surveillance à distance des patients peut être réalisée et cette télésurveillance trouve son utilité dans des maladies telles que l’insuffisance cardiaque chronique, la bronchopneumopathie chronique obstructive (BPCO) et le diabète sucré.
Dans le cas de la BPCO, une méthode de classification et d’arbre de régression a été validée à partir de données issues de la télésurveillance.
L’AI dans le diagnostique
L’analyse automatisée des images médicales et l’élaboration de plans de traitement personnalisés sont les principaux changements que l’intelligence artificielle apportera aux procédures de diagnostic.
Imagerie médicale : L’imagerie médicale est peut-être le domaine de la médecine qui a connu le plus de progrès avec l’application de l’intelligence artificielle. Les domaines de la radiologie et de l’ophtalmologie en particulier ont connu de grandes avancées dans l’application de l’intelligence artificielle à l’analyse d’images, la radiologie bénéficiant du plus grand nombre d’approbations de la FDA pour les algorithmes basés sur l’intelligence artificielle en médecine.
Traitement personnalisé : L’élaboration de plans de traitement personnalisés est l’une des applications les plus prometteuses de l’intelligence artificielle. Le travailleur le plus médiatisé dans ce domaine est probablement IBM Watson.
En 2016, des médecins de l’université de Tokyo ont signalé qu‘IBM Watson avait réussi à diagnostiquer une femme atteinte d’une forme rare de leucémie, un diagnostic qui avait échappé aux médecins pendant des mois18. Watson a pu comparer les changements génétiques de la patiente avec des millions de documents de recherche. Une fois la maladie identifiée, le traitement pouvait être modifié en conséquence.
C’est l’idéal de l’utilisation de l’intelligence artificielle dans l’élaboration de plans de traitement personnalisés, pour remarquer et saisir des tendances qui pourraient être négligées par le médecin.
L’intelligence artificielle a également connu un succès dans l’analyse prédictive lorsqu’elle a été appliquée aux dossiers médicaux électroniques (DME). L’application de l’apprentissage profond aux données des DSE pour obtenir des caractéristiques générales et robustes, suivie d’une méthode de forêt aléatoire a permis la prédiction probabiliste du développement futur de plusieurs maladies.