AI For Good

L’intelligence artificielle au service de la médecine de demain

June 15, 2020

Arnaud Depil Duval

Médecin urgentiste, Référent innovation numérique, technologique et organisationnelle à l'AP-HP, Directeur scientifique au Digital Medical Hub



L’entrée fracassante de l’intelligence artificielle en Médecine ?


L'intelligence artificielle fait son entrée en médecine, une entrée fracassante mais de quoi parle-t-on ?

Si l'intelligence artificielle forte, c'est-à-dire capable d'un raisonnement et d'un comportement intelligent, reste du domaine de la science-fiction ; l'intelligence artificielle faible, qui se concentre sur une tâche précise, fait irruption dans notre pratique.

L'intelligence artificielle est souvent amalgamée avec les notions de machine learning ou de deep learning.


Loin de diaboliser cette IA, il faut la considérer avant tout comme une aide à notre exercice car l'intelligence artificielle ne remplacera pas le médecin mais va permettre de sécuriser son travail. Tout comme les instruments ont sécurisé le vol des avions ; aujourd'hui, personne n'envisagerai de faire atterrir un avion sans aides. L'aide au diagnostic et thérapeutique représente le principal élément de la médecine du futur accessible aisément accessible à l'intelligence artificielle.


A ce jour, la principale intelligence artificielle développée dans le secteur de la médecine est celui de l'imagerie et nombre de logiciels sont capables d'analyser les images pour détecter les fractures, les AVC, etc. On voit aussi naître des intelligences artificielles capable d'identifier des rétinopathies ou des mélanomes et plus récemment de lire des électrocardiogrammes mais elles sont encore limitées aux analyses des troubles du rythme. Ces systèmes ont en commun de réaliser de l'analyse d'image par du deep learning durant son "apprentissage", la machine enregistre une base de données comportant les images pathologiques et les images normales ; elle compare ensuite la nouvelle image présentée aux images enregistrées, plus la base de données est importante, plus la reconnaissance est de qualité. Ce système de deep learning se rapproche des intelligences animales avec un apprentissage pavlovien, comme les pigeons à qui on apprend à reconnaître les tumeurs mammaires (le pigeon reste néanmoins plus intelligent car capable de bien plus de fonctions variées que la machine!).


Des systèmes plus complexes voient le jour utilisant une ontologie, un ensemble structuré de concepts et de leurs relations ; ce système de relations se rapproche du raisonnement clinique tel qu'on l'apprend aux étudiants en médecine. Du diagnostic au traitement, il n'y a qu'un pas... Et aujourd'hui certains systèmes sont capables de déterminer le meilleur traitement en fonction de la pathologie et des caractéristiques du patient en faisant mieux que l'humain mais ils restent encore de l'ordre du prototype.


Mais l'IA en médecine a d'autres horizons vers lesquels se déployer. Ainsi, en ces périodes troublées de pandémie COVID-19, on pourrait imaginer un système d'intelligence artificielle capable de repérer et de prédire l'extension de maladies infectieuses afin de limiter leur propagation de la manière la plus efficace possible. On peut également imaginer le développement de robots d'interaction sociale sorte de "chatbots" physiques, ces robots pourraient remplacer certains animaux pour les patients handicapés ou leur permettre une plus grande autonomie.


En chirurgie, l'évolution des robots, qui pour l'instant ne sont jamais que des drones (c'est à dire des systèmes télé-opérés par un humain), pourrait s'orienter vers une automatisation des gestes : l'intelligence artificielle pourra être capable d'analyser les limites d'une tumeur et de paramétrer le robot pour que l'exérèse se fasse de la manière la plus précise.


Il reste cependant une limite à cette intelligence artificielle, c'est la responsabilité et ceci est le principal frein car en cas d'anomalie, qui sera responsable? Le médecin, le fabricant, le concepteur?... Car aussi sécuritaires qu'il soient ces systèmes peuvent toujours être faillibles (pour les cinéphiles, je vous recommande le film "Point limite" où la panne d'un transistor provoque une attaque nucléaire...) ; ils seront donc longtemps soumis à la décision humaine pour valider la décision de l'intelligence artificielle.

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