Comment l'IA transforme-t-elle le domaine de la santé ?
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Imaginez prendre une pilule que personne d'autre ne peut prendre, garantissant une bonne santé uniquement pour vous. C’est l’avenir de l’IA dans le domaine de la santé, bien au-delà de ChatGPT. L’IA analyse déjà les scans médicaux de votre corps avec une précision qui dépasse souvent celle des professionnels. Pendant mon doctorat, j'ai vu de mes propres yeux l'IA dans le domaine de la santé transformer le travail des radiologues, rendant le diagnostic de conditions comme la sclérose en plaques plus facile et plus précis. Et cela n'est que la pointe de l'iceberg en ce qui concerne le potentiel de l'IA dans la santé.
Alors, quel sera l'impact de l'IA sur la santé ? Ce sera un véritable changement de paradigme, pas seulement pour les radiologues, mais pour tout le monde. Elle rendra les soins de santé plus accessibles et moins chers, améliorera la précision diagnostique, personnalisera les soins aux patients, accélérera les processus administratifs, économisera le temps des professionnels, sauvera des vies et bien plus encore.
Ok, cela semble trop beau pour être vrai. Et tout cela est dans le futur. Mais qu'est-ce qui est actuellement mis en œuvre en médecine que les professionnels, ou même nous, en tant que potentiels patients, pouvons utiliser, basé sur les technologies de l'IA ?
Avant de nous plonger dedans, je tiens à dire que je ne suis pas un docteur ni un professionnel de la santé. J'étais un étudiant en doctorat en génie biomédical et j'ai maintenant basculé vers un rôle d’éducateur à plein temps et vulgarisateur en IA. Mon objectif est de rendre l'IA plus accessible à travers des vidéos comme celle-ci et d'autres ressources éducatives avec mon entreprise Towards AI. Lors de mes recherches pour cet article, j'ai eu le plaisir et l'opportunité de discuter avec quelques experts médicaux de l'IA, y compris Mona Flores, responsable de l'IA en santé chez NVIDIA et ancienne directrice médicale et chirurgienne cardiaque, qui m'a donné d'incroyables exemples concrets de la manière dont l'IA est actuellement utilisée, de l'hôpital le plus proche jusqu'à votre poignet si vous utilisez une montre intelligente ! Avant de plonger dans cet épisode consacré à la santé, je voulais juste mentionner que je participerai à l'événement NVIDIA GTC plus tard en mars, où des professionnels comme Mona parlent de l'application de l'IA dans diverses industries, y compris la santé. Je suggère fortement d’écouter sa conférence sur comment l'Intelligence Artificielle alimente l'avenir de la biomédecine ! Tous les événements sont entièrement gratuits à distance. Le lien est dans la description.
Voici comment l'IA transforme le domaine médical, mais tout d'abord, n'oubliez pas de vous abonner à la chaîne pour rester à la pointe de ces développements passionnants et les comprendre.
Cas d'usage actuels de l'IA dans le domaine de la santé
L'IA transforme déjà le domaine de la santé, depuis la recherche comme ma thèse de doctorat pour l'automatisation de la détection des lésions cérébrales jusqu'à des entreprises comme Siemens Medical et GI Genius qui révolutionnent l'identification des tumeurs et améliorent les coloscopies. Même votre Apple Watch fait partie de cette vague, surveillant les rythmes cardiaques 24h/24 et 7j/7 pour vous garder en sécurité.
Un cas d'utilisation réel et intéressant de l'IA que Mona a partagé avec moi est un stéthoscope numérique d'Eko Health qui peut écouter à votre place pour détecter les sons irréguliers pour les médecins, au lieu d'avoir à apprendre et à comprendre tous les différents sons. Oui, cela existe déjà.
Mona a également partagé une autre application qui est encore plus proche de nous. En fait, elle pourrait déjà être à votre poignet en ce moment. L'Apple Watch suit votre santé cardiaque et vous avertira si quelque chose se passe, comme un rythme cardiaque irrégulier, ce qui pourrait vous sauver en prévenant des accidents vasculaires cérébraux potentiels. La morale de l'histoire : procurez-vous une Apple Watch ou une autre montre intelligente, juste au cas où, avant qu'il ne soit trop tard. Cela pourrait être un bon investissement !
Mais ça, si vous suivez la chaîne, vous le saviez déjà, et, heureusement, ce n'est pas tout ce que l'IA peut faire. Il existe des tonnes de technologies qui aident déjà les professionnels à réaliser des IRM à un prix inférieur et à améliorer l'expérience des patients en réduisant le temps nécessaire pour effectuer les scans.
Et ce n'est pas seulement bénéfique pour les experts dans les hôpitaux. On peut désormais dire, « il y a une application pour cela », même pour les problèmes de santé. Grâce au tout premier dispositif d'IA approuvé par la FDA aux États-Unis, on peut détecter les premiers signes de la rétinopathie diabétique, une complication qui affecte les yeux, causée par le diabète, juste avec une photo de l’œil, vous aidant à prévenir les dommages à votre rétine sans attendre des mois, voire des années, pour voir un ophtalmologiste.
L'IA peut également aider directement avec les médicaments. Par exemple, AlphaFold de DeepMind accélère la découverte de médicaments plus rapidement que vous ne pouvez trouver vos clés tard dans la nuit. Ok, peut-être pas aussi rapidement, mais il le fait de manière similaire. Alors que vous touchez et sentez vos clés une par une pour trouver la bonne dans l'obscurité, AlphaFold détermine les formes complexes en 3D des protéines pour créer de nouveaux médicaments. Si une protéine est connue pour contribuer à une maladie, les scientifiques peuvent utiliser AlphaFold pour comprendre sa forme et ensuite concevoir une molécule (un médicament potentiel) qui peut se fixer à la protéine, inhiber sa fonction, et ainsi traiter la maladie. Ce processus accélère considérablement les étapes préliminaires du développement de médicaments, rendant plus rapide et moins cher de trouver des points de départ pour de nouveaux médicaments.
De même, l'IA peut aider avec les dosages de ces médicaments, attrapant les erreurs avant qu'elles ne se produisent. Elle peut faire de même avec la nourriture, vous aidant à maintenir un bon régime alimentaire. Probablement une méthode excessive par rapport à simplement sauter le verre et le dessert pour aujourd’hui.
Parfois, la médecine ne suffit pas, même si vous prenez soin de votre corps, et vous finissez par dépendre de la chirurgie pour enlever ou réparer des parties de vous-même. Un cas d'utilisation intéressant est un auquel j'ai été directement impliqué lors d'un stage que j'ai effectué chez CAE Santé. J'ai travaillé sur des chirurgies assistées par robot avec une précision incroyable, soit pour aider les chirurgiens à s'entraîner, soit pour permettre des chirurgies à distance. C'est comme si le chirurgien avait une paire supplémentaire de petites mains parfaites, super stables et précises, avec un second cerveau capable de corriger automatiquement les petits mouvements imprécis, rendant les opérations plus sûres et aidant les patients à guérir plus rapidement.
Et enfin, bien sûr, il y a ChatGPT, utile même dans le domaine de la santé. On peut utiliser ces modèles basés sur le texte pour gérer la planification, transcrire ce qui est dit lors des rendez-vous, et même aider à écrire et planifier automatiquement les ordonnances au moment que les médecins le disent pendant le rendez-vous. Imaginez un outil qui fait tout le travail ennuyeux pour les médecins afin qu'ils puissent se concentrer davantage sur vous.
Mais il y a un problème, ou une limitation, avec toutes ces applications basées sur ces IA. Cela nécessite des données. Beaucoup de données. Des images cérébrales annotées aux informations des patients. L'industrie de la santé est composée presque uniquement de données sensibles et protégées. Ainsi, vous ne pouvez pas vraiment aller chercher tout l'internet et construire un bon modèle comme ChatGPT. ChatGPT n'est pas bon pour le diagnostic médical ; c'est comme Google. Si vous l'utilisez maintenant pour une toux irrégulière que vous avez, vous serez convaincu d'avoir un cancer en quelques minutes. Heureusement, il existe des approches pour contrer cela. J'ai travaillé sur l'une des solutions disponibles pour entraîner des modèles d'IA avec de telles données sensibles dans mon doctorat, appelée apprentissage fédéré.
Cette approche permet aux modèles d'IA d'apprendre à partir de plusieurs emplacements sans sortir les données des hôpitaux. Elle y parvient en entraînant des modèles individuels dans chaque emplacement de manière séquentielle, où, à chaque étape, on combine ces modèles en un seul, plus général et plus performant. De cette manière, on peut développer des systèmes d'IA puissants qui détectent les lésions cérébrales ou d'autres maladies à partir de scans IRM. Cela préserve à la fois la confidentialité des patients et améliore la précision diagnostique de l'IA en fournissant plus de données qu'un seul hôpital ne pourrait jamais produire, partageant le savoir des IA, mais pas les données pour acquérir ce savoir. Cette approche est vraiment intéressante pour les applications actuelles et futures de l'IA dans un domaine comme celui-ci.
Cas d'utilisation potentiels futurs de l'IA
Alors que ces applications actuelles sont toutes extrêmement excitantes, l'avenir semble encore plus prometteur. Pensez aux applications actuelles de l'IA comme à votre tout premier BlackBerry avec accès à Internet. Je me souviens du sentiment d'être l'un des premiers dans ma classe à en avoir un. J'étais tellement cool. Comparez maintenant le BlackBerry de 2007 avec l'iPhone 15. En fait, il y a peu de choses qu’on peut comparer. Tant de choses ont changé. C'est ce qui va se passer avec chaque solution existante que nous avons vue jusqu’à maintenant dans l’article.
L'Apple Watch qui vérifie votre cœur n'est qu'une des premières applications de surveillance accessibles auxquelles on a accès. Il y aura de nombreuses opportunités pour les technologies de santé à distance au fur et à mesure que l'IA et nos appareils mobiles s'amélioreront.
La première application révolutionnaire sera les assistants de santé virtuels. Ils seront encore plus à vos trousses qu'une connaissance qui ne comprend pas vos signaux de refus de sortir avec elle. Ils vous surveilleront 24h/24 et 7j/7, offrant une surveillance de santé constante et des conseils personnalisés adaptés à votre composition génétique unique et à votre mode de vie, suggérant la quantité idéale de tasses de café au lieu de proposer des activités peu intéressantes à faire avec elle. Ce bond en avant déplacera l'accent des soins à l'hôpital vers les soins à domicile.
La médecine personnalisée rendra l'ensemble des soins de santé similaires à une visite chez un optométriste, où tout comme vous recevez des lunettes adaptées spécifiquement à votre vision, l'IA utilisera la génomique et les données en temps réel pour créer des plans de traitement et des médicaments conçus pour l'état unique d'un individu. S'éloignant de l'approche universelle, on se dirige vers des traitements spécifiques à chaque patient, jusqu'à la pilule ultime que j'ai mentionnée au début de l’article.
Cette transformation rendra les soins de santé plus abordables et accessibles. Les outils de diagnostic et les connaissances seront à la portée de tous, tout comme l'exemple de photo de l'œil qu’on a vu, permettant une détection et une intervention précoces comme jamais auparavant directement depuis votre domicile—finis les 6 mois d'attente pour voir un professionnel, et une fois sur place, les heures assis dans la salle d'attente.
Tout comme l'électricité et Internet, sont devenus indispensables, l'adoption de l'IA deviendra nécessaire pour que les entreprises de soins de santé restent compétitives.
Cependant, cet avenir n'est pas sans défis. Les biais dans l'IA et les préoccupations liées à la confidentialité des données sont des problèmes qui ralentiront très certainement les progrès. Les soins de santé ont des conséquences bien plus graves que la génération de textes injustes avec ChatGPT. Non pas que cela ne soit pas important, mais de petites erreurs de ChatGPT ne va probablement pas tuer autant de personnes qu'une petite erreur de dosage de pilule pourrait le faire. On doit corriger les biais avant de déployer les modèles. On ne peut pas tester à l'aveugle comme le fait OpenAI et corriger lorsque quelque chose d’inattendu se produit. Cela pourrait coûter des vies.
Néanmoins, il est important de travailler sur son implémentation dans les hôpitaux, car cela changera le travail des professionnels. L'IA leur permettra de passer plus de temps sur les soins directs aux patients, améliorant la satisfaction du travail et des patients, et plus important encore, réduisant le surmenage des professionnels et l'épuisement ou le burn-out. Donc, je suppose que ce n'est certainement pas entièrement mauvais, même si c'est biaisé et imparfait. L'avenir de l'IA dans les soins de santé ne concerne pas seulement l'innovation technologique ou le remplacement des professionnels ; il s'agit de transformer le domaine pour permettre des soins de santé meilleurs, plus efficaces et personnalisés pour tous. Les conseils médicaux, les consultations, et même les diagnostics vont bientôt changer pour toujours, surtout dans les zones reculées ou sous-desservies.
Conclusion
En conclusion, la transformation des soins de santé par l'IA a déjà commencé, et elle ne fera que grandir à partir de maintenant. Souvenez-vous que même si ChatGPT et les entreprises actuelles que j'ai mentionnées sont impressionnantes, ce n'est que le début, et nous voyons les pires résultats que nous verrons jamais, car cela ne fera que continuer à s'améliorer. Pensez-vous toujours qu'il s'agit d'un futur style Terminator ?
J'encourage tout le monde à explorer comment l'IA peut révolutionner leur propre domaine, ce que je prévois de couvrir dans mes prochaines vidéos de cette série, alors restez à l'affût pour cela. D'ailleurs, quel domaine aimeriez-vous que je couvre ensuite ? Cela pourrait être le prochain que j'aborde ! Merci d'avoir lu l’article en entier, et je vous verrai dans la prochaine !
