Impact de l’IA dans la Santé

Introduction

L'IA est un terme que nous avons tous entendu. Qu'elle nous fasse peur ou nous fascine, le développement de l'intelligence artificielle avance à grands pas. Présente dans de nombreux domaines, elle atteint aujourd'hui le domaine de la santé. Pourquoi ? Quels sont les avantages et inconvénients ? Nous allons le voir dès maintenant.

La santé jusqu’à maintenant:

Depuis des années, le domaine de la santé évolue de manière exponentielle. Nous sommes passés de traitements rudimentaires à des avancées médicales révolutionnaires. Nous avons découvert les antibiotiques, les vaccins, les techniques chirurgicales avancées quel que des greffes, etc. Nos connaissances sur le corps et le monde ont grandi, permettant de sauver d'innombrables personnes et d'améliorer la qualité de vie de millions d'autres. Depuis 1950, les Français et Françaises ont gagné presque 17 ans d'espérance de vie à la naissance, passant d'environ 66 ans en 1950 à 82 ans en 2024. Néanmoins, ce domaine demande encore beaucoup à découvrir et à s'améliorer. Des problématiques telles que l'accès inégal aux soins, les coûts croissants et les maladies émergentes sont encore d'actualité. Les erreurs de traitement et les maladies non curables existent encore, comme le cancer ou Alzheimer, qui touchent énormément de personnes.

Les avantages qui pourrait bien faire basculer le domaine de la santé

image docteur qui regarde l'IRM d'un patient

Aujourd'hui, nous remarquons l'émergence de nouvelles technologies très puissantes qui pourraient transformer le domaine de la santé. Nous avons la capacité de stocker et d'analyser une grande proportion de données grâce au big data, par exemple. Ce sont des données massives qui sont trop volumineuses ou complexes pour une gestion traditionnelle et qui peuvent enfin être traitées. Les IA ont également de nombreuses capacités comme :

Comprendre, analyser des sentiments, répondre à des questions et dialoguer sous format écrit ou oral
Reconnaître des images, objets, des visages, et les analyser
Naviguer sans l'intervention de l'homme
Manipuler des objets en robotique
Percevoir et interagir avec leur environnement
Détecter des anomalies
Prédire les tendances grâce à des ensembles de données
Résoudre des problèmes spécifiques et complexes
Élaborer des plans d'actions
Apprendre automatiquement par elles-mêmes sans un algorithme spécifique derrière

La liste est longue, mais grâce à ces capacités, nous pouvons commencer à trouver l'intérêt qu'elles peuvent avoir dans la santé.

La santé de demain, entre avantages et inconvénients :

Elle peut également analyser des informations qui concernent la faune et la flore comme des composés chimiques et prédire leur efficacité ou leur toxicité. Cela permet d'accélérer la découverte de nouveaux médicaments tout en réduisant les coûts associés à leur développement.

En plus de stocker et d'analyser les données, l'IA a la capacité de les organiser. La gestion des dossiers médicaux électroniques, la planification des horaires du personnel et la gestion des ressources sont bénéfiques et optimisent le processus hospitalier.

L'IA pourrait être utilisée dans des zones mal desservies ou des régions éloignées où l'accès aux professionnels de la santé est limité. Par exemple, il serait possible de mettre en place la télémédecine et les consultations en ligne.

image médecin avec patient

L'ensemble de ces données pourrait être transmis plus rapidement et favoriserait la communication entre le corps médical, les différents hôpitaux ou encore entre pays. De cette façon, on assistera à une amélioration de la coordination des soins et la prise de décision clinique. Les informations pourront être facilement transmissibles et les professionnels de la santé auront accès à des informations pertinentes pour la prise en charge des patients.

En supplément, les tâches administratives chronophages seront faites par l'IA, donnant l'occasion au médecin de se concentrer davantage sur les soins prescrits aux patients.

L'IA enfin a également la capacité de prévenir les cyberattaques, ce qui garantit la confidentialité et l'intégrité des informations médicales des patients.

L’IA dans la santé est déjà d’actualité

image glucomètre pour les diabétiques

Aujourd'hui, de nombreux dispositifs de santé intègrent la technologie et l'intelligence artificielle (IA), et sont déjà disponibles sur le marché. Voici quelques exemples concrets et actuels.

Les montres connectées, comme l'Apple Watch, surveillent votre rythme cardiaque et vos niveaux d'activité physique tout en détectant les anomalies et les irrégularités. Dans ce cas, des algorithmes d'IA sont capables de repérer des schémas ou des signaux précurseurs de problèmes de santé, tels que des arythmies cardiaques ou une activité physique anormale, et de vous alerter, vous ou votre médecin, si nécessaire. Des dispositifs similaires existent pour la sécurité des personnes âgées ; ils permettent d'appeler directement une ambulance en cas de problème de respiration ou de chute.

image recherche médicale

Il existe déjà des IA capables d'analyser les images médicales, comme les scanners et les IRM. Elles détectent rapidement des anomalies telles que des hémorragies intracrâniennes ou des embolies pulmonaires, ce qui permet aux radiologues de prioriser les cas urgents.

Certaines applications peuvent fournir des conseils de santé personnalisés et des pré-diagnostics basés sur les symptômes rapportés par les utilisateurs.

Plus spécifiquement, pour aider les personnes atteintes de diabète à mieux gérer leur condition, un système de surveillance en temps réel de la glycémie utilisant l'IA existe pour prédire les niveaux de glucose jusqu'à une heure à l'avance.

Inconvénients de l'IA : entre danger et éthique

Image d'un cadenas pour indiquer la sécurité

Tous les points bénéfiques abordés ci-dessus peuvent entraîner des problématiques bien plus grandes. Les données sont des ressources très prisées toujours susceptibles d’être volées, récupérées, et vendues. Elles peuvent être exploité par les grandes entreprises pour cibler la vente de produits, par exemple. Les données médicales sont encore plus sensibles, ce qui rend les cyberattaques, piratages, demandes de rançon et utilisations abusives fréquentes et risquées. La confidentialité, la vie privée et la sécurité sont donc des points clés à aborder

Si l’IA en vient à contenir, stocker et analyser des données des patients, il serait nécessaire de financer considérablement leur protection. De plus leur utilisation nécessiterais des coûts élevés, pour l'achat d'équipements et de logiciels, la maintenance et la formation du personnel.

De plus, si les données sont manipulées, fausses, non représentatives ou biaisées, l’IA pourrait commettre des erreurs dans les recommandations et décisions prises. Cela peut donc compromettre la fiabilité des résultats et des recommandations médicales basées sur ces algorithmes.

Une fois l’IA mise en place, il faut avoir les compétences pour savoir comment l’utiliser. Cela demande des compétences spécifiques en informatique, en statistiques et en médecine.

Les algorithmes d'IA peuvent souvent être considérés comme des "boîtes noires". Cela signifie que leur fonctionnement interne n'est pas toujours compréhensible pour les humains. Les professionnels de la santé ou les patients peuvent avoir du mal à comprendre comment l’IA a pris une décision. Cela soulève des questions sur la transparence et la responsabilité. Ainsi, les médecins et le corps médical peuvent avoir du mal à faire confiance ou à croire aveuglément aux diagnostics basés sur l’IA. Une dépendance excessive à cette technologie peut entraîner une perte de compétences cliniques chez les professionnels de la santé et une déshumanisation des soins. Les IA ont donc besoin d’une supervision humaine pour assurer leur bon fonctionnement et leur utilisation appropriée. Des coûts supplémentaires sont également à prévoir en termes de ressources humaines et de formation. L’humain étant humain, la supervision peut être biaisée. C’est-à-dire que notre manière de réfléchir et de réagir, souvent inconsciente, peut conduire à des erreurs ou à des préjugés dans la prise de décision.

Chirurgien en intervention dans un hôpital

Il existe de nombreux biais qui peuvent impacter la prise de décision en santé avec les IA. Par exemple, le biais de confirmation, notre tendance à sélectionner uniquement les informations qui confirment nos croyances ou nos idées préexistantes. Nous croyons ce que nous voulons croire. Le biais d'automatisation, lui, désigne l'excès de confiance accordé aux assistants automatisés et aux systèmes d'aide à la décision. Dans ce cas, les médecins peuvent faire plus confiance à une machine qu’à leur formation et expertise dans le domaine. Inversement, le biais de raisonnement est un biais cognitif qui conduit l'individu à oublier toute rationalité. Le médecin peut prendre une décision qui renforce son point de vue au détriment d'une analyse objective et d'une réflexion rationnelle. Il existe énormément d’autres biais et, même si nous en avons conscience, il est difficile de les remarquer et de les éviter.

En outre, il y a un manque de confiance du public. Les préoccupations sur la fiabilité, la transparence et la sécurité des systèmes d'IA entraînent un fort manque de confiance du public. De plus, le risque que l’IA automatise certaines tâches et remplace certains emplois peut créer un désaccord du public à son utilisation.

Même si les inégalités peuvent être réduites dans certaines régions plus reculées, elles peuvent augmenter en raison de l’accès inégal à la technologie et aux soins de santé. En raison de facteurs socio-économiques ou géographiques, certaines populations peuvent ne pas avoir accès aux avantages de l'IA dans le domaine de la santé.

Schéma du cerveau d'une femme

Les législations face à l'avancée de l'IA

Face à l'avancée rapide de l'intelligence artificielle (IA), plusieurs législations ont été mises en place à travers le monde pour encadrer son développement et son utilisation. Voici quelques exemples notables :

En France, en 2021, l'Organisation mondiale de la santé (OMS) a publié le premier rapport mondial sur l’intelligence artificielle. Elle joue un rôle crucial dans la promotion de politiques de santé publique qui intègrent les technologies émergentes, y compris l'IA.

L’Union européenne travaille sur des réglementations nommées AI ACT. Les deux sujets principaux sont le risque et la transparence. L’objectif est d’avoir des obligations spécifiques pour les systèmes d'IA à haut risque, comme ceux utilisés dans les domaines de la santé, de l'éducation et des infrastructures critiques.

Dans les autres pays du monde, des mesures, encadrements et lignes directrices sont également mises en place. Par exemple, les États-Unis avec le "National AI Initiative Act" de 2020 et la Federal Trade Commission (FTC). En Chine, l'objectif est de devenir leader mondial en IA d'ici 2030. Les régulations chinoises se concentrent sur la sécurité, l'innovation et l'éthique. Enfin, au Canada, pour les institutions fédérales, des directives sont mises en place pour l’utilisation de l’IA.