Santé et IA : maximiser le potentiel en minimisant les risques
L'IA transforme le secteur de la santé en matière de diagnostics mais aussi de recherches de médicaments. De telles avancées impliquent par conséquent une gestion adéquate des données et des risques.
Le secteur de la santé devrait être parmi les plus grands bénéficiaires de l'intelligence artificielle (IA). Statista estime que la taille du marché de l'IA dans le médical atteindra 187,95 milliards de dollars d'ici 2030. Cette évolution est particulièrement prometteuse pour l'Europe, qui est confrontée à des défis tels que le vieillissement croissant de la population et la diminution du personnel médical.
L'Organisation mondiale de la santé (OMS) prévoit que le nombre de personnes âgée de 60 ans et plus atteindra 247 millions en 2030 et plus de 300 millions d’ici 2050, ce qui aura des répercussions sur le domaine de la santé, l'urbanisme, le logement et les transports. Le Parlement européen estime qu'il manquera 4,1 millions de personnels médicaux d'ici 2030, dont 600 000 médecins, 2,3 millions d'infirmières et 1,3 million d'autres professionnels de santé.
L'IA est donc prête à être utilisée par le système de santé européen non seulement pour relever ces défis, mais aussi pour exploiter tout le potentiel de cette technologie. Une étude réalisée par MedTech Europe et Deloitte met en évidence les résultats positifs que peut avoir l’IA dans le secteur de la santé. Parmi eux, 400 000 vies sauvées chaque année, mais aussi 200 milliards d'euros d'économies annuelles. L'IA peut libérer environ 1,8 milliard d'heures de travail par an, ce qui équivaut à l'ajout de 500 000 professionnels de la santé à temps plein.
L'IA dans le travail clinique de première ligne
L’IA a de nombreuses applications possibles dans le secteur de la santé. Que ce soit pour la découverte de médicaments voire les essais cliniques. Le processus de développement des médicaments prend généralement beaucoup de temps, mais l'automatisation de l'IA peut accélérer considérablement la phase d'essai, ce qui se traduit par une mise sur le marché plus rapide des médicaments.
Grâce aux algorithmes d'IA, l'analyse des données provenant de grands groupes devient plus efficace, ce qui permet de repérer les tendances et les modèles. De même, les algorithmes de machine learning (ML) peuvent accélérer le développement de médicaments en analysant de grandes quantités de données génomiques sur les maladies afin d'identifier des cibles médicamenteuses potentielles qui aident à prévoir et à rendre les médicaments plus efficaces. À cela s'ajoute la capacité de ces technologies à prédire l'efficacité des traitements potentiels pour des patients spécifiques, tels que ceux dont l'immunité est compromise.
Le potentiel de l'IA dans l'analyse des données biologiques
En dehors du travail clinique de première ligne, l'IA peut aider à analyser les données collectées à partir de dispositifs portables ou de capteurs utilisés pour les soins à domicile ou les hôpitaux virtuels, afin de fournir des alertes précoces ou des diagnostics prédictifs de diverses affections. Les dossiers médicaux électroniques (DSE) constituent l'une des utilisations de l'IA qui changent la donne en matière de collecte de données. Les algorithmes d'IA peuvent aider à étudier les données de vastes populations afin d'identifier les tendances et les modèles.
L'utilisation du traitement du langage naturel (NLP) et de l'analyse prédictive dans l'IA est devenue si prolifique qu'il est désormais possible de prédire l'apparition de certaines pathologies chez les patients en fonction de leurs antécédents médicaux personnels, de leur mode de vie, de leurs antécédents familiaux et de facteurs environnementaux locaux. Sous-ensemble de l'IA et de la ML, l'analyse prédictive en matière de santé est utilisée non seulement pour améliorer les résultats des patients, mais aussi pour prédire l'apparition d'une maladie. Une étude a révélé qu'un algorithme de Deep learning peut prédire la maladie d'Alzheimer six ans avant le diagnostic avec une précision de plus de 90%. De tels cas d'utilisation peuvent révolutionner le diagnostic et le traitement en améliorant les résultats pour les patients.
De même, le secteur de la santé peut déployer l'IA par le biais de chatbots et d'assistants virtuels pour aider les patients à accéder rapidement aux soins de santé et aux informations sur la santé, réduisant ainsi le temps d'attente pour les consultations médicales. Un autre cas d'utilisation est le traitement des demandes d'assurance, où l'IA peut accélérer les processus en supprimant les tâches manuelles et chronophages.
Capacités de transformation de l'IA générative en biologie
L'IA générative peut apprendre via de vastes quantités de données biologiques non structurées pour générer de nouvelles données, telles que des données synthétiques sur les patients, des rapports de diagnostic et des plans de traitement personnalisés. Cette technologie peut aider les médecins à choisir les médicaments les plus efficaces, à minimiser les effets secondaires indésirables et à déterminer le bon dosage en fonction du profil génétique de l'individu. L'IA générative peut également aider les médecins à diagnostiquer et à traiter certaines pathologies en produisant des images qui imitent ces pathologies afin de contribuer à la formation des médecins.
L'IA générative peut transformer le secteur médical en automatisant les tâches opérationnelles fastidieuses et sujettes aux erreurs. Le personnel clinique peut enregistrer l'intégralité de la visite d'un patient à l'aide de l'IA - du moment où les informations sur le patient sont ajoutées en temps réel jusqu'au moment où les lacunes sont comblées et où le médecin est invité à les combler. Ils peuvent transformer efficacement la dictée en une note structurée avec un langage conversationnel.
Toute innovation implique son lot de responsabilités
Comme pour toute innovation de rupture au fil des ans, elle s'accompagne de risques qu'il convient d'examiner et d'atténuer. Un document publié en 2022 par le Parlement européen soulignait les avantages significatifs de l'IA : complément du personnel de santé en période de pénurie, niveaux d'efficacité accrus pour une utilisation optimale des ressources liées à la santé, mesures de durabilité améliorées et politiques plus pointues. Cependant, il a également reconnu plusieurs dangers liés à l'utilisation de l'IA dans la santé, soulignant des questions telles que les erreurs potentielles, le risque de biais, le manque de transparence et la vulnérabilité au piratage. La clé pour surmonter ces défis sera de disposer de plusieurs méthodes d'évaluation et de politiques visant à minimiser les risques et à maximiser les avantages.
Néanmoins, selon les propos et les recommandations du Parlement européen, une atténuation adéquate des risques et des menaces, associée à des mesures telles que l'élaboration d'un cadre pour une meilleure responsabilisation, devrait aider l'industrie médicale à optimiser l'IA en toute sécurité.
Les avantages de l'intégration de l'IA dans le secteur médical sont évidents, mais il est important de souligner que son efficacité dépend fortement de l'exactitude des données sur lesquelles elle s'appuie. En outre, les organisations doivent veiller à éliminer les biais cognitifs et à protéger la vie privée des patients lorsqu'elles déploient l'IA. Il ne fait aucun doute que l'IA façonnera l'avenir de la santé, mais il est essentiel d'établir des lignes directrices appropriées pour tirer parti de tout son potentiel.