Comprendre l’intelligence artificielle en santé
L’IA appliquée à la médecine ne date pas d’hier. Michel Dojat, directeur de recherche à l’Inserm au Grenoble Institut Neurosciences, rappelle que ce champ d’étude existe depuis les années 1960. Au départ, les premiers « systèmes experts » s’appuyaient sur les connaissances médicales et les raisonnements des spécialistes. Leur objectif était d’aider à établir un diagnostic. Plus récemment, les techniques d’apprentissage machine, ou machine learning, se sont développées. Elles reposent sur de grandes quantités de données, l’informatisation des parcours de soins et la puissance croissante des ordinateurs. Certaines IA utilisent aujourd’hui des réseaux de neurones de grande taille. Elles analysent de grands volumes de données pour repérer des informations utiles à une tâche donnée. On parle alors de deep learning. En santé, ces outils peuvent par exemple aider à repérer des mélanomes sur des biopsies cutanées. Ils peuvent aussi contribuer à mesurer des lésions liées à une sclérose en plaques sur une IRM cérébrale.
Les perspectives de l’IA en santé
La recherche actuelle sur l’IA appliquée à la santé poursuit plusieurs objectifs. Elle vise à améliorer les performances techniques des systèmes. Elle cherche aussi à mieux adapter ces outils aux pratiques médicales. L’IA demeure en effet un outil au service des professionnels de santé. Elle peut les aider à analyser, comparer et interpréter les informations disponibles. Pour Michel Dojat, l’une des pistes prometteuses est la combinaison de l’analyse de l’image et du texte : “Une IA qui sera capable d’intégrer les informations issues de l’imagerie médicale et des comptes rendus rédigés par les professionnels de santé permettra de comparer les trajectoires de patients afin d’améliorer les protocoles de soins”. Autre enjeu d’avenir : faire en sorte que l’IA explique ses choix. “Il faudrait avoir un pourcentage de certitude face à la réponse donnée par l’IA et avoir les informations nécessaires pour savoir pourquoi elle en est arrivée à cette conclusion”, estime-t-il. Un avis partagé par Gabrielle Chenais, chercheuse en santé publique au Bordeaux health research center et spécialiste de data science, pour qui “la transparence et l’explicabilité sont deux exigences qui deviennent incontournables”.
Guider la conception et l’utilisation de l’IA
Face au recours croissant à l’intelligence artificielle dans le domaine de la santé, l’Organisation mondiale de la santé (OMS) s’est saisie du sujet. Elle a publié un rapport en juin 2021. Pour “atténuer les risques et de maximiser les opportunités” et “garantir que le plein potentiel de l’IA en matière de soins de santé et de santé publique sera mis au service du bien de tous”, elle a mis en avant six principes. Ces principes visent à protéger l’autonomie de l’être humain. Ils invitent aussi à promouvoir le bien-être, la sécurité des personnes et l’intérêt public. L’OMS insiste également sur la transparence, la clarté et l’intelligibilité. Elle rappelle aussi l’importance de la responsabilité, de l’obligation de rendre des comptes, de l’inclusion, de l’équité et d’une IA réactive et durable.
Des points de vigilance demeurent
L’utilisation de l’IA entraîne son lot de questions. La responsabilité en cas d’erreur en fait partie. Que se passe-t-il si l’IA se trompe et que le professionnel de santé suit tout de même sa recommandation ? Actuellement, la législation ne donne pas de réponse. Toutefois, les spécialistes de l’IA la considèrent comme un outil au service des professionnels de santé. Elle ne doit donc pas être perçue comme un système autonome. “C’est bien le médecin qui décide, c’est lui qui pose le diagnostic et propose le traitement”, confirme Michel Dojat. “Il ne faut pas aller vers une soumission à l’outil”, prévient de son côté Gabrielle Chenais. La chercheuse soulève par ailleurs une autre question : celle des biais. Le genre, l’origine ou d’autres facteurs peuvent influer sur les résultats de l’IA et engendrer des discriminations. “Il faut y prêter une attention particulière dès la conception en intégrant toutes les parties prenantes”, considère-t-elle. D’où l’importance aussi de former les professionnels de santé à l’utilisation de l’IA. Il faut également bien les informer sur ses possibilités et sur ses limites. Quant au fait de savoir si l’IA va permettre aux médecins de consacrer plus de temps à leurs patients, Michel Dojat estime que “c’est aux citoyens de le décider” avant de préciser : “Est-ce que l’on choisit de diminuer le nombre de médecins ou d’utiliser le temps gagné en faveur de l’interaction avec le patient ou des activités de recherche médicale ? C’est un choix de société que nous devrons faire collectivement.”