Née dans les années 1950. L’Intelligence Artificielle avait pour objectif  de reproduire les tâches Primaires  de l’Homme , Aujourd’hui  elle s’étend à tout les domaines de santé. restructurant  ainsi  les systèmes de soins  tels  que nous le connaissons. Mais par où commencer?

Tout d’abord il est essentiel de  revenir sur la signification exacte de  l’IA en santé, et de  souligner qu’une  grande partie de la confusion provient du fait,  que l’apprentissage profond, l’apprentissage machine et l’intelligence artificielle sont souvent utilisés de façon interchangeable. Cependant, ces termes ont chacun des différences critiques et il est important de comprendre leurs vraies définitions lorsque on veut les  intégrer  dans son organisation.

 

Modèles Intelligence Artificielle -yazid-belmahi

  • L’intelligence artificielle fait référence à la technologie (principalement le logiciel) qui peut prendre des jugements et des décisions, similaire aux  humains , conçu pour améliorer l’impact dans un contexte d’affaires (par opposition à une étude scientifique de l’intelligence humaine ou animale.

 

  •  L’apprentissage machine fait référence à une grande famille d’algorithmes logiciels qui apprennent à partir de données et produisent automatiquement d’autres algorithmes qui peuvent porter des jugements et prendre des décisions 

 

  • Deep learning fait référence à un sous-ensemble d’apprentissage machine inspiré des réseaux nerveux naturels.

 

  • Data science est un domaine multidisciplinaire qui utilise des méthodes scientifiques, données, processus et algorithmes pour extraire des connaissances et connaissances de données structurées ou non.

Domaines d’application  

application de intelligence artificielle dans la santé yazid-belmahi

 

Diagnostic

L’intelligence artificielle  est considérée comme un mécanisme indispensable d’aide à la prise de  décision dans le dépistage des tests systématiques mais aussi,  dans des applications  de reproductibilité de résultat  comme l’interprétation histopathologique ou dermatologique  cas : « skinscan » ,permettant de détecter les premiers signes du  mélanome « cancer de la peau  » à travers une application ; mais aussi dans des dispositifs médicaux  à taille réduite comme l’ECG ou l’interprétation sera beaucoup plus intéressante ou  le patient pourra lui-même  faire son auto diagnostic grâce à un  monitoring  » tablette ou smartphone  » .

 

Pronostic 

Communément appeler la Médecine de précision  4p (prédictive personnel participative et préventives ) l’intelligence artificielle à travers des Biomarqueurs par exemple; peut prédire le risque ainsi que le  taux de survie de certaines  maladies . comme la maladie de Parkinson ou le  cancer  cas  : IBM WATSON TECHNOLOGIE   , mais aussi  d’adapter les traitements suivant le profil de chaque patient .

 

La reconnaissance d’image

la numérisation des images médicales ainsi que leur paramétrages  permettent aux algorithmes de construire une base de données radiologiques ,facilitant par conséquent, la lecture automatique  des clichés ,mais aussi   la détection précoce  de certaines lésion  type  cancer .

 La  fiabilité  des interprétations  est supérieure à celles des radiologues  puisque elle Intègre plusieurs paramètres  cliniques, biologiques, génétiques .

 

Outils de management

 l’IA est  Considéré comme un vraie support  pour le suivi des patients notamment ceux avec des pathologies  chroniques présentant des  problèmes d’observance et de compliance aux traitement.  l’exemples des robots animateurs  en maison de retraite, destinés à stimuler les résidents sur le plan cognitif mais aussi les  robots humanoïdes qui interagissent avec des enfants en pédiatrie ou en pédopsychiatrie en ai un parfaite exemple , cas  « buddy« .

Les serious games et simulation, ne sont pas en reste puisque ils sont de plus  en plus utilisés dans  les séances de réhabilitation motrice des personnes âgés.

 Quels sont les Limites de L’IA 

Tout d’abord La notion Responsabilité est omniprésente éventuellement dans le cas  d’un mauvais diagnostic , la décision final incombe t-elle au médecin ou à la machine ? quel argument sera avancé aux patients dans ce cas de figure .

enquête intelligence artificielle vu par les français-yazid-belmahi

 

  • la Notion de confiance et d’adhérence des patients à l’implication de l’IA dans la prise en charge de leur santé , 19 % des  français estiment que l’IA vas creusé un fossé entre eux et les Professionnelle de santé , les médecins ne sont pas en reste puisque des antagonistes subsistent quant l’ingérence d’une intelligence externe  avec des règles autre que celle du code de déontologie traditionnelle .

 

  • le problème d’inférence causal ou des  algorithmes qui vont analyser un génome ou une anomalie génétique en lien avec  une maladie , et vont tirer par  conséquent des conclusions  statistiquement reproductible ce qui met en doute le  lien cause à effet.

 

  • Les données n’ont pas été recueillies à la base dans cet objectif d’être analysées par des robots, et leur lecture est par conséquent parfois compliquée pour les logiciels et peut être source d’incompréhensions ou d’erreurs : c’est un point sur lequel il faut être vigilant.

 

  •  l’intégration de l’éthique dans  l’IA, notamment dans la Récolte de données à travers les Objects connectés IOT

 

  • Enfin, une des limites de l’IA appliquée à la médecine consiste justement à fixer des limites : il faut pouvoir assister le médecin dans ses tâches pour lui offrir plus de rapidité, plus de précision, plus de choix, mais il faut qu’il puisse rester autonome face à la machine et à ses décisions.

 

En conclusion ; Une chose est sur , l’intelligence artificielle n’as  pas pour but d’évincer les médecins de demain ,  mais bien au contraire elle sera là pour recentrer  les praticiens sur leurs savoir faire et leurs recherches,l’intervention humaine est éthiquement indispensable et le fonctionnement des systèmes doit être transparent, explicable et traçable .

 


Sources :

  • Conférence  Dr Arthur André neurochirurgien, spécialisé en chirurgie mini-invasive. ».CEO CitizenDoc
  • Conférence Dr Laurent Alexandrer : Intelligence Artificielle & santé
  • Forum économique mondial. « Ces minuscules robots peuvent tuer des cellules cancéreuses ».  sep 2017.
  • Article Pharmaphorum :the-steps-for-successful-ai écrit par Goerge underwood
  • http://www.institutdroitsante.fr/wp-content/uploads/2017/09/JDSAM_complet_12-09-2017.pdf
  • http://www.odoxa.fr/sondages/barometre-sante-360-odoxa-mnh-orange-healthcare/
  • https://www.nuance.com/fr-fr/healthcare/infographic/enquete-la-france.html