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Intelligence artificielle : pourrait-elle remplacer le diagnostic humain ?

Si la montée en puissance de l’intelligence artificielle peut faire peur dans de nombreux domaines, dans le secteur de la santé, elle demeure un adjuvant précieux, à même de faire gagner temps et précision aux équipes médicales. La preuve en quelques exemples. 

Avec l’intelligence artificielle, vers une détection de la maladie d’Alzheimer six ans avant un diagnostic humain ?

Lintelligence artificielle nous est utile dans de nombreux domaines, et explore désormais les maladies sans remède, comme lAlzheimer. Cette maladie touche près de 900 000 Françaises et Français par an, autant dire qu’elle n’est pas anodine. Jusqu’à présent, celle-ci se diagnostiquait seulement à un stade avancé, lorsque les premiers symptômes forts de la maladie étaient perçus par les malades et leurs proches. Demain, selon une étude de l’université de San Francisco publiée dans la revue médicale canadienne Radiologycela pourrait changer. En effet, des chercheurs de lUniversité ont mis au point une intelligence artificielle capable de détecter Alzheimer six ans avant un médecin, disent-ils. Il s’agit d’entrevoir ainsi un réel espoir pour accélérer et améliorer la prise en charge des malades. C’est notamment le « deep learning » qui donne la possibilité de détecter les premiers symptômes de la maladie en réalisant des scanners cérébraux sur les personnes à risques.  

Pour entraîner leur IA, les chercheurs ont utilisé des images issues de PET scans (un outil d’imagerie médicale en 3D) réalisés sur patients, pour qu’elles apprennent elles-mêmes à en reconnaître les symptômes.  

La machine créée par les chercheurs a ensuite été capable de détecter de petites variations, indétectables par un diagnostic humain, car trop subtiles. « Si nous diagnostiquons la maladie d’Alzheimer lorsque tous les symptômes se sont manifestés, la perte de volume du cerveau est si importante qu’il est souvent trop tard pour intervenir », affirme le Dr Jae Ho Sohn du département de radiologie et d’imagerie biomédicale de l’Université de Californie à San Francisco (UCSF). « Si nous pouvons la détecter plus tôt, les chercheurs auront également la possibilité de trouver de meilleurs moyens de ralentir, voire d’arrêter le processus de la maladie ».

L’Intelligence artificielle aussi capable de diagnostiquer des maladies chez les enfants 

Dans un autre cas, une étude américaine révèle que lIntelligence artificielle serait aussi efficace qu’un médecin pour diagnostiquer certaines maladies infantiles. Les résultats ont été publiés dans la revue Nature Medicine le lundi 11 février 2019. Les chercheurs de l’université de Californie, sous la tutelle du professeur Kang Zhang, ont mis au point un algorithme permettant de reconnaître ces maladies. Selon les scientifiques, le programme atteindrait « un niveau de pertinence très élevé ». Sur la base des données de plus de 1,3 million de consultations pédiatriques dans un centre médical en Chine, lIntelligence artificielle a permis de diagnostiquer la grippe (94 % des cas), la varicelle (93 %), le syndrome infectieux pieds-mains-bouche (97 %), ainsi que des maladies potentiellement mortelles comme la méningite bactérienne (96 %). 

« Cest la première fois que lIntelligence artificielle parvient à imiter le raisonnement clinique dun médecin (…) pour établir un diagnostic », affirme le Pr Kang Zhang repris par le site 20minutes. Pas d’inquiétude toutefois pour l’avenir de la profession selon le PR Kang Zhang, qui conclut : « L’IA ne remplacera pas les médecins (…), mais elle pourra les aider à faire mieux leur travail, plus rapidement et avec des coûts réduits. » 

À l’heure où les médecins manquent en région et sont sursollicités en ville, ces innovations technologiques pourraient leur permettre de poser rapidement des diagnostics, dans le cas de maladies graves comme plus bénignes, et d’apporter des solutions de soins aux patients. Le développement et la recherche algorithmique prennent alors tout leur sens. C’est un travail à mener entre ingénieurs informatiques, analystes de données et médecins aujourd’hui comme demain.