L’IA et l’avenir des soins de santé

Les mondes industrialisés et en développement sont confrontés à des changements démographiques sans précédent. Les taux de natalité ont atteint un minimum dans certains des plus grands pays du monde, tandis que des milliards de travailleurs se préparent à prendre leur retraite.

Les chercheurs et les décideurs politiques ont, au cours des deux dernières décennies, commencé à rechercher activement des moyens de faire face aux coûts croissants des soins de santé pour les populations vieillissantes. Dans l’ensemble, l’IA est considérée comme la solution la plus avantageuse.

Non seulement l’intelligence artificielle automatise les tâches de base, supprimant ainsi le besoin d’une intervention humaine coûteuse dans de nombreux cas, mais elle peut également être utilisée pour donner un plus grand sens de la vie privée et de la discrétion aux patients. De plus, grâce à l’apprentissage automatique, les mises en œuvre mises en place aujourd’hui peuvent s’améliorer avec le temps et s’adapter à de nouveaux défis qui pourraient surgir à l’avenir.

Cet article discute de quelques applications possibles des technologies d’IA et de ML dans les soins de santé. Rien de ce qui est décrit ci-dessous ne se trouve très loin dans le futur et fera probablement partie du marché de l’IA dans les soins de santé qui devrait atteindre 44,5 milliards de dollars d’ici 2026.

Développement pharmaceutique rationalisé

Chaque année, l’industrie pharmaceutique dépense près de 100 milliards de dollars en recherche et développement. De nombreux coûts impliqués dans ce processus peuvent être réduits grâce à l’application d’outils d’analyse de données, notamment les réseaux de neurones, aux bases de données qui classifient les structures moléculaires de composants médicinaux potentiels.

Cette stratégie a particulièrement montré son potentiel dans les situations où le temps est essentiel, comme pendant les pandémies. En 2015, pendant l’épidémie d’Ebola en Afrique de l’Est, l’Université de Toronto a utilisé l’IA pour traiter rapidement une base de données de composés pharmaceutiques. La découverte d’un traitement qui aurait auparavant nécessité des mois ou même des années d’analyse a été réalisée en moins d’une journée.

Comme cela a été bien rapporté, l’analyse par IA a également été essentielle au développement de vaccins et de traitements contre la COVID-19 au cours de la dernière année et demie. Alors que de nouvelles souches du virus apparaissent, la même technologie continue d’être appliquée.

Documentation médicale automatisée

La plupart des dossiers de clinique et d’hôpital étant déjà stockés dans un format numérique, les dossiers médicaux électroniques (DME) jouent un rôle important dans les soins de santé. Même si cette technologie a rendu l’accès aux dossiers des patients plus facile, plus rapide et finalement moins coûteux, la numérisation réelle de la documentation médicale peut représenter une charge importante pour les prestataires de soins de santé qui manquent de temps.

La technologie de traitement du langage naturel (TLN) existe actuellement pour rationaliser de nombreux processus liés à la collecte et au stockage de données médicales. Même si les logiciels de reconnaissance vocale et de dictée ne sont rien de nouveau en médecine, des propositions sont maintenant faites pour appliquer des algorithmes d’IA qui documentent et analysent l’ensemble des interactions entre les professionnels de la santé et les patients.

Une mise en œuvre suggérée de cette technologie consisterait à utiliser l’IA et l’apprentissage automatique pour traiter des vidéos enregistrées à l’aide de caméras portées par les cliniciens. Cela serait en effet très similaire aux caméras portables portées par de nombreux policiers aujourd’hui. Les informations collectées dans ces vidéos pourraient être rapidement indexées et combinées avec d’autres données médicales pour une analyse plus approfondie.

Diagnostic par selfie

Dans certaines parties du monde, les cliniques et les hôpitaux sont rares. Dans d’autres, prendre le temps de voir un médecin pour des vérifications de routine peut sembler être une gêne indue. Pour les personnes vivant dans l’une ou l’autre de ces situations, des affections graves passent souvent inaperçues jusqu’à ce qu’il soit trop tard.

Heureusement, même dans les endroits les plus reculés, la plupart des gens ont aujourd’hui un puissant outil de diagnostic dans leur poche : leur smartphone. La qualité de l’imagerie de la caméra du téléphone mobile s’améliore chaque année, tandis que la technologie devient moins coûteuse à produire. Les images prises avec ces appareils sont certainement viables pour une analyse par des algorithmes d’IA.

Déjà, des médecins dans des régions sans accès à l’imagerie de qualité clinique ont commencé à utiliser des photos prises avec leurs propres téléphones mobiles pour analyser leurs patients. En fait, des smartphones avec des logiciels dotés d’apprentissage automatique sont actuellement utilisés pour diagnostiquer le cancer de la peau et les mélanomes avec des taux de précision allant jusqu’à 90 %. Des applications grand public sont déjà sur le marché qui permettent aux utilisateurs réguliers de détecter les changements de peau sur leur propre corps.

Une technologie similaire est appliquée à l’ophtalmologie. Des algorithmes ont été développés et approuvés par la FDA américaine pour détecter la rétinopathie diabétique par analyse photo.

Télémédecine avec chatbot

Tout le monde a certaines choses qu’il préfère garder privées, et pour beaucoup, la santé en fait partie. La prudence est certainement compréhensible lorsqu’il s’agit de discuter de problèmes de santé avec des pairs et des collègues, mais pour certaines personnes, même communiquer avec des professionnels de la santé peut sembler intimidant.

Les chatbots peuvent offrir une solution pour ces types de patients. La technologie, qui est déjà activement utilisée dans la télémédecine pour la planification des rendez-vous, les renouvellements de prescriptions et le triage, est activement étudiée comme un moyen d’engager les individus qui nécessitent des conseils sur les soins de santé auto-administrés de base.

En fait, des chercheurs au Royaume-Uni ont constaté que les chatbots seraient le choix préféré des patients confrontés à des affections de santé plus stigmatisantes, comme les MST. Avec une plus grande anonymat, les patients seront plus susceptibles de demander de l’aide pour des problèmes qui pourraient conduire à des préoccupations plus importantes plus tard, si elles n’étaient pas traitées.

Conclusion

Les cas d’utilisation de l’IA dans les soins de santé présentés dans cet article ne représentent qu’un très petit échantillon de ce qui peut être possible. En entrant dans la prochaine décennie de développement de la médecine, nous sommes sûrs de découvrir une multitude d’innovations révolutionnaires, dont certaines que nous ne pouvons qu’envisager aujourd’hui.

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