Après ses premiers balbutiements décevants dans les années 1990, l’IA semble désormais sur la bonne voie et voit ses applications réelles se multiplier. Naturellement, le secteur de la santé compte bien en profiter. Vieillissement de la population, besoin croissant en soins, allongement de l’espérance de vie, nombre de médecins insuffisant, croissance démographique soutenue dans les pays du Sud… les défis sont de taille, et l’IA a son rôle à jouer. Éclairages.
Surcharge de travail = grand risque d’erreur médicale
La France est souvent citée en exemple pour la qualité de ses soins de santé. Ce que l’on cite moins, ce sont les efforts déployés par les professionnels de santé pour répondre aux attentes de leurs patients, parfois au détriment de leur qualité de vie. La surcharge de travail est un vrai sujet en milieu hospitalier : horaires longs, épuisement émotionnel et surcharge de travail liée à des variables macro comme la croissance démographique et le vieillissement de la population. Pour y faire face, le ministère de la Santé a lancé fin 2016 une stratégie nationale d’amélioration de la qualité de vie au travail pour les professionnels de santé, qu’ils évoluent dans un le milieu hospitalier ou qu’ils soient « libéraux ».
S’il est vrai que le potentiel de l’IA est extrêmement prometteur pour la médecine (mais aussi pour d’autres domaines), la technologie peut susciter une certaine appréhension dans un secteur où l’erreur peut impliquer des conséquences dramatiques. Rappelons qu’à ce jour, l’intelligence artificielle garde une part de mystère car la technologie n’a pas atteint son plein potentiel. En d’autres termes, « on ne sait pas » à quelle gare finale s’arrêtera le train de l’IA. Elon Musk, illustre fondateur de Tesla et de Space X, a d’ailleurs sorti un documentaire pour avertir sur les « dangers » de l’IA. Cela étant dit, l’IA peut d’ores et déjà se targuer de quelques prouesses réelles dans le domaine de la santé. Des médecins radiologues s’aident quotidiennement des technologies de l’IA dans le traitement de dizaines de milliers d’images pour rationaliser davantage le diagnostic et la prise de décision.
IA et santé : rétablir la qualité des soins
Le revers de la médaille de l’avancée technologique spectaculaire dans le domaine de la santé est que les équipements actuels produisent 1 000 à 1 500 images par examen, soit 40 fois plus qu’il y’a une trentaine d’années. Si l’on rajoute à cela l’ensemble des facteurs macroenvironnementaux qui font que la « demande » en soins de santé explose, on aboutit à une moyenne ahurissante de 50 000 images qui défilent chaque jour devant un radiologue. L’IA est donc d’une aide décisive lorsqu’il s’agit de réduire les temps d’analyse. Mais on attend plus de cette technologie, car même si des prouesses plus poussées font régulièrement la une des médias, elles restent le plus souvent isolées et sont souvent l’apanage d’établissements de santé huppés. Le rôle des startups dans la démocratisation de l’IA est capital. Screenpoint, une jeune pousse néerlandaise, a par exemple mis au point une application capable de détecter « très tôt » les cancers du sein.
D’autres applications de l’IA sont plus ou moins éprouvées, mais leur disponibilité reste pour l’heure anecdotique. Il s’agit notamment des opérations assistées, du suivi des patients à distance, des prothèses intelligentes, du recoupement de données grâce au big data, etc. Il y a tout de même une problématique quasi-philosophique : l’essence de l’IA est dans l’apprentissage… et pour apprendre, il faut faire, se tromper et corriger ses erreurs. Le secteur de la santé ne se prête pas à cet exercice. C’est d’ailleurs ce qui explique la « lenteur » de déploiement des solutions IA. Heureusement, la technologie du futur place l’humain au centre de ses préoccupations. Passionnant !