5 applications de l’IA dans le domaine de la santé

5 applications de l’IA dans le domaine de la santé

L’IA est au cœur de la médecine du futur. Aide au diagnostic, chirurgie assistée par ordinateur, robots médicaux, médecine prédictive, anticipation d’une épidémie, triage des patients, développement de nouveaux traitements. Voici 5 exemples d’utilisations de la technologie dans le secteur médical.

1. L’IA pour mieux orienter les patients

Imaginez-vous listant vos symptômes à une encyclopédie de toutes les maladies existantes. C’est l’idée qu’expérimente actuellement le CHUM de Montréal pour le triage à l’urgence. Les patients arrivent aux urgences, entrent leurs informations dans un ordinateur qui ensuite les trient selon leur degré d’urgence. L’IA détermine aussi si le problème est d’ordre respiratoire, pulmonaire, cardiaque ou autres. « On compare actuellement ce triage effectué par la machine avec le triage humain. La machine fait gagner du temps, mais on veut s’assurer que ce triage est fait à bon escient et qu’il est de qualité, car il se peut que ça marche bien pour tel type de patient, mais pas pour tel autre », précise le Dr Fabrice Brunet, président-directeur général du CHUM. « On ne tient jamais pour acquis que, parce que quelque chose est nouveau et innovant, ce sera bénéfique. Il faut demeurer critique. L’IA, comme toute innovation, doit être évaluée et mesurée pour qu’on puisse s’assurer des bénéfices », prévient Fabrice Brunet.

2. L’IA pour une meilleure consultation à distance

Comme pour le triage aux urgences hospitalières, l’IA peut s’avérer un précieux outil pour orienter le patient à distance. La plateforme de télémédecine québécoise Dialogue implémente une IA qui permet de simplifier le parcours de soin. « Il s’agit essentiellement de collecter une image complète et précise du patient », explique Alexis Smirnov, directeur de la technologie de Dialogue. Par exemple, un patient qui a un problème de peau, indique au chatbot Chloé, ses informations, décrit ses symptômes et peut être amené à envoyer une photo de son problème. Les données ainsi que la photo sont ensuite validées par un professionnel de la santé. Si l’étape suivante implique la prise d’un rendez-vous avec un dermatologue, le processus peut être à nouveau automatisé. De cette manière, le médecin demande simplement au système d’amener le patient à la prochaine étape de son parcours. L’équipe de Dialogue précise que cet outil ne remplacera jamais l’humain : « Chez Dialogue, nous sommes d’avis que la technologie d’IA n’est pas assez avancée pour émettre des jugements humains, basés sur la médecine — en particulier, lorsque l’on tient compte des facteurs humains qui entrent en jeu dans ce type de décisions. Cela dit, il existe toutefois une grande différence entre prendre des décisions médicales et optimiser les composantes non-médicales du parcours de soins du patient. »

3. L’IA pour accélérer le développement de médicaments

Il faut une dizaine d’années et des millions de dollars avant qu’un médicament soit mis sur leur marché. Et dans le cas des épidémies comme la Covid, le besoin en solution pharmaceutique est urgent. L’un des moyens de réduire le temps de développement d’un vaccin passe par l’optimisation de la recherche préclinique. C’est l’objectif d’InVivo AI, une start-up créée par trois doctorants québécois animés par la volonté d’accélérer le processus de développement des médicaments, afin qu’ils soient plus rapidement offerts aux patients. Ils ont ainsi mis leurs expertises complémentaires en biologie moléculaire, en neuroscience computationnelle et en apprentissage automatique pour créer une technologie qui permet de rationaliser la recherche et le développement pharmaceutique.

« À l’heure actuelle, le processus de développement d’un médicament se fait encore de façon assez intuitive » explique Therence Bois, cofondateur d’InVivo AI. « Pour une cible thérapeutique précise, un chercheur teste une panoplie de molécules, souvent de façon assez aléatoire, et répète les expériences jusqu’à ce qu’il en trouve une qui est active pour la cible d’intérêt, tout cela d’une manière très itérative. Les technologies d’InVivo AI analysent les données générées par ces chercheurs et créent des modèles qui permettent de simuler ces expériences de manière computationnelle et passer à travers ce processus plus rapidement. »

4. L’IA pour améliorer le diagnostic 

Avec la multiplication d’outils médicaux, les médecins sont amenés à prendre en compte de plus en plus de données. Le domaine médical où l’IA est la plus présente aujourd’hui est celui de l’interprétation de l’imagerie médicale et de la radiologie. Certains cancers, comme celui du poumon ou du sein, sont très difficiles à identifier sur les images produites par les scanners. Des programmes sont capables d’identifier des anomalies indétectables à l’oeil nu et ainsi détecter des tumeurs précoces de manière plus fiable et de mieux cibler les traitements.

La jeune pousse Montréalaise Imagia a pour mission d’accélérer la détection de certains types de cancers, développer de nouveaux traitements personnalisés et accélérer la recherche clinique et le développement de nouveaux traitements.  Sa plateforme Evidens utilise les algorithmes d’une technologie brevetée appelée Deep Radiomics pour produire, à partir d’images numériques, des biomarqueurs (c’est-à-dire des indicateurs qui permettent de mesurer les processus normaux ou pathologiques liés à une intervention thérapeutique) de manière à déceler l’apparition d’une anomalie chez un patient ou d’en constater l’évolution. 

Ces programmes sont capables «d’apprendre par eux même» puisqu’ils gardent en mémoire toutes les anomalies biologiques détectées, et donc de gagner en précision à chaque diagnostic. Des traitements approfondis et personnalisés selon chaque patient deviennent alors plus accessibles.

L’IA peut aussi venir en aide à la détection de pathologies à des endroits extrêmement sensibles. La compagnie québécoise Diagnos a développé une IA capable de détecter la rétinopathie diabétique. Une complication du diabète qui touche 50% des patients de type 2 et responsable de 5 % des cas de cécité dans le monde. À partir d’une photo de la rétine, le programme est capable de détecter les premiers signes de la maladie. Ces photos sont prises en quelques minutes à l’aide de caméras spéciales qu’on trouve déjà dans plusieurs cliniques, centres d’optométrie et pharmacies d’ici et d’ailleurs. Le système a déjà analysé les yeux de près de 225 000 patients dans 16 pays. André Larente, le président de Diagnos affirme que le système parvient à détecter 98,5% des cas de rétinopathie.

5 – Des robots médicaux

De plus en plus d’interventions sont pratiquées avec des robots chirurgicaux, des outils qui permettent d’améliorer le confort du chirurgien et du patient et de simplifier les suites opératoires. La robotique est en plein essor dans le domaine de la santé. 

Avec la pandémie, en Chine, des robots médicaux ont contribué à réduire la charge de travail dans les hôpitaux. Orion Star, une entreprise en robotique soutenue par Cheetah Mobile, a déployé des robots qui ont aidé à améliorer le diagnostic et le traitement préliminaires, la divulgation primaire d’informations médicales et la livraison à point fixe des fournitures médicales dans les hôpitaux.

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Crédit photo : Pexels / Orhun Ruzgar Oz