L’ÉIAS: le futur des emplois de la santé

Dans le domaine de l’intelligence artificielle, l’écosystème québécois a le vent en poupe. Avec leurs laboratoires, les entreprises font de Montréal un des centres névralgiques en matière d’innovation. Placés au cœur d’une effervescence technologique, ces acteurs incorporent l’IA dans leur modèle d’affaires. D’ailleurs, l’IA fait une entrée remarquable dans la chaîne des soins. En 2018, L’École de l’intelligence artificielle en santé du CHUM se place en pole position parmi les acteurs de la santé avec un as dans sa manche: être la première au monde! 

Au moment où nous parlons, les systèmes de traitement automatique prennent une part croissante dans la décision médicale. Même si le concept date des années 50, des avancées technologiques ont bouleversé son apparition dans la gouvernance de la médecine. Intégré aux données médicales, l’apprentissage machine et la numérisation de l’imagerie permettent de développer des algorithmes. 

TRANSFORMATION NUMÉRIQUE

Image: Mosaic HEC

Depuis 3 ans, l’école développe les compétences de la relève de mèche avec l’innovation: médecins, chercheurs, industries…Dr Luigi Lepanto, Directeur des services professionnels du CHUM évoque le potentiel de L’IA dans l’interprétation et l’analyse visuelle des données. Les performances de l’IA se concrétisent dans la reconnaissance d’images, utile dans la radiologie, l’ophtalmologie et la dermatologie.

 

Les algorithmes interprètent les images obtenues à partir d’un scanneur. Le déchiffrage des images étant chronophage, le médecin peut ainsi se consacrer au dialogue avec ses patients et au suivi des thérapeutes.

«Les disciplines à même de disparaître sont celles qui ne s’intéressent pas à l’intelligence artificielle.» – Dr Luigi Lepanto, directeur des services professionnels du CHUM

Le déploiement numérique du système de santé accompagne les ressources humaines et augmente la productivité au travail. Face à un tel essor, une question brûle nos lèvres: peut-on voir certaines professions disparaître? Selon le Dr Luigi Lepanto, le facteur humain est difficile à évacuer. Les disciplines touchant à l’imagerie médicale vont se réaligner. De là, les termes “évolution” et “transformation” sont plus adéquats.

S’ARRIMER AUX DÉCISIONS de l’IA

Quelques décennies plus tôt, les experts programmaient déjà les ordinateurs pour qu’ils puissent donner des diagnostics. Par exemple, le système expert servait d’outil d’aide à la décision. Mais ses capacités de raisonnement deviennent trop difficiles à analyser lorsqu’il est face à un problème dépassant une centaine de règles. Ces cinq dernières années, l’habileté de l’IA a remplacé ces programmes devenus obsolètes. 

Les institutions de santé publique s’assurent de la sécurité et de l’efficacité de ces dispositifs médicaux. Pour qu’une application soit approuvée par Santé Canada et la Food and Drug Administration (FDA), elle doit répondre à une base d’exigences telles que la sensibilité et la précision. Bien sûr, l’opinion humaine demeure toujours dans la boucle. Ainsi, l’ÉIAS travaille sur deux enjeux importants: l’explicabilité et l’équité. 

 

«Un des éléments qui va jouer dans la diffusion de l’IA, c’est l’acceptabilité sociale.» – Dr Luigi Lepanto, directeur des services professionnels du CHUM

En effet, la législation oblige d’expliquer les décisions obtenues par le traitement automatique. À partir d’un historique de données médicales, la machine apprend par elle-même et cible les traitements avec des associations particulières de variables réunies. Une décision algorithmique est dite “explicable” si nous sommes capables de déconstruire explicitement son cheminement. Autrement dit, mettre en relation les valeurs prises par certaines caractéristiques pour comprendre sa décision. 

Par ailleurs, la notion d’équité reste le point d’orgue des experts de l’ÉIAS. L’entraînement de la machine sur une population nord-américaine influence les résultats. Si bien que les données indisponibles biaisent son appréciation en dépit des minorités visibles, remarque Dr Lepanto. Sans doute, le déploiement des systèmes décisionnels dans le domaine fait d’ardents débats. 

En attendant, c’est l’expertise des médecins qui prime. À la faveur des patients, L’École de l’intelligence artificielle du CHUM mise sur un développement responsable des systèmes de santé. Fort de son potentiel, l’IA s’intègre parfaitement dans les métiers de la santé non pas pour remplacer les professionnels, mais pour les appuyer…avec déontologie. 

Image du bandeau: CHUM

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