Cet article est également disponible en anglais et en espagnol.
La santé numérique : amie ou ennemie ?
L'impact sans précédent de la pandémie de COVID-19 sur les actions routinières jusqu'aux plus simples de notre vie, comme aller chez le médecin, a propulsé la numérisation et l'innovation technologique en tête des priorités des décideurs politiques mondiaux. L'amélioration potentielle des soins de santé permise par l'IA est incontestablement importante. Cependant, sans le cadre approprié, elle peut également conduire à une mauvaise utilisation d'une technologie très puissante. La protection des données sensibles, les cadres réglementaires fragmentés et la transformation culturelle toujours trop lente mais nécessaire ne sont que quelques-uns des défis.1
Alors que les progrès dans le développement de l'IA en tant que catalyseur plutôt qu'obstacle se sont jusqu'à maintenant principalement axés sur les économies développées, les applications dans les secteurs de la santé des pays en développement s'avèrent tout aussi importantes, et peut-être plus urgentes.
Meilleures pratiques des experts en IA : comment faire progresser rapidement l'innovation dans les soins de santé.
1. De la réactivité à la proactivité : apporter l'innovation technologique dans les foyers
2. Accélérer la transformation culturelle : renforcer la confiance au niveau local
3. Mettre en œuvre des solutions d'IA dans les soins de santé pour aider les médecins à prendre de meilleures décisions
1. De la réactivité à la proactivité : apporter l'innovation technologique dans les foyers
L'application des solutions d'IA à la médecine traditionnelle pourrait conduire à un changement important dans les soins de santé, passant de réactifs à proactifs. Être capable de collecter des données médicales et de prévoir une maladie avant qu'elle ne s'installe est l'un de ses nombreux avantages. C'est exactement ce qu'a fait le projet AI4Leprosy : entre 2 et 3 millions de personnes à travers le monde vivent avec la lèpre (bien qu'elle ait été officiellement éradiquée), et près de 200 000 nouveaux cas sont diagnostiqués chaque année. Microsoft, la Fondation Novaris et la Fondation Oswaldo Cruz ont uni leurs forces et développé un outil de diagnostic basé sur l'IA capable de détecter la lèpre à partir d'images : « L'objectif principal du projet était de rendre plus accessible une méthode précise de classification de la lèpre pour aider les cliniciens, en particulier dans les communautés reculées. Les données ont été utilisées pour entrainer un modèle open-source alimenté par l'IA afin qu'il soit capable d'évaluer la probabilité que des personnes soient atteintes de la lèpre. Les modèles d'IA mis en œuvre avaient une précision satisfaisante de 96,4 %."2 Comment les images ont-elles été collectées ? Avec une application smartphone très simple.
« En Afrique, de nombreuses femmes qui s'occupent de leurs enfants doivent faire un ou deux jours de marche pour se rendre chez le médecin. Prenons l'exemple du cancer du col de l'utérus : en raison de la stigmatisation, ces femmes ne demanderont pas d'aide médicale. Mais si vous donnez les bons outils aux travailleurs communautaires locaux qui œuvrent dans le village ou dans l'école où les mères viennent chercher leurs enfants, les premiers examens de base peuvent facilement être effectués. En Afrique, nous avons habilité un très large réseau de télémédecine afin que le travailleur communautaire puisse se mettre en contact avec un spécialiste qui se trouve à deux ou trois jours et qui puisse délivrer un diagnostic. Vous prenez une photo avec votre téléphone et vous avez votre diagnostic. Et une action est alors déclenchée : vous allez chez le médecin. » Elena Bonfiglioli, Directrice Dénérale des Soins de Santé, Microsoft
2. Accélérer la transformation culturelle : renforcer la confiance au niveau local
Selon une récente étude menée par le Parlement européen sur les applications, les risques et l'impact éthique et social de l'intelligence artificielle sur les soins de santé, l'utilisation de plus en plus répandue des technologies de l'IA est encore mal vue par beaucoup de personnes. Le manque de transparence et de compréhension quant au fonctionnement réel de l'intelligence artificielle, les préoccupations en matière de vie privée et de confidentialité, ainsi qu'un cadre réglementaire fragmenté ne sont que quelques-unes des questions controversées qui ont une incidence sur la confiance en l'IA. Bien qu'il ait été prouvé que l'IA permettait le traitement et l'analyse d'énormes quantités de données en très peu de temps, nous devons renforcer la confiance et établir une gouvernance solide.
« Les données sont collectées et administrées comme une ressource essentielle grâce à un modèle de gouvernance qui crée une confiance suffisante au sein de la société, avec les patients, les médecins et les régulateurs afin que nous puissions vraiment compter sur ces données pour prendre des décisions. Et en ce qui concerne les pays en développement notamment, vous devez travailler avec les parties prenantes locales et les impliquer dans la prise de décision. Vous devez entendre leurs besoins et ensuite vous assurer que vous mesurez les résultats qui comptent pour eux. » Meni Styliadou, Vice-Présidente des Partenariats de Données sur la Santé, Data Science Institute – Takeda
La confiance est donc l'une des questions essentielles pour garantir que les communautés et les administrations locales, les parties prenantes, les régulateurs et les médecins font partie d'un processus durable et ancré, et ne dépendent pas de subventions qui peuvent ou non se matérialiser. Pour être efficace, l'IA a besoin de données. Et les données ne peuvent être collectées que si nous nous assurons que le processus est sûr et compris par toutes les personnes impliquées, en particulier les patients :
« Souvent, lorsque nous démarrons un projet d'IA, que ce soit dans les soins de santé, l'environnement, le climat ou l'agriculture, le besoin de données se fait sentir et il n'est pas toujours facile de trouver des données suffisantes. Parfois, les données existent mais, finalement, elles doivent être harmonisées, traitées, nettoyées, transformées et enfin partagées. La difficulté pour nous, c'est de créer une culture qui valorise la collecte, la gouvernance et le partage des données. » Stefano Sedola, Associé, StratejAI
L'Organisation mondiale de la santé estime que d'ici 2030, il faudra 10 millions de travailleurs de la santé supplémentaires, principalement dans les pays à revenu faible et intermédiaire, pour garantir le bon fonctionnement des systèmes de santé dans le monde. En plus d'investir dans la formation d'un plus grand nombre de professionnels de la santé dans le monde, ces derniers devront également disposer des outils qui leur permettront de prendre en charge un plus grand nombre de patients. C'est là que les solutions de l'IA entrent en jeu. « Les médecins disposeront d'un outil supplémentaire pour les aider à prendre de meilleures décisions fondées sur des données probantes », explique Meni Styliadou. « En même temps, nous aurons l'occasion de travailler avec plus de professionnels de la santé, pour responsabiliser et habiliter les travailleurs communautaires et les infirmiers, en particulier dans les pays en développement », conclut-elle.
Dans l'ensemble, les solutions de l'IA ont le potentiel de réduire le fardeau administratif auquel les médecins sont confrontés tous les jours et de les aider à prodiguer de meilleurs soins à leurs patients. La technologie ne remplacera jamais les connaissances médicales, mais elle aura un impact sur la productivité globale.
Dernières réflexions
Bien que des progrès aient été réalisés ces dernières années pour accélérer les efforts de numérisation dans tous les secteurs de la société, les soins de santé restent en retard à cause de différents défis, allant des obstacles à l'accès aux données au partage sécurisé des données, en passant par un manque généralisé de confiance. Ce dernier obstacle est probablement l'un des éléments les plus importants de l'équation : l'avancement des capacités de l'IA dépend de la qualité et de la quantité de données que nous sommes en mesure de collecter. Sans données et algorithmes, l'apprentissage automatique (machine learning) n'est pas possible.
Par ailleurs, le succès de la collecte de données et la création conséquente de modèles et d'algorithmes qui peuvent aider à sauver des vies à l'échelle mondiale dépendent de la disponibilité des ressources. Miriam Stankovich, spécialiste principale des politiques numériques chez le Center for Digital Acceleration, explique que : « L'IA capable d'identifier la tuberculose à partir de radiographies pulmonaires en Inde pourrait faire gagner du temps, de l'argent et sauver des vies en Afrique du Sud, en particulier dans les zones rurales où il n'y a pas de spécialistes pour examiner ces images. Cependant, pour d'abord obtenir des images, les communautés ont besoin d'appareils à rayons X et de personnes pour les faire fonctionner. Si ces ressources ne sont pas fournies, les outils d'IA serviront simplement ceux qui vivent déjà à proximité des meilleures cliniques et exacerberont ainsi la fracture numérique déjà existante. »
1 Healthcare Data Innovation Council – White Paper
2 https://healthdatainnovation.eu/ai4leprosy/
Recommandez et partagez cet article si vous pensez qu'il pourra être utile à vos pairs
Cliquez sur le bouton de lecture ci-dessous pour regarder notre vidéo
Ressources supplémentaires
• Panel on AI impact on society: futurism & practice. AI and data innovation for the future of healthcare, European Development Days, 2022
• A European approach to artificial intelligence | Shaping Europe’s digital future (europa.eu), European Commission, 2023
• UNESCO adopts first global standard on the ethics of artificial intelligence, UNESCO, 2022
• The OECD Artificial Intelligence (AI) Principles, OECD
• Policy on artificial intelligence, European Commission, 2022
• Artificial intelligence in healthcare: Applications, risks, and ethical and societal impacts, European Parliament Think Tank, 2022
• The Fourth Industrial Revolution, World Economic Forum, 2023
Log in with your EU Login account to post or comment on the platform.