Dr Pranavsingh Dhunnoo (auteur du livre Pandemic and Beyond) : «L’IA renferme un potentiel considérable pour améliorer la qualité des soins»

L’émergence de l’Intelligence Artificielle (IA) dans les soins de santé est en train de remodeler la façon dont les patients sont diagnostiqués et traités. Le Dr Pranavsingh Dhunnoo, auteur du livre ‘Pandemic and Beyond’ et menant des recherches dans le domaine, explique que l’IA améliore radicalement la recherche et les résultats en matière de soins de santé en produisant des diagnostics plus précis et en permettant des traitements personnalisés.

Quel est le potentiel de l’Intelligence Artificielle (IA) pour améliorer la qualité des soins ? L’IA peut-elle créer des processus et des flux de travail intelligents susceptibles de rendre les soins de santé moins coûteux, plus efficaces, plus personnalisés et plus équitables ?

Je suis enclin à considérer l’IA comme l’équivalent d’un couteau suisse dans le domaine des soins de santé, car il semble y avoir peu de domaines où son impact ne serait pas significatif. Fondamentalement, l’IA représente un outil polyvalent adaptable à une multitude d’objectifs, que ce soit pour des robots de livraison automatisés ou pour faciliter l’établissement des antécédents médicaux. En effet, l’IA renferme un potentiel considérable pour améliorer la qualité des soins et peut jouer un rôle crucial dans chacun des domaines que vous avez évoqués.

Prenons l’exemple de la récente pandémie de Covid-19. Les premières informations faisant état d’une épidémie – avant même que l’OMS et le CDC ne lancent des avertissements – provenaient de BlueDot, une société d’IA qui a utilisé son algorithme pour analyser les bulletins d’informations, les données des compagnies aériennes et les rapports sur les épidémies de maladies animales afin de détecter les tendances.

Celles-ci ont ensuite été analysées par des épidémiologistes qui ont alerté les clients de l’entreprise. Le logiciel a même prédit correctement le trajet probable du virus de Wuhan à Tokyo après sa première apparition. Si un tel logiciel était plus largement adopté, les autorités pourraient avoir une meilleure idée des épidémies à venir et mieux se préparer à toute éventualité. Un tel système n’a pas besoin d’être lié uniquement aux épidémies, car un logiciel d’IA similaire pourrait aider à prévoir l’afflux de patients en analysant les données historiques et aider les directeurs d’hôpitaux à organiser les ressources de manière adéquate. En ce sens, le flux de travail dans le secteur des soins de santé serait plus efficace et efficient, ce qui permettrait de minimiser les dépenses.

L’assistance de l’IA peut également rendre les soins de santé plus équitables tout en personnalisant l’expérience des patients. Prenons l’exemple des applications de soins de la peau, dont plusieurs utilisent la technologie de l’IA, telles que SkinVision, Miiskin et Skinive. L’application fournit un rapport d’évaluation de la lésion cutanée, suggère des recommandations personnalisées et peut vous mettre en contact avec un dermatologue pour obtenir des informations plus détaillées.

Toutes ces démarches peuvent être effectuées depuis son domicile, à condition d’avoir accès à Internet et à un Smartphone, éliminant ainsi la nécessité de se rendre chez un dermatologue pour une première évaluation. L’IA, ainsi que les approches globales de la santé numérique, facilitent un accès aux soins démocratisé et équitable, ce qui n’était pas possible jusqu’à très récemment. Je développe plus en détail ces opportunités offertes par les technologies de santé numérique dans mon ouvrage introductif à ce domaine, intitulé Pandemic and Beyond. Pandemic and Beyond est disponible dans les librairies locales ainsi qu’en version numérique sur LeanPub (https:// leanpub.com/pandemic_and_beyond/).

Y a-t-il des domaines de la médecine où vous constatez déjà un impact de l’IA ?

Le type d’IA qui nous est familier et qui a récemment dominé le discours public est appelé Intelligence Artificielle étroite. Ce type d’IA est très performant pour une tâche spécifique, mais moins pour d’autres. La capacité unique de l’Intelligence Artificielle restreinte à identifier des modèles à partir d’ensembles de données présentant des similitudes a eu un impact plus important sur certaines spécialités médicales.

L’une de ces spécialités est la radiologie, où un logiciel d’assistance IA formé aux images radiologiques peut aider à la classification des tumeurs ou même mettre en évidence des lésions potentielles sur les images. C’est ce que fait l’outil AI-Rad Companion de Siemens Healthineers, qui a été adopté par des établissements de santé en Europe et aux États- Unis. Toujours dans le domaine de la radiologie, les appareils d’échographie guidés par l’IA sont également devenus plus courants, les fabricants Clarius et Caption Health proposant de telles options. Ces appareils guident les utilisateurs dans la réalisation d’une imagerie ultrasonore adéquate et peuvent être utiles aux novices ou dans les cas où les spécialistes ne sont pas accessibles, ce qui souligne une fois de plus le potentiel de démocratisation de l’accès à des soins de qualité.

La dermatologie est un autre domaine dans lequel l’IA a eu un impact précoce, notamment grâce aux applications de soins de la peau mentionnées plus haut. Celles-ci déchargent les évaluations initiales grâce à des applications alimentées par l’IA qui peuvent aider au triage avec des résultats prouvés.

Je m’attends également à ce que le triage devienne plus réceptif aux outils d’IA à l’avenir, en particulier dans les services d’urgence et les services ambulatoires. Par exemple, grâce à un outil d’évaluation de la santé alimenté par l’IA, les patients ou les soignants peuvent être guidés vers l’unité de soins appropriée et peuvent même se voir recommander s’ils doivent être physiquement présents ou s’ils peuvent entreprendre une consultation à distance.

D’après vos observations, de quelle manière prévoyez-vous que l’IA va transformer les professions de santé ?

Pour le personnel de santé, l’IA servira d’assistant collaboratif. Grâce à sa capacité à traiter rapidement et efficacement de grandes quantités de données, l’IA peut prendre en charge les aspects répétitifs et moins passionnants des soins de santé, tels que les tâches administratives. L’American Academy of Family Physicians estime que près de 50 % du temps passé par les médecins de premier recours lors de leurs rendez- vous avec les patients est consacré à la saisie des données des patients dans le dossier médical électronique (EHR). Ce type de tâches administratives contribue largement à l’épuisement professionnel du personnel de santé. En complétant les EHR, voire en les contournant par un système d’IA automatisé qui prend en charge la saisie des données des patients, l’IA peut libérer du temps que les professionnels de la santé peuvent consacrer au véritable métier de médecin : soigner leurs patients, tout en luttant contre le taux d’épuisement professionnel.

La technologie de l’IA aidera davantage le personnel de santé dans des tâches telles que le triage, la synthèse des antécédents médicaux des patients et l’aide à la prise de décision clinique. Toutes ces tâches permettront de consacrer plus de temps aux patients et aux tâches qui requièrent plus de créativité, comme l’élaboration d’un parcours thérapeutique adéquat. Le fait d’avoir plus de temps à consacrer aux patients signifie également que les professionnels de la santé devront développer leurs compétences en matière d’empathie pour fournir des soins empreints de compassion.

Ce point de vue peut sembler très optimiste, mais il s’inscrit dans la réalité, et il existe des entreprises qui proposent des solutions commercialisables de ce type. Pour réaliser un tel potentiel, nous devons considérer la technologie comme un outil utile, plutôt que comme un gadget ou même une menace.

Il existe également une idée fausse selon laquelle l’IA remplacera complètement le personnel de santé ou atténuera l’art de la pratique médicale. Même Geoffrey Hinton, qui est considéré comme l’un des parrains de l’IA, a prédit en 2016 que nous devrions cesser de former des radiologues car les modèles d’IA seraient plus performants qu’eux d’ici cinq ans.

Je n’ai pas hésité à exprimer mon désaccord avec cette affirmation. Plus de cinq ans se sont écoulés depuis les prévisions de Geoffrey Hinton et nous continuons à former des radiologues. Entre-temps, les modèles d’IA pour la radiologie se sont améliorés et assistent les radiologues en les aidant à analyser les scans radiologiques.

C’est le type d’approche collaborative que nous devons envisager pour l’IA dans les soins de santé. En effet, même si un modèle d’IA a un niveau élevé de précision dans la détection des problèmes potentiels, il reste possible de négliger certains éléments qui peuvent être traités grâce à l’apport des professionnels de santé humains. Il serait peut-être plus approprié de penser que les professionnels de la santé qui adoptent les technologies de santé numériques telles que l’IA remplaceront ceux qui ne le font pas, car ils seront en mesure de fournir des soins de meilleure qualité.

Que faut-il changer pour encourager l’introduction et la généralisation de l’IA dans les soins de santé ?

Traditionnellement, le secteur des soins de santé est réticent à adopter les nouvelles technologies. Même l’emblématique stéthoscope, qui est aujourd’hui synonyme de soins de santé, s’est d’abord heurté à des résistances, et il a fallu des décennies pour qu’il devienne un outil médical courant. L’IA est et a été confrontée à une trajectoire similaire, avec une résistance au sein de la communauté médicale et des décideurs politiques qui limitent son introduction et son expansion dans les soins de santé. Il en va de même pour d’autres approches et technologies numériques en matière de santé.

Le meilleur moyen de surmonter cette résistance à l’égard de la technologie est la discussion, qui permettra de mieux comprendre les possibilités et les limites de l’IA. Il faudra un effort concerté de la part de tous les acteurs du secteur des soins de santé pour comprendre la technologie, contribuer à sa mise en oeuvre efficace et à son extension ultérieure, mais cela doit commencer par une discussion.

Localement, à Maurice, il n’y a pas eu de telles discussions à un niveau plus élevé et c’est l’une des raisons pour lesquelles j’ai publié Pandemic and Beyond, qui est le premier livre présentant les concepts et les technologies de la santé numérique, y compris l’IA, à Maurice.

Une autre façon d’encourager l’introduction de la technologie et d’aider à mieux la comprendre est de simplement l’essayer. Il existe un certain nombre d’options gratuites, depuis les outils populaires à usage général tels que ChatGPT jusqu’aux applications de soins de la peau basées sur l’IA. Vous pouvez essayer d’utiliser ces logiciels pour voir ce dont ils sont capables, quelles sont leurs limites et comment ils peuvent être intégrés dans votre pratique de soins de santé (si vous êtes un professionnel de la santé) ou vous aider à gérer votre maladie (si vous êtes un patient).

Et, bien sûr, il faut une infrastructure appropriée pour soutenir le déploiement et la mise à l’échelle de l’IA dans les soins de santé. Dans le contexte mauricien, cette infrastructure est pratiquement inexistante dans les hôpitaux publics. Mais c’est l’occasion d’adapter un système numérisé à des technologies plus efficaces comme l’IA plutôt qu’à des technologies vieillissantes comme les dossiers médicaux électroniques qui, comme nous l’avons vu plus haut, posent leurs propres problèmes.

De plus en plus de chatbots médicaux émergent, prétendant avoir la capacité d’accomplir diverses tâches, telles que diriger les patients vers les bonnes installations, que ce soit l’hôpital ou le cabinet du médecin, voire même poser des diagnostics de maladies. Quelle est votre opinion sur cette technologie ?

En effet, les chatbots médicaux, dont beaucoup sont dotés d’IA, sont devenus très populaires et ont connu une forte augmentation pendant la pandémie, notamment pour aider les patients à déterminer s’ils ont besoin d’une assistance médicale ou de tests supplémentaires. Ils illustrent la démocratisation de l’accès aux soins de santé que les approches numériques de la santé peuvent apporter, car grâce à ces chatbots, les patients peuvent se faire une idée de leur état et savoir si une assistance médicale supplémentaire est nécessaire.

Cependant, nous ne devrions pas prendre ces affirmations au pied de la lettre, car plusieurs de ces chatbots jouent le jeu du marketing. Avant de les utiliser, nous devrions nous demander si le chatbot en question a été validé, cliniquement prouvé ou au moins si des études peuvent attester de son utilité. Les professionnels de la santé pourraient, en outre, servir de guides pour recommander les chatbots à certaines catégories de patients. Mais il est essentiel de ne pas considérer l’évaluation du chatbot comme l’autorité finale, car il s’agit en fin de compte d’un outil qui doit être considéré en tandem avec l’apport d’un professionnel de la santé, d’où le potentiel d’assistance de la technologie.

L’adoption accélérée des outils d’IA dans le domaine de la santé présente-t-elle des risques ?

Pour un développement efficace de l’IA, l’algorithme sous-jacent doit être formé sur des données de qualité afin de fournir des résultats précis. Dans le domaine des soins de santé, ces données concernent des informations sensibles sur les patients et doivent être traitées de manière adéquate et transparente. Si la transparence et la sécurité des données des patients ne sont pas correctement appliquées, la technologie risque de ne pas inspirer confiance, malgré son potentiel de transformation du paysage des soins de santé.

Ces inquiétudes sont fondées, car il y a eu des cas de mauvaise manipulation des données des patients. Maintenant que les grandes entreprises technologiques s’associent également à des organismes de santé pour former leurs modèles d’IA, la confidentialité et la sécurité des données des patients sont menacées. Une telle controverse a été au coeur de la collaboration entre le NHS britannique et DeepMind de Google, où les données de 1,6 million de patients ont potentiellement été utilisées sans leur consentement.

La formation des outils d’IA dans les soins de santé doit être mieux surveillée et des mesures prometteuses ont été prises récemment à cet égard, comme la loi sur l’IA de la Commission européenne. Nous pourrions adapter ces politiques au niveau local afin de garantir la transparence de l’utilisation de l’IA dans les soins de santé ainsi que dans d’autres secteurs. Un autre risque qu’il convient de souligner est celui d’une dépendance excessive à l’égard de ces outils. Par exemple, l’évaluation d’une IA à partir d’une image radiologique sans consulter un radiologue pourrait devenir un problème si un tel outil est déployé sans que le personnel ne comprenne les potentiels et les limites de la technologie. C’est pourquoi une formation adéquate à l’utilisation de la technologie est également nécessaire.

Que ressort-il des recherches que vous avez effectuées sur le sujet ?

En 2020, nous avons analysé l’état de la réglementation relative aux algorithmes basés sur l’IA et constaté qu’il n’existait pas de bases de données établies et accessibles au public concernant ces logiciels. En outre, les principaux organismes de réglementation n’exigeaient pas des entreprises qu’elles classent leur technologie comme étant basée sur l’IA. En prenant l’exemple de la FDA, l’organisme de réglementation des États-Unis, nous avons créé la première base de données en ligne en libre accès sur les algorithmes basés sur l’IA approuvés par la FDA. Notre travail a encouragé la FDA à publier sa propre base de données un an plus tard. Le fait que nous ayons dû créer une telle base de données témoigne d’un manque flagrant de clarté de la part des principaux organismes de réglementation à l’égard d’une technologie de premier plan, et montre qu’il reste encore beaucoup à faire de la part des organismes de réglementation et des décideurs politiques.

Cette année, nous avons publié notre analyse des brevets internationaux pour les dispositifs médicaux basés sur l’IA afin d’évaluer les tendances dans ce secteur. Nous avons constaté que la Chine est en tête dans ce domaine, avec un nombre écrasant de ces brevets provenant du pays. Nous avons également identifié la radiologie, l’oncologie et l’ophtalmologie comme des spécialités ciblées par les applications basées sur l’IA. Cela indique que plus une spécialité comporte de tâches répétitives ou basées sur des données, plus le potentiel de contribution de l’automatisation dans ce domaine est élevé. Nous avons également constaté une augmentation linéaire de la publication de ces brevets, ce qui signifie que nous pouvons nous attendre à de nouvelles applications de l’IA dans les soins de santé au cours des prochaines années.

Mes recherches actuelles portent sur les attitudes des patients et des professionnels de la santé à l’égard de l’utilisation de l’IA dans les soins de santé, dans le but de développer un outil d’aide à l’IA pour répondre à certains de leurs besoins et défis, améliorer l’expérience et les résultats des soins de santé. Il s’agit d’un projet à long terme qui, je l’espère, permettra de mieux comprendre les facteurs d’une mise en oeuvre efficace de l’IA dans les soins de santé.

On peut affirmer sans risque que les développements dans le domaine de l’IA continueront à avoir un impact sur le secteur des soins de santé et que nous verrons certainement davantage d’applications de l’IA dans ce domaine. La majorité d’entre elles proviendront d’entreprises privées, ce qui signifie que les régulateurs et les décideurs politiques devront être prêts à créer des garde-fous adéquats pour le déploiement responsable de ces outils.