Lorsque l’Intelligence Artificielle (IA) permet de traquer la maladie

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Selon les estimations du « Tufts Center for the Study of Drug Development », la conception d’un médicament sur ordonnance avec une autorisation de mise sur le marché coûte en moyenne 2,8 milliards de dollars. Or, grâce à un meilleur recrutement des patients participant aux essais cliniques, l’Intelligence Artificielle (IA) peut aider à réduire ce chiffre et obtenir des résultats potentiellement plus rapides. Mieux les maladies sont comprises par le corps médical, plus vite le diagnostic peut être posé et un traitement personnalisé proposé. Décryptage.

L’Intelligence Artificielle permet d’envisager des soins de santé abordables pour tous. Selon l’Organisation Mondiale de la Santé (OMS), l’accès à un ou plusieurs services de santé de base est refusé pour 400 millions de personnes et, dans les pays à revenu faible ou moyen, 6 % de la population sombre dans une extrême pauvreté suite à des dépenses de santé.
Dans de nombreux cas, l’Intelligence Artificielle peut diagnostiquer les affections avec plus de précision que les médecins. Il est probable qu’à l’avenir ces derniers travaillent de concert avec l’IA – la technologie leur permettant de gagner du temps dans l’établissement du diagnostic afin de se concentrer sur le traitement de la maladie.
L’Intelligence Artificielle et ses promesses peuvent avoir un réel impact sur les maladies chroniques et infectieuses : des diagnostics et plans de traitement à la maîtrise d’épidémies de virus tels que SRAS et Ebola.

Les maladies cardiovasculaires

Selon l’OMS, près de 18 millions de personnes décèdent chaque année de maladies cardiovasculaires. Les approches actuelles utilisées pour prédire ces maladies, qui incluent une série de recommandations de l’American College of Cardiology (ACC), ne permettent pas d’identifier les patients qui pourraient bénéficier d’un traitement préventif. Des chercheurs de l’université de Nottingham au Royaume-Uni pensent toutefois détenir une réponse. Lors d’une récente étude, ils ont utilisé l’Intelligence Artificielle pour prédire les taux d’incidence des maladies en exploitant de complexes interactions entre facteurs de risque, extraits des données courantes entrées dans les dossiers électroniques des patients. L’étude a montré que l’IA était plus efficace pour prédire correctement le nombre absolu de maladies cardiovasculaires, tout en excluant avec succès les cas infirmés. Les orientations actuelles ne reposent que sur huit critères dont l’âge, la tension artérielle et le taux de cholestérol, trop réducteurs pour rendre compte de facteurs tels que la prise de médicaments ou les pathologies multiples.

Zika et Ebola

Dans notre monde interconnecté, les maladies contagieuses comme Zika et Ebola peuvent se répandre incroyablement vite. Identifier rapidement la cause de la maladie d’un patient nouvellement hospitalisé s’avère un enjeu de santé publique décisif.
Les chercheurs du Rush University Medical Center de Chicago utilisent l’IA pour repérer les maladies contagieuses. Le logiciel Guardian – pour « Geographic Utilization of AI in Real-Time for Disease Identification and Alert Notification » – parvient à dire si un patient souffre de symptômes grippaux ordinaires ou d’une maladie tropicale émergente comme Zika ou Ebola. Il peut également détecter des agents biologiques ou chimiques comme l’anthrax et le sarin.
Lorsque le médecin saisit des données sur un patient dans les dossiers électroniques médicaux de l’institut, Guardian les analyse en temps réel. Le système utilise des algorithmes informatisés qui passent au crible et compilent diverses variables cliniques pour détecter une maladie contagieuse.
En plus de déceler la maladie, une nouvelle application IA de Guardian parvient à dire, dans les 15 minutes qui suivent son arrivée et avec une précision de 90 %, si le patient doit être hospitalisé, améliorant ainsi le processus d’attribution de lits et le flux des patients.

Les cancers

La fréquence de cancers diagnostiqués devrait augmenter de 70 % au cours des dix prochaines années, selon l’OMS. L’IA est déjà largement explorée comme outil d’identification des différents types de cancers, autorisant une détection et un traitement précoce. La plateforme d’IA Watson for Oncology d’IBM, alimentée par des chercheurs du Memorial Sloan Kettering Cancer Center de New York, est déjà utilisée dans les hôpitaux pour identifier et évaluer les options de traitement des cancers. Autre exemple, la start-up Curemetrix travaille sur un algorithme de détection de cancer du sein dans les mammographies pour proposer des traitements personnalisés. Enfin, des chercheurs de la Stanford University ont utilisé une base de données de près de 130 000 images de maladies cutanées pour entraîner un algorithme à visuellement diagnostiquer un potentiel cancer de la peau. L’équipe de recherche espère rendre l’algorithme disponible sous la forme d’une application pour smartphone.

La maladie d’Alzheimer

Des chercheurs de l’université de Bari en Italie ont développé une IA capable de comprendre les modifications du cerveau en rapport avec la maladie d’Alzheimer et de poser un diagnostic précoce, dix ans avant les médecins.
À partir d’IRM, l’IA détecte les signes avant-coureurs avec une précision de 84 %, décelant les modifications au niveau des connexions entre les différentes parties du cerveau. Pour l’heure, les médecins ne sont en mesure d’identifier la maladie que dix ans environ après le stade du trouble cognitif léger. Cet avantage de dix ans peut s’avérer crucial pour en ralentir la progression. L’équipe de recherche envisage désormais d’utiliser l’IA dans le diagnostic précoce d’autres maladies neurodégénératives, comme la maladie de Parkinson.
Les services de santé dans leur ensemble sont de plus en plus soumis aux pressions exercées par l’augmentation et le vieillissement de la population. Un enjeu de taille pour la télémédecine et la santé numérique qui doivent relever ces défis tout en veillant à ce que le patient reste au cœur du système.

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