Comme nous l’avons vu dans précédent numéro (Le Cardiologue 453), la sortie de chatGPT a considérablement impacté le développement de l’intelligence artificielle dans le monde et dans tous les secteurs. La santé est particulièrement mise en avant avec l’IA : développement, recherche, diagnostic… et toutes ses implications sur les patients et les professionnels de la santé.
Pascal Wolff – Le Cardiologue n° 454 – septembre-octobre 2023
LE DIAGNOSTIC MÉDICAL
S’il est un domaine où les enjeux sont colossaux, c’est bien celui du diagnostic. Les taux de faux positifs et de faux négatifs pourraient s’en trouver diminués avec une amélioration de la rapidité et de la précision des décisions sur des traitements plus appropriés et une suppression des examens inutiles.
L’intelligence artificielle apporte son lot d’amélioration dans le domaine du diagnostic.
Une détection précoce des maladies
L’IA analyse des quantités très importantes de données médicales (imagerie, résultats de tests de laboratoire, données génétiques…) dans la détection des signes précoces de maladies, ce qui permettra de diagnostiquer ou d’identifier des anomalies ou des signes de maladies, améliorant ainsi les chances de réussite des traitements.
Un diagnostic plus précis
Le nombre d’erreurs de diagnostic pourra être diminué grâce aux analyses de données complexes et aux recommandations basées sur des preuves. Il y aurait également une garantie de traitements plus appropriés.
une personnalisation des traitements
L’IA peut analyser les données médicales des patients et proposer des plans de traitement personnalisés. En tenant compte des caractéristiques génétiques, des antécédents médicaux et des réponses antérieures aux traitements, les thérapies seront mieux adaptées aux besoins spécifiques de chaque individu.
L’aide à la décision clinique
L’intelligence artificielle peut fournir des informations pertinentes et des suggestions de traitement en temps réel en se basant sur les meilleures pratiques médicales et les dernières recherches. Cela peut être particulièrement utile lors de décisions complexes.
La télémédecine améliorée
L’intégration de l’IA dans des applications de télémédecine sera une aide précieuse pour l’évaluation à distance des patients. Cela est d’autant plus actuel et particulièrement utile dans les régions éloignées ou mal desservies (déserts médicaux).
La gestion des données de santé
L’organisation et l’analyse des données de santé massives sont le fer de lance de l’IA, ce qui sera extrêmement bénéfique pour les études épidémiologiques, la recherche médicale et la gestion des dossiers médicaux électroniques (voir plus loin le développement des médicaments).
La réduction des coûts de soins de santé
Certains des points cités ci-dessus contribueront à réduire les coûts de soins à long terme grâce à l’amélioration du diagnostic, des erreurs médicales, de l’optimisation des traitements. L’efficacité opérationnelle des établissements de santé, notamment la planification des ressources, l’optimisation des flux de patients et la gestion des stocks de médicaments s’en trouveront améliorés.
L’ÉTHIQUE ET L’HUMAIN AVANT TOUT
L’Organisation mondiale de la santé a publié en juin dernier un premier rapport sur les défis liés à l’intelligence artificielle et notamment le « grand espoir qu’elle suscite (…), mais à condition de placer l’éthique et les droits humains » en son cœur.
Les questions liées à la confidentialité des données, à la réglementation et à la responsabilité médicale doivent être garanties pour une utilisation appropriée et sécurisée.
Encore faut-il que tous les pays se mettent d’accor sur ces principes de précaution évidents…
LA PRÉVISION DES ÉVÉNEMENTS CARDIOVASCULAIRES
La capacité à prédire les événements cardiovasculaires dans le futur dépendra bien sûr des progrès technologiques, mais également des données disponibles et des méthodes de modélisation utilisées. L’IA a déjà montré son potentiel pour aider à prédire les événements cardiovasculaires en utilisant des modèles d’apprentissage automatique (machine learning [1] et deep learning [2]) qui analysent de grandes quantités de données médicales, notamment des informations sur les patients, les antécédents médicaux, les facteurs de risque et les données de surveillance en temps réel.
Voici quelques points pour la prédiction des événements cardiovasculaires :
Les modèles de prédiction du risque. Les IA peuvent être formées pour développer des modèles de prédiction du risque qui estiment la probabilité qu’un individu subisse un événement cardiovasculaire, comme une crise cardiaque ou un AVC, dans un avenir proche. Ces modèles prennent en compte de nombreux facteurs de risque, tels que l’âge, le sexe, les habitudes de vie, les données génétiques, les niveaux de cholestérol, la pression artérielle, etc.
La surveillance continue. Grâce aux dispositifs médicaux connectés et des capteurs de surveillance, les données des patients peuvent collecter en temps réel, ce qui permet aux IA un suivi des signes vitaux et un déclenchement des alertes en cas de risque accru d’événements cardiovasculaires.
Le diagnostic précoce. L’IA peut être formée pour détecter de manière précoce des anomalies dans les données médicales, telles que des signes de maladies cardiovasculaires, en analysant des images médicales, des électrocardiogrammes, ou d’autres données diagnostiques.
La personnalisation des traitements. Les médecins peuvent concevoir des plans de traitement personnalisés grâce à l’IA en fonction des caractéristiques individuelles des patients, ce qui peut contribuer à réduire le risque d’événements cardiovasculaires.
Cependant, il est important de noter que la prédiction des événements cardiovasculaires est un domaine complexe et qu’aucun modèle ou algorithme n’est parfait.
L’efficacité dans la prédiction des événements cardiovasculaires continuera de s’améliorer à mesure que la technologie évoluera et que de nouvelles données seront disponibles. Néanmoins, il est probable que l’IA sera utilisée en complément des compétences cliniques des professionnels de la santé pour améliorer la prévention et le traitement des maladies cardiovasculaires dans le futur.
LE RÔLE ESSENTIEL DE L’IA DANS LA RECHERCHE MÉDICALE
L’analyse massive des données
L’IA analyse rapidement de vastes ensembles de données médicales, y compris des images médicales, des dossiers électroniques de patients, des données génomiques, etc. Elle repère les tendances, les corrélations et les informations importantes dont les chercheurs pourraient manquer.
Le diagnostic assisté
En fournissant des suggestions basées sur l’analyse des données cliniques, l’intelligence artificielle peut aider les médecins dans le processus de diagnostic et contribuer éventuellement à réduire les erreurs de diagnostic et à améliorer la précision (et, pour certains, la décision).
Le développement de médicaments
Le développement et la découverte de médicaments sont l’un des points forts de l’IA. En analysant de grandes bases de données de composés chimiques, en prédisant leur efficacité et en identifiant de nouvelles cibles thérapeutiques. Les laboratoires internationaux (Bayer, BioNTech, Roche, Merck KGaA…) ont d’ailleurs acquis ou investi dans des start-up.
Recherche en biologie et en génomique
L’IA peut accélérer la recherche fondamentale en biologie en modélisant des processus biologiques complexes et en permettant aux chercheurs de comprendre plus rapidement les mécanismes sous-jacents de nombreuses maladies.
Prédiction des épidémies et surveillance de la santé publique
Une surveillance en temps réel est réalisée par l’intelligence artificielle grâce aux données de santé publique permettra de détecter les épidémies potentielles et de réagir rapidement.
Découverte de biomarqueurs
L’IA peut aider à identifier de nouveaux biomarqueurs pour diagnostiquer précocement les maladies ou évaluer la progression de la maladie.
Recherche en sciences sociales et éthiques
L’IA peut également aider à comprendre les aspects sociaux et éthiques de la recherche médicale, notamment en analysant les opinions publiques et en identifiant les questions éthiques potentielles liées à la médecine de précision et à l’utilisation des données médicales.
Cependant, il est important de noter que l’IA ne remplacera pas complètement les chercheurs médicaux, mais elle les assistera dans leurs travaux. De plus, des questions liées à la confidentialité des données, à la sécurité et à l’interprétation des résultats devront être prises en compte pour garantir que l’IA est utilisée de manière éthique et efficace dans la recherche médicale.
(1) Le machine learning est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle qui permet à une machine ou à un système d’apprendre et de s’améliorer automatiquement.
(2) Deep learning est l’apprentissage profond ou apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires.
Source : apmNews, openai, OMS, tic pharma
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Vérifiez vos adresses mails !
Il n’y a pas que votre ordinateur qui peut être piraté. Vos adresses mails on pu être subtilisées dans d’autres bases de données (Santé, Gafam, réseaux sociaux…). Pour le savoir et éviter une usurpation de votre identité, de l’hameçonnage ou autre méfait, vérifiez auprès du site haveibeenpwned s’il y a eu violation de vos adresses. Si tel est le cas, le site vous indique sur quels sites vos données ont été volées… et changez vos mots de passe.
la CNIL et vos données
Le médecin libéral doit donc protéger ses données personnelles et médicales. Pour ce faire, il doit passer par des protocoles précis : hébergement certifié données de Santé avec demande préalable auprès de la Commission Nationale de l’Informatique et des Libertés (CNIL).
La CNIL a récemment sanctionné deux médecins libéraux pour ne pas avoir suffisamment protégé les données de leurs patients, des milliers d’images médicales hébergées sur des serveurs étaient en accès libre. Toutes ces données pouvaient donc être consultées et téléchargées, et étaient, selon les délibérations de la CNIL, « suivies notamment des nom, prénoms, date de naissance et date de consultation des patients ». Le problème venait simplement d’un mauvais paramétrage de leur box internet et du logiciel d’imagerie qui laissait en libre accès les images non chiffrées.
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L’ESPRIT DERRIÈRE LE DR. GUPTA
Si l’on ne connaissait pas le personnage Martin Shkreli, on pourrait presque croire que Dr. Gupta aurait été créé pour remplacer les visites chez le médecin et de réduire ainsi les frais médicaux. « Une grande quantité de demandes d’informations sur les soins de santé et de décisions peuvent être prises par l’IA » selon son concepteur. Mais l’empathie médicale et humaine est loin de faire partie de la personnalité de Martin Shkreli qui table pour sa part sur une véritable ruée vers l’or de l’IA.
Si certains médecins (voir Le Cardiologue 450) se sont déjà associés à cette technologie dans leur pratique médicale, ce sont surtout les patients qui jettent leur dévolu sur ces sites « médicaux » en se passant d’un véritable avis médical (songez à la vieille dame qui pourrait penser qu’elle parle à un vrai médecin… certains se persuadant qu’une intelligence artificielle générative est humaine et c’est là tout le risque de notre comportement). Un jeune chercheur dans le domaine de la santé s’est récemment donné la mort après avoir discuté six semaines avec Eliza, son chatbot, qui était devenue sa confidente, son obsession, et qui ne se permettait jamais de le contredire mais au contraire appuyait ses plaintes et encourageait ses angoisses.
NEUTRALISER L’IA DANS L’AVENIR ?
Respect des droits d’auteur, protection des données personnelles, engagement de la responsabilité civile… L’utilisation de l’IA générative pose des questions de législation inédites. L’Union européenne s’y est penchée avec la loi sur l’intelligence artificielle (Artificial Intelligence Act) qui présente une approche pour le respect des droits fondamentaux des citoyens et les valeurs de l’UE.
Cette loi divisera les applications en trois catégories de risques et devrait voir le jour en 2025.
La Cnil lance également un plan d’action sur l’IA générative avec des règles claires et protectrices des données personnelles des citoyens européens (trois plaintes ont été déposées auprès de la Cnil sur Chat-GPT à propos de la collecte des données et les nombreuses erreurs factuelles incluses dans ses réponses).
Au niveau européen, une task force sur Chat-GPT a été lancée afin de « favoriser la coopération et l’échange d’informations sur de possibles actions ».
La bataille ne fait que commencer !
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LES NFT, C’EST QUOI EXACTEMENT ?
Les jetons non fongibles (NFT) sont des certificats de propriété stockés sur une blockchain. Ces jetons numériques permettent de certifier l’authenticité d’un objet qui lui est associé en achetant un code (ou un certificat)
Contrairement à la monnaie telle qu’on la connaît (ou aux cryptomonnaies), chaque NFT est unique ou non fongible, c’est-à-dire qu’il ne peut être échangé contre quelque chose de valeur égale.
Le marché de l’art est en pleine révolution grâce aux NFT. Mike Winkelmann (Beeple) a vendu une photo numérique pour plus de 69 millions de dollars chez Christie’s. Et pourtant, cette photo est consultable et téléchargeable sur internet, contrairement à un tableau « réel ». Alors, pourquoi acheter une telle œuvre de cette manière ? Et bien tout simplement parce que celle-ci a été vendue avec son NFT qui la rend unique et traçable. Ce certificat signe bien sûr l’œuvre de l’artiste et indique qui l’a vendue, qui l’a achetée et pour quelle somme et à quelle date. Cette œuvre « numérique » peut donc être cédée en enchère… et si la valeur de la cryptomonnaie qui a permis d’acquérir le certificat NFT augmente, la valeur de cette œuvre augmentera pour le possesseur du NFT.
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