LA TRANSFORMATION DE LA MÉDECINE PAR LES TECHNOLOGIES DE L'INFORMATION

Jean-Louis Vincent

La transformation de la médecine par les technologies de l’information
Le regard du réanimateur

Académie royale de Belgique

rue Ducale, 1 - 1000 Bruxelles, Belgique

www.academieroyale.be

Informations concernant la version numérique

ISBN : 978-2-8031-0906-7

© 2023, Académie royale de Belgique

Collection L’Académie en poche

Sous la responsabilité académique de Didier Viviers

Volume 160

Diffusion

Académie royale de Belgique

www.academie-editions.be

Crédits

Conception et réalisation : Laurent Hansen, Académie royale de Belgique

Couverture : sfam_photo, Surveillance de la vie moderne pendant la chirurgie d’urgence avec contrôle ECG et projection du cerveau sur l’écran (n° d’illustration : 1233181510) © Shutterstock

Publié en collaboration avec

Avant-propos

Il ne fait aucun doute que notre avenir sera largement influencé par l’intelligence artificielle. Qu’on le veuille ou non. La route ne sera peut-être pas aussi droite et linéaire qu’on pourrait attendre, mais il vaut mieux préparer l’avenir que d’en subir les changements. Notre vie sera facilitée par les développements technologiques, comme elle l’a été jusqu’à présent. Dans le domaine de la médecine, la qualité des soins sera améliorée, tout comme le bien-être qui y est intimement associé.

Le domaine des soins intensifs est particulièrement concerné pour les problèmes complexes, l’application de hautes technologies et la masse de données générées par les différents appareils à disposition.

À l’heure du « boum » associé à l’apparition de « ChatGPT » sur internet, d’aucuns craindront le remplacement de l’homme par la machine, mais il faut voir ces systèmes comme un support, une assistance, plus qu’une concurrence ou une substitution. D’ailleurs, les développements technologiques n’ont jamais accru le taux de chômage. La robotisation des usines, le remplacement de contrôleurs de billet par des machines automatiques ou la disparition de nombreux guichets d’information en raison de programmes interactifs d’orientation n’ont pas posé de sérieux problèmes d’emploi. Ils ont contribué au contraire au progrès de nos sociétés en diminuant le besoin en métiers peu attractifs, peu valorisants ou encore pénibles.

Les technologies de l’information, la collecte de données, leur interprétation par les outils avancés des statistiques et de l’intelligence artificielle et leur intégration dans les systèmes d’aide à la décision clinique permettent des avancées importantes dans le diagnostic, la prise en charge et la surveillance du patient.

Plutôt que les craintes, c’est l’optimisme qui est de rigueur : ces technologies vont nous permettre d’accéder à des soins de meilleure qualité. Le médecin de demain aura plus de temps à passer avec ses patients pour les conseiller et les orienter dans leur parcours de vie. Le professeur Éric Topol, expert dans le domaine, explique bien dans son livre Deep medicine comment l’intelligence artificielle peut rendre la médecine plus humaine.

Chapitre 1

En quoi consiste l’intelligence artificielle — Bref rappel

L’intelligence artificielle est une science informatique qui peut analyser des données (médicales dans notre cas) complexes. La Figure 1 représente les différents niveaux. L’intention ici n’est pas de discuter en détail les aspects fondamentaux des développements informatiques.

On attribue généralement la naissance de l’intelligence artificielle à la proposition d’Alan Turing en 1950 de développer des ordinateurs intelligents, capables de collecter un nombre important de données et d’en tirer des éléments intéressants et utiles. Il est également possible de concevoir une intelligence artificielle (IA) basée sur des règles de raisonnement et sur des ontologies (par exemple « Deep Blue » qui a gagné aux échecs). Est-ce que les machines peuvent penser ? À cette question, Alan Turing répond que les machines pourront imiter la pensée humaine mais se refuse à aborder la définition de la pensée. Le terme d’intelligence artificielle a été proposé par John McCarthy en 1955, avec le développement, l’année suivante, d’une plateforme de recherche interdisciplinaire à une conférence du Dartmouth College.

L’apprentissage par la machine (« machine learning ») a commencé dès les années 1950 et a été défini par Arthur Samuel et Frank Rosenblatt comme une branche de l’intelligence artificielle et de la science informatique qui se focalise sur l’utilisation de données et d’algorithmes pour imiter la manière dont le cerveau humain apprend, en améliorant progressivement et considérablement ses possibilités. Les premières approches se sont bâties à partir de réseaux de perceptrons (ou neurones artificiels). Les algorithmes sont développés initialement sur base de données structurées sous supervision humaine (« supervised »), puis sans supervision lorsque la machine peut évoluer par elle-même (« unsupervised »). Il est à noter que c’est l’inverse dans ChatGPT, dans lequel l’apprentissage initial est non supervisé avant d’être peaufiné par une supervision humaine. Les systèmes simples d’apprentissage par la machine (« machine learning ») ont abouti au développement de réseaux neuronaux profonds (« deep neural networks ») sur base de nouvelles techniques algorithmiques permettant l’optimisation de structures complexes et la mise à disposition de très grosses quantités de données.

L’apprentissage profond (« deep learning ») est apparu vers les années 2010, grâce à l’augmentation de la puissance de calcul, le développement de nouveaux algorithmes d’apprentissage et l’accumulation de grandes quantités de données.

Le « deep learning » comprend des couches multiples, chacune permettant une interprétation différente des données : il s’agit de différents algorithmes formant des réseaux de neurones artificiels (« neural networks ») qui deviennent même profonds (« deep learning ») lorsqu’il y a beaucoup de couches. La machine peut alors découvrir de nouveaux éléments auxquels nous n’aurions même pas pu penser nous-mêmes, dans un processus sans fin.

La science informatique, qui utilise des données complexes, devient indispensable lorsque nous devons traiter des quantités importantes d’information.

Fig. 1 — Les différents niveaux d’intelligence artificielle.

Il est difficile de concevoir qu’un médecin devienne spécialiste en technologie informatique poussée, et encore plus interpellant d’imaginer qu’un ingénieur informaticien puisse appréhender seul tous les aspects médicaux. L’intelligence artificielle nécessite une collaboration efficace, constructive et interactive entre le médecin et l’ingénieur. L’un ne pourrait rien sans l’autre. Des centres de formation importants apparaissent, telle l’école de l’intelligence artificielle en santé de l’Université de Montréal, qui comprend aujourd’hui plus de 3.500 étudiants et qui est pilotée par le Dr Fabrice Brunet (l’EIAS du CHUM), initialement intensiviste à l’hôpital Cochin à Paris.

Les trois grandes applications en médecine sont le diagnostic, le traitement et l’évolution de l’état de santé. Nous les considérerons successivement.

Considérons d’abord les progrès en télémédecine et le développement de robots, car ils sont liés à l’évolution de l’intelligence artificielle.

Chapitre 2

La révolution de la télémédecine

La télémédecine est définie comme une pratique médicale à distance recourant aux nouvelles technologies de l’information et de la communication.

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