L’intelligence artificielle en santé, quelles utilisations ? Retour sur le webinaire du 25 mars des Mardis de la donnée de santé
Retour sur les moments forts du dernier webinaire consacré à l’IA en santé, organisé le 25 mars dernier dans le cadre des Mardis de la Donnée de Santé. Différents cas d’usage de l’IA en santé ont été abordés… pour prédire les risques d’insuffisance cardiaque, pour aider à poser un diagnostic, pour personnaliser les traitements, ou développer de nouveaux traitements.
Ce second webinaire animé par le Health Data Hub, et ses partenaires France Assos Santé, la Direction de la Recherche, des Études, de l’Évaluation et des Statistiques (DREES), et la Commission Nationale de l’Informatique et des Libertés (CNIL) était dédié à l’intelligence artificielle (IA) en santé. Il a présenté des exemples concrets de projets d'IA en santé en cours. Cet événement a également permis d’aborder les enjeux éthiques et réglementaires liés à l'utilisation des données de santé, ainsi que l'importance de la supervision humaine pour garantir la fiabilité et la pertinence des décisions prises par l'IA.
L’IA pour aider à la pose de diagnostic
Grâce à des outils d’analyse avancés, l’IA aide les professionnels de santé à mieux interpréter les images médicales, comme les IRM ou les biopsies. Par exemple, des algorithmes détectent des anomalies subtiles, comme les tumeurs cérébrales, avec une précision remarquable. L’IA permet de fournir des informations plus précises aux professionnels, facilitant leur prise de décision et leur pose de diagnostic, aux bénéfices des patients.
L’IA pour prédire les crises d'insuffisance cardiaque
L’IA permet de détecter précocement les signes avant-coureurs de problèmes de santé. Par exemple, le projet Hydro utilise l’IA pour anticiper les crises d’insuffisance cardiaque. En analysant les données collectées par les pacemakers des patients, croisées avec celles de la base principale du Système National des Données de Santé (SNDS), l’algorithme identifie les signaux d’alerte et notifie les professionnels de santé. Cette intervention précoce permet de prévenir les hospitalisations et de protéger les patients avant que leur état ne s’aggrave.
L’IA pour personnaliser les traitements
L’IA facilite la médecine personnalisée en adaptant les soins aux besoins spécifiques de chaque patient. Par exemple, pour le diabète de type 1, des capteurs mesurent en continu la glycémie et transmettent les données à une pompe à insuline. Un algorithme d’IA calcule alors la dose idéale pour prévenir les hypo et hyperglycémies. Aussi, en oncologie, un algorithme d’IA peut analyser les caractéristiques socio-démographiques, médicales et génétiques des patients pour recommander, en fonction des caractéristiques et du profil du patient, une thérapie ciblée ou ajuster ses traitements, offrant ainsi des soins sur mesure.
L’IA pour développer de nouveaux traitements
Le développement de médicaments est long et coûteux. L’IA permet d’accélérer ce processus en simulant des milliers de combinaisons chimiques à partir d’une molécule de départ pour identifier des remèdes plus efficaces. Pour les maladies rares, elle offre une exploration rapide et moins coûteuse des options thérapeutiques. De plus, en oncologie, l’IA peut aider à concevoir des traitements ciblés, réduisant les effets secondaires associés à la chimiothérapie traditionnelle.
Et après ?
Ces avancées prometteuses s’accompagnent de défis majeurs qui méritent une attention particulière. Sur le plan éthique, il est essentiel de garantir que les données de santé utilisées dans les projets d’IA soient collectées et traitées dans le respect des réglementations en vigueur, comme le RGPD, et en préservant la vie privée des patients. La transparence dans le fonctionnement des algorithmes est également importante, car des décisions médicales doivent pouvoir être expliquées et justifiées par les professionnels de santé. L’IA n’est pas infaillible et peut être sujette à des biais ou erreurs, d’autant plus si les bases de données d’entraînement sont incomplètes ou mal qualifiées. C’est pourquoi la supervision humaine reste indispensable à chaque étape : conception, entraînement, utilisation et suivi des outils.
Vous avez d’autres questions ou vous souhaitez tout simplement en savoir plus : visionnez le replay !
Nous remercions l’ensemble des experts présents à ce second webinaire : Cédric Gil-Jardine, David Perlmutter, Emmanuel Bacry et Stéphanie Allassonnière, Arthur Dauphin et Caroline Guillot.