C'est ma santé. Des assistants informatiques entrent à l'hôpital auprès des médecins

C'est une révolution qu'annonce le Quotidien du médecin dans son édition du mardi 9 mai. Des assistants informatiques entrent à l'hôpital pour aider les médecins à établir un diagnostic.

Une multitude d'informations à synthétiser

Aujourd'hui pour établir un diagnostic, les médecins doivent prendre en compte de plus en plus d'informations. Il y a tellement de données que le cerveau a du mal à faire la synthèse, du coup l'intelligence artificielle peut prendre le relais. Parmi les modèles les plus avancés, celui proposé par IBM. Le système comprend le langage naturel et peut agréger une foule de données pour apporter une réponse. Le premier secteur sur lequel les ingénieurs d'IBM ont travaillé est la cancérologie. Le système est capable de recommander un protocole de soins en partant des données de l'imagerie médicale, des résultats des différents examens du patient et des caractéristiques génétiques de sa tumeur. Selon le cancer diagnostiqué, le système peut aussi proposer au patient de participer à une étude clinique qui est en cours de recrutement.

Une aide à maîtriser et à accepter

Cela pourrait arriver très vite car cette intelligence artificielle est en cours d'évaluation dans plusieurs hôpitaux français. Mais il faut encore franchir de nombreux obstacles et en particulier légaux. C'est que l'aide au diagnostic implique la connexion de nombreuses banques de données contenant des informations très sensibles qui touchent à notre santé. La Commission nationale de l'informatique et des libertés (Cnil) a donc son mot à dire.

Un autre problème de taille apparaît. Sommes-nous prêts à accepter qu'une machine fasse un diagnostic à la place d'un médecin et même à dialoguer avec un ordinateur ? Il semble que oui, mais à la condition que la machine fasse preuve d'empathie à notre égard. Des tests réalisés à Bordeaux sur 179 patients dont une trentaine souffraient de dépression, ont montré que ces personnes n'avaient pas été gênées par le fait de répondre à une machine puisque le score d'acceptabilité a été supérieur à une note de 25 sur 30.

Pas d'exclusivité pour les diagnostics complexes 

En théorie, les machines pourront poser tout type de diagnostic mais elles doivent apprendre auparavant. Un bel exemple a été publié le mois dernier, il concerne la tuberculose. Le système a d'abord été nourri avec des millions de clichés de poumons. Pour chacun, il était précisé si la personne était saine ou tuberculeuse. On a ensuite proposé à cette machine d'analyser 150 images de poumons. Elle a posé un bon diagnostic pour 137 cas, soit un taux de fiabilité de 96 %. La machine a hésité sur 13 cas. Un médecin a pris le relais, interprété les images faisant monter la fiabilité à 99 %.