L’Intelligence Artificielle (IA) nous plonge dans des problématiques techniques, éthiques et sociétales. Au-delà de Chat GPT, mistral ou Claude 4, certaines IA génératives proposent de créer des avatars avec la voix et l’image vidéo de défunt (Xuanmo), une IA se targue de prédire la mort. L’IA est d’ores et  déjà intégrée au système de santé. À Bordeaux, depuis novembre 2020, un dispositif d’intelligence artificielle aide à mieux détecter et caractériser des polypes lors des coloscopies. À l’institut Curie de Paris, les algorithmes d’intelligence artificielle analysent des milliers de prélèvements de tumeurs. Ils sont capables de détecter certaines cellules tumorales que les médecins ne sont pas en mesure de visualiser avec les outils dont ils disposent, et aussi d’indiquer lesquelles peuvent répondre aux traitements. 

Mais finalement, qu’est ce que l'IA ?

Il s’agit avant tout d’un outil capable de générer du contenu : texte (article, présentation, etc.), image, vidéos, musique et audio. Cette genèse propose un contenu le plus probable ou le plus pertinent, basé sur des ensembles de données d'apprentissage préalablement établis. Il peut être orienté pour faciliter le raisonnement, la synthèse et la prise de décision humaine en fournissant des informations et des analyses précieuses, souvent à une vitesse et une échelle que les humains ne peuvent pas facilement atteindre par eux-mêmes. ^1,2

L'apparition des réseaux neuronaux et du deep learning

Dans les dernières années, l’IA a fortement évolué avec le développement du machine learning puis l’apparition de réseau de neurones associé à du deep learning. ^3,4 Ces réseaux de neurones artificiels (ANN)  ont constitué une étape majeure. Il s’agit  de couches nodales, avec une couche d'entrée, une ou plusieurs couches cachées et une couche de sortie. Chaque nœud, ou neurone artificiel, se connecte à un autre et possède un poids et un seuil associés. Si la sortie d'un nœud est supérieure à la valeur de seuil spécifiée, ce nœud est activé et envoie des données à la couche suivante du réseau. Sinon, aucune donnée n'est transmise à la couche suivante du réseau. ⁵  L’implication directe sera la résolution de problèmes très complexes comme la reconnaissance d'images, la traduction automatique ou la conduite autonome.

Le deep learning, lui peut être utilisé dans des approches d'apprentissage supervisé, non supervisé ou par renforcement. Il nécessite généralement de grandes quantités de données d'entraînement et une importante puissance de calcul. Ses performances surpassent souvent celles des autres techniques d'apprentissage machine. ^6,7

Même si l’impact possible de l’IA est énorme en recherche, gestion de santé publique, gestion de facteurs de risque, des inquiétudes sont exprimées dans le domaine scientifique⁸. Voici les éléments à prendre en compte :

• Les algorithmes d’IA actuels sont incapables de distinguer correctement le vrai du faux dans les données sur lesquelles ils ont été entraînés. 
• Les outils d’IA peuvent « halluciner » et générer de l’information factice plutôt que de reproduire fidèlement les informations. 
• Cela contribue au manque de fiabilité des textes générés par l’IA. 
• Il est donc imprudent de citer les technologies d’IA comme sources primaires, car elles reprennent souvent de manière inexacte des informations d’autres sources. 

Les applications de l'IA en médecine

De nombreux domaines en médecine sont la cible efficace d’une aide par IA ^10,11,12,13 :

• L’analyse d’imagerie médicale (synaptive, velmeni, mim software…) où l’IA peut être plus performante que les médecins
• Aide au diagnostic et au traitement: au travers de l’analyse des dossiers médicaux des patients, leurs antécédents et les données cliniques. (Medva, Mediktor, medvir, yulcom)
• Prédiction d’évolution des maladies et identification des patients à risque.
• Automatisation des tâches administratives : gestion des rendez-vous,  saisie des dossiers médicaux, facturation, etc. (Vivy, pulselife AI, Nabla, Sclépios IA)
• Suivi à distance des patients avec des objets connectés de santé couplés à l'IA
• Médecine prédictive et personnalisée: à long terme, l'IA devrait permettre ce type de médecine plus prédictive et personnalisée, en s'appuyant sur une meilleure compréhension des maladies et des profils de patients. Les traitements pourront être mieux adaptés aux caractéristiques génétiques et individuelles de chaque patient.

L'IA et la médecine de la douleur

Dans le cadre de la médecine de la douleur les traitements sont souvent partiellement efficaces et probablement que sur certains patients/douleurs. Les effectifs médicaux s’amenuisent. L’IA pourra avoir un impact sur l’identification de patients répondeurs à certains traitements, permettant une prise en charge plus efficiente, un allègement des contraintes administratives, un lien ville hôpital fluidifié, une amélioration du parcours patient etc.

Considérations éthiques et sociétales de l'IA en médecine

Stark dans le News England Journal of Medecine ¹⁴ appelle à une réglementation de l’IA dans son application médicale, efficace et plus équitable, en s'inspirant des meilleures pratiques issues du domaine médical, avec notamment la nécessité d'une surveillance et d'un contrôle continus des technologies d'IA, y compris après leur mise sur le marché. Cela permettrait d'identifier et de traiter rapidement les problèmes imprévus, à l'instar de la pharmacovigilance en médecine.

Ainsi il est clair qu’un point d’équilibre sociétal est à atteindre pour ne pas sombrer dans les peurs comme l’électricité ou la machine à vapeur ont pu générer et qui pourraient conduire à un rejet de l’IA dans ce domaine. Un encadrement en anticipant des dérives, notamment financière, d’inégalité d’accès au soin, de discrimination, de détournement ou d’orientation en fonction d’intérêts privés, d’un statut sur l’erreur médicale (médiée) par l’IA.

L’IA ne doit pas venir remplacer une population médicale sous dotée dans une période de vieillissement de la population associé à une chronicisation grandissante des pathologies, mais proposer des facilitateurs, aides pour éviter une charge mentale et administrative trop importante.

Garder au cœur de la médecine le prendre soin et l’humain est essentiel.

« La médecine est un art au carrefour de plusieurs sciences » Georges Canguilhem

Article bien entendu rédigé avec l’aide de l’IA.