IA et Santé : quid de son autonomisation et de son impact sur l’expérience du patient ?

L’intelligence artificielle (IA) est (aussi et surtout) en train de révolutionner le domaine de la santé. En effet, les applications de l’IA dans la médecine et les soins en général sont de plus en plus nombreuses et offrent des avantages considérables pour les professionnels comme pour les patients. 

L’un des principaux domaines d’application de l’IA en santé est l’amélioration de l’expérience du patient. Cependant, l’autonomisation de l’IA pose également des défis éthiques importants. 

Au sein de cet article, nous allons explorer les questions liées à l’autonomisation de l’IA en matière de santé, ainsi que son impact sur l’expérience même du patient. Nous allons également discuter des perspectives d’avenir et des enjeux en matière de réglementation et…d’éthique.

IA, autonomie et santé

Une ‘IA autonome en matière de santé est un concept qui suscite à la fois l’enthousiasme et l’inquiétude. En effet, l’IA autonome se réfère à des systèmes d’intelligence artificielle qui peuvent prendre des décisions (presque) sans intervention humaine. 

Dans le domaine de la santé, cela peut signifier l’utilisation d’algorithmes pour diagnostiquer et traiter les patients. Il est essentiel de noter que son autonomie ne sera jamais totale, en tout cas sous 10 ans, car un médecin aura toujours besoin de valider ou d’adapter lesdits résultats. La patte humaine reste clé.

Les avantages de l’IA autonome en santé sont nombreux : elle peut réduire les erreurs de diagnostic, améliorer l’efficacité des soins et augmenter la rapidité des interventions médicales. Découvrez le travail de Augmedix fondée par Sandra Breber.

Cependant, l’IA autonome soulève également des enjeux éthiques importants, notamment en matière de responsabilité et de transparence des décisions prises par les algorithmes.

La question de la confiance accordée à une “décision autonome” est également cruciale, car elle a foncièrement un impact direct sur l’expérience du patient. 

Gardons bien en tête que comme tout IA, l’étape de deep learning est essentielle pour “apprendre” et “améliorer” les algorithmes. Un gain de temps évident (à lire ce cas de détection du cancer du sein –  collaboration entre l’Institut Curie et Ibex Médical Analytics).

L’impact de l’IA sur l’expérience du patient

L’intégration de l’intelligence artificielle dans le domaine de la santé a un impact considérable évident sur l’expérience du patient. Tout d’abord, l’IA permet d’apporter de nombreuses améliorations dans le parcours de soins du patient. 

Elle permet une meilleure personnalisation des traitements grâce à l’analyse des données médicales et génétiques, ce qui peut conduire à des diagnostics plus précis et à des plans de traitement plus efficaces. Le travail de Corti fondée par Andreas Cleve est très intéressant. 

De plus, l’IA facilite l’accès à l’information médicale, véritable clé de voûte, en fournissant des outils de diagnostic en ligne et des conseils médicaux personnalisés. Cependant, il est important de reconnaître les risques et les limites de l’IA dans l’expérience du patient. 

Ces risques incluent notamment la confidentialité et la sécurité des données de santé, ainsi que la possibilité de biais algorithmiques. En ce sens, le sempiternel sujet de la sécurité des données médicales est une véritable clé de voûte.

L’IA peut détecter la présence d’un cancer. Mais l’identification n’est pas le seul avantage : l’IA peut déterminer avec une excellente précision le stade d’une tumeur.

L’intelligence artificielle permet donc de dépister un cancer à partir d’une série d’images. C’est notamment le cas de l’entité Alercell fondée par Frederic Scheer. Le dépistage utilisant l’ADN permet non seulement de dépister le cancer ou une leucémie, mais permet aussi de guider le traitement et de contrôler des récurrences. 

Malgré ces défis, l’IA offre également des opportunités concrètes pour améliorer l’expérience du patient. Par exemple, des chatbots alimentés par l’IA peuvent répondre aux questions des patients et les guider dans leur parcours de soins. Cet immédiateté a un impact très positif dans le fait de rassurer le patient (réponse rapide et précise). A noter le travail de Bots4Health créé par Cristina Santamarina (voir ici).

De même, l’IA peut être utilisée pour prédire les complications médicales et ainsi prévenir les problèmes de santé avant qu’ils ne se manifestent (voir l’étude de l’INSERM). Ces exemples illustrent comment l’IA peut contribuer à une expérience du patient plus personnalisée, efficiente et proactive.

IA et santé : Les perspectives d’avenir 

Les perspectives d’avenir sont clairement prometteuses et ouvrent de nouvelles opportunités. Les avancées technologiques à venir dans ce domaine sont susceptibles de renforcer encore davantage l’impact de l’IA sur l’expérience du patient. Mais où le curseur sera-t-il placé?

Par exemple, le développement de l’apprentissage automatique et des réseaux de neurones profonds (deep learning) permettra d’améliorer la précision des diagnostics (gravité et stade) et des traitements personnalisés. 

Aussi, l’utilisation de l’IA dans les domaines de la médecine préventive et de la surveillance continue des patients pourrait conduire à une détection précoce des maladies et à une gestion plus efficace des conditions de santé chroniques. 

Cependant, pour une meilleure intégration de l’IA au sein du domaine si particulier de la santé, des défis doivent être relevés. Il est nécessaire de développer des normes et des protocoles de sécurité robustes pour protéger les données de santé des patients et garantir la confidentialité. 

De plus, la réglementation et l’éthique sont des enjeux cruciaux. Il est essentiel d’établir des cadres réglementaires adaptés pour encadrer l’utilisation de l’IA en santé et éviter les dérives. A noter l’opinion de l’OMS sur ce point via le docteur Dr Tedros Adhanom Ghebreyesus. 

Enfin, il est primordial d’aborder les questions éthiques liées à la prise de décision autonome de l’IA, ainsi que les biais algorithmiques potentiels. 

En résumé, l’avenir de l’IA en santé est prometteur, mais il nécessite une approche réfléchie et éthique pour maximiser ses avantages tout en minimisant les risques.