Pourquoi L’Intelligence Artificielle Est Une Chance Pour La Santé Publique

Face à une population globale vieillissante et à un besoin de soins croissant, la France dispose aujourd’hui de moyens financiers et d’un nombre de médecins limités. A l’heure des annonces du grand plan santé par la ministre de la Santé, Agnès Buzyn, le monde médical continue de s’interroger sur les solutions à apporter à cette situation critique qui ne cesse de s’aggraver.

Parmi les remèdes possibles, les nouvelles technologies pourraient bien émerger : depuis quelques mois, l’intelligence artificielle aide les médecins radiologues qui, chaque jour, doivent procéder à plus d’examens et digérer des dizaines de milliers d’images. Et si l’intelligence artificielle était finalement une opportunité pour pallier la surcharge de travail des médecins et une chance à saisir pour la santé publique ?

L’intelligence artificielle, objet de tous les fantasmes, fascine sans que personne -ou presque- ne soit capable de la définir avec exactitude. On prête à ces nouvelles technologies tous les pouvoirs et toutes les intentions, même les plus sombres. Dans ce cadre, la santé est, par excellence, le secteur qui cristallise toutes nos angoisses. Et pour cause : imaginer qu’un robot nous communiquera un diagnostic, nous soignera et prendra des décisions concernant notre vie confine au scénario de film d’horreur.

Revenons donc à la réalité : nous sommes simplement à ce moment classique du débat public où l’on sent une technologie de rupture poindre, mais sans en avoir réellement compris les applications pratiques. Il nous appartient aujourd’hui de faire la part du vrai.

Redonner du temps aux médecins et aux patients

Alors que la présence de médecins, dans certaines zones géographiques, diminue de façon drastique, la masse d’images médicales, elle, croît à une vitesse spectaculaire sous le triple effet du vieillissement de la population, d’un recours plus systématique à l’imagerie (prévention, diagnostic, suivi), mais surtout des progrès technologiques des équipements qui produisent désormais 1 000 à 1 500 images par examen, soit… 40 fois plus qu’il y a 30 ans. Moins de médecins pour plus d’examens, la situation va vite devenir intenable.

Aujourd’hui, un radiologue voit défiler 50 000 images chaque jour en moyenne. Un chiffre inhumain, au sens propre du terme : le traitement d’une telle quantité de données dépasse les capacités cérébrales humaines. Au point où cela devient un risque : celui d’ensevelir les médecins sous une masse d’informations, et donc de réduire la qualité de leurs analyses, de les soumettre à une fatigue et un stress intenses, liés à la peur de se tromper ou de passer à côté d’un signal. Nous avons atteint un point où les machines créent une profondeur d’information que seules d’autres machines (des algorithmes de calcul) sont capables d’exploiter.

Et cela tombe bien, puisque les premières applications concrètes de l’intelligence artificielle arrivent. Capables d’analyser des images à une vitesse vertigineuse avec un taux de succès souvent supérieur à celui de l’homme, elles détectent des anomalies parfois difficiles à déceler pour les médecins et les assistent concrètement dans leur diagnostic. La société Screenpoint a par exemple développé une application pour les mammographies qui permet de détecter les cancers du sein. Cette intelligence artificielle, entraînée sur 1 000 000 d’images, réduit de 15% le temps passé par chaque radiologue sur les cas jugés non problématiques et les amène à consacrer 10% de temps supplémentaire sur les cas plus compliqués.

On imagine sans peine les perspectives immenses que cela ouvre pour la santé publique, sachant que ce type d’applications améliore ses performances au cours du temps – c’est le propre de l’intelligence artificielle : elle « apprend » et se perfectionne grâce aux cas qu’on lui soumet.

A l’échelle de notre territoire, l’intelligence artificielle peut -et doit- avoir un impact significatif pour résoudre, en partie, le problème croissant du manque de médecins. Tout d’abord, son usage permet aux radiologues de traiter beaucoup plus de cas, de soigner beaucoup plus de gens, de passer plus de temps avec les patients. Pour ces derniers, cela signifie moins d’attente pour passer un examen radiologique : en 2016, le temps d’attente pour passer une IRM en France était de 34 jours en moyenne et, dans certaines régions, il pouvait atteindre jusqu’à 54 jours. Et cette situation critique, les nouvelles technologies peuvent l’améliorer dès aujourd’hui.

L’intelligence artificielle promet des diagnostics plus rapides et de meilleure qualité, quel que soit le lieu où l’on réside en France, et demain en Europe ?

Non, les médecins ne vont pas disparaître

En faisant entrer l’IA dans le domaine de la santé, ne prend on pas le risque de faire disparaître progressivement les médecins et d’accélérer ainsi la pénurie de praticiens déjà en cours ? Non, il s’agit là d’une conclusion hâtive et une idée contre laquelle il faut lutter. L’intelligence artificielle va non seulement nous permettre de traiter plus de patients mais, plus que jamais, elle placera le médecin comme un acteur central de ce système.

D’abord, le radiologue et plus généralement les médecins garderont les manettes comme utilisateurs, aptes à déterminer les meilleurs cas d’usages et à valider l’utilité clinique d’une innovation. Dans l’imagerie médicale comme ailleurs, l’enjeu ne réside pas (seulement) dans la technologie, mais bel et bien dans les usages. Il s’agit de convertir la technologie en applications pratiques pour l’intégrer dans le workflow clinique et créer des interfaces faciles à utiliser. C’est donc le médecin qui aura le dernier mot.

Surtout, les médecins deviendront les coproducteurs de nouvelles applications. Ce postulat est fort car il suppose qu’ils ne subiront pas simplement les innovations portées par des GAFAs ou d’autres, ils en seront les initiateurs, voire les inventeurs. C’est en tous cas notre conviction, chez Incepto, et l’approche que nous développons en France. Aujourd’hui une centaine d’applications recourant à une intelligence artificielle, plus ou moins avancée, existent ou sont en cours de développement dans le monde. La mission d’Incepto est double : aider les médecins à recenser les solutions les plus performantes, à y accéder et à les utiliser ; et créer avec eux de nouvelles applications, adaptées à leurs besoins spécifiques.

Le médecin restera la figure centrale de la révolution à venir, mais il ne la fera pas seul. Il faut absolument stimuler une hybridation inédite entre l’expertise médicale, une expertise de pointe en mathématiques & data science, et des compétences industrielles et entrepreneuriales.

Cette hybridation ne va pas de soi, dans un pays où ces acteurs ont longtemps vécu séparés, se considérant avec une certaine distance, et parfois même une certaine méfiance. Demain, les interactions entre les compétences médicales, mathématiques et industrielles devront être pensées et organisées par l’avènement d’un nouvel écosystème, qui verra les médecins et les ingénieurs travailler dans la même pièce. Au sens propre du terme. Les médecins devront, dès leur formation, être imprégnés d’une culture technologique, et les meilleurs développeurs devront être encouragés à se tourner vers les chantiers d’intérêt général et de santé publique.

Attachons-nous dès aujourd’hui à réunir médecins, développeurs et ingénieurs spécialistes de l’imagerie médicale. Une telle « alliance » est la préfiguration d’un nouveau mode de travail interdisciplinaire, au service d’une des plus grandes transformations du siècle à venir pour aider les médecins dans leur mission quotidienne : soulager, soigner et sauver des vies partout sur nos territoires.

Par Gaspard d’Assignies, Florence Moreau et Antoine Jomier, cofondateurs d’Incepto