Intelligence artificielle. Si les médias n’ont que ce mot à la bouche depuis quelques années, ce concept reste très difficile à définir. On pourrait le caractériser comme un programme axé autour d’un objectif ambitieux : comprendre comment fonctionne la cognition de l’être humain et la reproduire. Ces quarante dernières années, les gains de performance informatiques en termes de capacité de calcul et de stockage ont permis d'avancer à pas de géant dans l’évolution de ces nouvelles technologies. On voit de plus en plus de voitures autonomes, de smartphones plus intelligents comme le LG G7 ThinQ ou de montres connectées comme l’Apple Watch.
En termes de santé, les potentiels de l’IA paraissent considérables. A l’heure actuelle, les nouveaux algorithmes d’Intelligence artificielle nous permettent de donner une vraie valeur médicale à l’accumulation d’énormes masses de données. Les applications mises en place nous permettent de disposer d’outils pour accélérer la recherche et apporter des résultats visibles médicalement. Et d’ici 2030, grâce à l’IA, la prévention, la prise en charge des patients, la pharmacovigilance et la recherche clinique devraient être encore améliorées.
En matière de prévention, les analyses menées sur des données récoltées à long terme sur de larges panels de population permettront d’identifier des facteurs de risque pour certaines maladies comme le cancer, le diabète ou les maladies neurodégénératives. Elles aideront également à caractériser plus rapidement les maladies rares grâce à une analyse plus rapide et plus efficace de scanners ou de radios et de construire des systèmes performants d’aide au diagnostic.
Aboutir à des traitements plus personnalisés
Une fois ce dernier établi, l’IA devrait aider à améliorer la prise en charge. Elle participera en effet à la personnalisation des traitements, en particulier pour certains cancers, de mieux en mieux définis grâce aux données génétiques. En cas de réactions indésirables à certains médicaments, la base de données accumulées devrait d’ailleurs permettre des réactions plus rapides de la part des professionnels de santé.
Enfin, en termes de recherche clinique, l’utilisation de données devrait permettre de créer un environnement d’accès unifié aux cohortes pour permettre aux chercheurs de sélectionner les patients sur des critères plus précis, aboutissant ainsi à des études plus efficaces.
Mais si les applications de l’IA dans le secteur de la santé alimentent beaucoup d’espoir, pour aller encore plus loin, il faudrait réussir à venir à bout de la crainte des patients et des spécialistes sur l'utilisation des données, indispensables au bon fonctionnement de ces nouvelles technologies.
