L'IA dans les soins de santé : impact sur les patients et les cliniciens

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Et si nous pouvions détecter les maladies graves avant l'apparition des premiers symptômes ?
Et si les médecins pouvaient enfin regarder leurs écrans et entrer en contact, vraiment, avec leurs patients ?

La question n'est pas de savoir si l'IA va changer la médecine. C'est déjà en train de se produire. La vraie question est la suivante : Cela aidera-t-il les cliniciens à soigner plus en profondeur ou remplacera-t-il la chaleur humaine par l'automatisation ?

Dans cet article, nous explorons comment l'IA peut améliorer, et non remplacer, l'aspect humain de la médecine. Qu'il s'agisse de repérer ce qui est facile à oublier, de permettre une prévention à grande échelle ou de donner aux médecins plus de temps pour les soins et établir des liens.

Des experts se sont joints à nous dans cette conversation : la Dre Anna Drohomirecka, cardiologue et spécialiste des greffes avec deux décennies d'expérience clinique ; le Dr Harvey Castro, médecin urgentiste et acteur de premier plan sur l'IA dans le secteur de la santé ; et Przemek Jaworski, directeur technique de Shen AI, qui a créé des outils qui donnent vie à ces idées.

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Au-delà des préjugés et du burn-out

Les salles d'urgence sont des environnements intenses et exigeants. À 2 heures du matin, lorsque la fatigue s'installe, même les meilleurs médecins des urgences sont toujours humains. Personne ne peut être performant à 100 % 24 heures sur 24. C'est là que l'IA n'est pas une rivale, mais une alliée. Une assistante silencieuse, infatigable et très attentive.

Il aide les cliniciens à éviter la vision en tunnel, en particulier sous pression. Comme le souligne le Dr Harvey Castro, les médecins donnent le meilleur d'eux-mêmes lorsqu'ils appliquent leur expérience, mais cette expérience n'est utile que lorsque toutes les possibilités sont envisagées. L'IA agit comme une liste de contrôle en temps réel, proposant des instructions de diagnostic permettant de détecter les symptômes ou les connexions qu'un esprit fatigué pourrait ignorer.

« Cela m'aide vraiment à voir des choses que je ne peux pas voir », explique le Dr Castro.

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Pensez à quelque chose d'aussi simple que écoutant. À quelle fréquence écoutez-vous ou observez-vous au cours d'une journée avec toute votre attention ? Lorsqu'un médecin est bloqué en train de taper sur un ordinateur, il peut oublier de petits indices provenant d'un patient. Des choses comme un regard abattu ou une voix tremblante, lorsqu'on les interroge sur des habitudes comme fumer ou boire, passent inaperçues. Les outils d'intelligence artificielle tels que l'écoute ambiante libèrent les cliniciens de la saisie constante afin qu'ils puissent observer, écouter et se connecter.

Rétablir un lien humain qui manquait à la médecine.

Pour que ce partenariat fonctionne, la confiance doit être la base. Le Dr Castro croit fermement à l'ouverture et à l'honnêteté.

« Nous devons aller au-delà des formalités administratives qui masquent simplement le consentement dans de longs formulaires que les gens ne lisent pas. Imaginez plutôt une étiquette « semblable à un aliment » destinée au patient ou une déclaration des droits à l'hôpital. Le projet de loi indiquerait ouvertement : C'est ainsi que nous utilisons la technologie de l'IA. Le bon, le mauvais, le laid. »

Le Dr Drohomirecka est d'accord, affirmant que la transparence est nécessaire à la fois pour les patients et pour ce qui est de savoir comment et pourquoi les organismes de réglementation médicale établissent des règles. Tout comme un nouveau médicament doit être soumis à des tests stricts, le Dr Drohomirecka souligne que les experts doivent vérifier les bases de l'IA qu'ils utilisent.

« Nous devons savoir comment le modèle a été construit, puis sur quelle population il a été testé », insiste-t-elle. Sans ces informations claires, les médecins auront du mal à faire confiance aux outils qu'on leur demande d'utiliser.

Santé proactive : détecter l'invisible avant qu'il ne se produise

L'objectif principal de l'IA dans le secteur de la santé est de passer de la réparation des pannes à la prévention complète des pannes. Comme le dit le Dr Castro, « Pourquoi attendre qu'une personne reçoive un diagnostic de diabète alors que l'IA peut identifier cette personne comme étant prédiabétique ? Pourquoi attendre une crise cardiaque alors que l'IA peut détecter un risque génétique des années à l'avance ? ». La médecine préventive représente une avancée majeure pour les populations sanitaires du monde entier, car elle allège considérablement le fardeau financier de la maladie, ce qui signifie que nous pouvons aider davantage de personnes avec moins de ressources.

Le Dr Anna Drohomirecka brosse un tableau clair. « Pensez à l'ampleur du flux de données provenant des moniteurs de santé domestiques : les mesures de la pression artérielle ou de la fréquence cardiaque affluent. Pour le personnel médical, le traitement de ce nombre massif d'alertes est une tâche interminable. L'IA agit comme un filtre intelligent. Il ne permet de sélectionner avec précision que les patients les plus à risque que quelque chose ne tourne pas rond. » Aider les médecins comme nous à se concentrer sur les soins essentiels qui peuvent sauver des vies pour ceux qui en ont le plus besoin.

La capacité de prédiction de l'IA atteint également l'intérieur du corps. Les appareils placés à l'intérieur, comme le CardioMEMS (un petit appareil implanté dans le système cardiovasculaire), peuvent mesurer la pression à l'intérieur du cœur. « Les programmes d'IA intégrés à ces appareils peuvent prédire si l'insuffisance cardiaque d'un patient va s'aggraver une semaine avant l'apparition de symptômes évidents », explique le Dr Drohomirecka. « Cela permet aux médecins d'ajuster les médicaments et d'aider les patients beaucoup plus tôt. »

Même les objets courants tels que les smartphones ou les montres, lorsqu'ils sont alimentés par l'IA, deviennent un système d'alerte pour des maladies telles que la fibrillation auriculaire (FA). Des applications basées sur l'IA détectent déjà la fibrillation auriculaire (FA), une affection qui passe souvent inaperçue jusqu'à ce qu'elle entraîne des complications telles qu'un accident vasculaire cérébral. La fibrillation auriculaire est notoirement difficile à détecter en raison de sa nature paroxystique (va et vient). L'IA permet de capturer ces épisodes éphémères et d'alerter les patients et les professionnels de la santé avant que les dommages ne soient causés.

En bref : l'IA voit « l'invisible », révèle des signaux qu'aucun être humain ne pourrait facilement détecter et aide les médecins à prendre des décisions plus intelligentes et plus rapides. Il s'agit d'une avancée dans notre capacité à prévoir les problèmes à un stade précoce, à personnaliser le traitement et à rendre les soins de santé non seulement plus efficaces, mais aussi plus proactifs.

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Instaurer la confiance

Pour que l'IA soit un élément précieux des soins de santé, nous devons lui faire confiance.

Przemek Jaworski, directeur technique de Shen AI, souligne que la précision dépend de la qualité des données utilisées pour entraîner le modèle. « Ce n'est pas qu'une question de quantité », explique-t-il. « Il s'agit de disposer de données représentatives et de haute qualité. » Tout comme la nutrition façonne la santé humaine, les données façonnent les performances de l'IA.

Bref, pour les humains, nous sommes ce que nous mangeons. Pour l'IA, ce sont les données qu'elle digère.

« Nous devons d'abord nous assurer que la distribution est correcte. Que nous possédons l'ensemble des valeurs... et ensuite que la démographie soit inclusive et saine. Un ensemble de données équilibré inclut tous les types de personnes : différentes ethnies, différentes couleurs de peau, différentes conditions d'éclairage, différents âges et bien d'autres variables. Jaworski a souligné : « Ce n'est qu'alors que nous pourrons commencer à établir un climat de confiance ».

Shen AI met cette philosophie en pratique grâce à l'approche de détection multimodale. Cette technologie combine la photopléthysmographie à distance (rPPG), qui détecte les modifications du teint dues à la circulation sanguine, à la balistocardiographie à distance (rBCG), qui permet de suivre les micromouvements subtils du visage provoqués par l'éjection du sang par le cœur. « C'est comme avoir deux paires d'yeux et voir la même chose sous deux angles différents et utiles. Cette double méthode améliore considérablement la qualité des mesures », explique Jaworski. S'assurer que la technologie fonctionne bien pour tout le monde, partout dans le monde.

Il existe un problème dans le paysage médical plus large de l'IA. Le fonctionnement complexe des programmes d'IA peut parfois entraîner un problème : la dérive des données. Le Dr Castro prévient qu'un programme d'IA, même s'il fonctionne parfaitement aujourd'hui, peut lentement commencer à changer son mode de fonctionnement au fil du temps, s'éloignant ainsi de sa précision initiale. Cet affaiblissement discret de la fiabilité constitue une grave préoccupation à laquelle les organisations de santé doivent répondre en demandant aux fournisseurs une maintenance et des contrôles continus.

La tâche complexe que représente l'intégration de l'IA dans les soins de santé nécessite des leaders forts. Le Dr Castro suggère un « directeur de l'IA » pour les hôpitaux. Il soutient que cet expert est essentiel pour guider l'utilisation de l'IA, s'assurer que les données sont correctes et répondre à des questions importantes sur des problèmes tels que la dérive des données. Des défis subsistent néanmoins, notamment les contraintes budgétaires et les coûts d'exploitation des systèmes d'IA à grande échelle.

Éducation et intégration sans faille

La voie à suivre nécessite de grands changements dans la façon dont les étudiants en médecine sont enseignés. Le Dr Castro souligne qu'un nombre limité d'écoles incluent l'IA dans leurs cours. C'est un gros problème, car l'IA sera le pain et le beurre des futurs médecins. Nous avons besoin d'un changement complet du système éducatif pour les étudiants en médecine.

Pourtant, même avec l'IA, le médecin doit prendre les décisions finales.

« Il faut être médecin », insiste le Dr Castro. Tout comme pour remettre en question un résultat de laboratoire étrange, un médecin doit vérifier les résultats de l'IA, en utilisant son expérience pour distinguer le bien du mal. Les médecins expérimentés, note-t-il, « peuvent regarder un résultat de l'IA et se dire : oh, c'est faux », tandis que les nouveaux médecins doivent apprendre à faire des recherches et à vérifier.

Une IA qui soutient, et non remplace, les personnes

L'IA dans le secteur de la santé n'est pas un choix entre les humains et les machines. Il ne s'agit pas de remplacer des personnes ou simplement de générer plus de données. Il s'agit d'établir un partenariat de confiance, qui donne aux médecins les moyens d'être plus présents, précis et efficaces, et qui donne aux patients un accès plus clair à leur propre santé.

Cet avenir nécessite de l'ouverture, des preuves solides et un apprentissage continu. Mais lorsqu'il est bien fait, il fournit des soins non seulement plus intelligents, mais aussi plus humains.

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