Robots et IA, la santé fait sa révolution


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Imagerie médicale et réalité virtuelle - ORSYS Formation

Robots chirurgiens qui ne tremblent pas, aveugles qui retrouvent la vue, espérance de vie prolongée, cancers détectés avant les premiers symptômes… les nouvelles technologies accomplissent des miracles, inimaginables il y a quelques années. Entre IA, machine learning, robotique et implants, la medtech améliore la santé des patients et sauve des vies. Formateur, expert en intelligence artificielle et en robotique, Cédric Vasseur prend le pouls de la médecine 3.0 et répond à nos questions.

La santé est l’un des domaines où l’on espère faire le plus d’avancées grâce à l’intelligence artificielle. Cette dernière a pris son essor dans les années 2010, notamment grâce aux avancées du deep learning qui imite, via des techniques d’apprentissage automatique, la méthode d’apprentissage qu’utilisent les êtres humains pour acquérir certaines connaissances. Tout a commencé au-dessus de nos têtes, dans l’espace.

La conquête spatiale serait à l’origine des innovations médicales de ces dernières années ?

Parfaitement ! Comme d’autres secteurs, la médecine suit les progrès scientifiques. Le cœur artificiel, les pompes à insuline ou l’IRM, l’imagerie par résonance magnétique, sont aujourd’hui monnaie courante. Et pourtant ces innovations sont issues de la conquête spatiale.

La pompe ventriculaire utilisée dans les cœurs artificiels est dérivée des pompes à carburant de la navette spatiale américaine du début des années 2000. Le premier cœur artificiel français a d’ailleurs été codéveloppé par des ingénieurs d’EADS et de Matra en 2008. Quant à l’IRM, si elle n’a pas été inventée par la Nasa, elle a été grandement améliorée par ses ingénieurs qui avaient besoin d’agrandir les photos de la Lune !

Dans le même ordre d’idée, le fonctionnement des pompes à insuline s’inspire du bras robotique de la sonde Viking lancée en 1975. Et les machines de dialyse sont une amélioration des systèmes de recyclage des fluides des missions Apollo. La robotique et l’intelligence artificielle ne font que suivre cette illustre lignée.

Carl Sagan posant devant la sonde Viking 1
Le célèbre astronome et écrivain Carl Sagan posant devant la maquette de la sonde Viking 1 – © Nasa

Qu’apporte l’IA dans le secteur de la santé ?

L’imagerie médicale est la première à profiter des avancées de l’intelligence artificielle. On a rajouté de l’intelligence artificielle aux appareils IRM et aux scanners pour améliorer la qualité d’image et faciliter les diagnostics. Il faut savoir que les IRM sont des appareils extrêmement coûteux, plus d’un million d’euros pour les modèles de dernière génération. Du coup, certaines sociétés vendent des solutions logicielles à base d’IA pour mettre à jour d’anciennes machines IRM et améliorer leur qualité d’image, sans que l’hôpital ait besoin d’investir dans un nouvel appareil.

En plus d’améliorer la qualité d’image, l’IA va faciliter le diagnostic. Un radiologue peut passer à côté d’une anomalie, soit parce qu’il ne la voit pas à l’œil nu, soit parce qu’il subit la fatigue, après avoir analysé des milliers d’images au cours de la journée. La machine, elle, ne se fatigue pas. Selon une étude publiée en 2018 dans la prestigieuse revue Radiology, jusqu’à 25 % des cancers visibles sur une mammographie ne sont pas dépistés à cause de la fatigue et du manque de concentration. Un chiffre inquiétant, d’autant que les données de santé à analyser augmentent de manière exponentielle : un radiologue voit défiler jusqu’à 50 000 images par jour, soit 40 fois plus qu’il y a trente ans !

Comment l’IA fonctionne-t-elle ? Elle utilise le machine learning : on alimente la machine avec des milliers de radios afin de l’entraîner à détecter des anomalies de manière autonome. Ainsi, un PET-scan est capable aujourd’hui de déceler la présence de métastases de manière instantanée et automatique. La technologie est tellement efficace que les radiologues risquent petit à petit de se faire remplacer par ces machines.

L’intelligence artificielle aide-t-elle autrement les médecins ?

Oui, l’intelligence artificielle a même fait avancer les connaissances en radiologie. En 2017, IBM créait Watson, une intelligence artificielle capable d’analyser différents types de cancers. Après avoir vu des milliers d’images de radiographies, l’IA a fait comprendre aux médecins que la bordure de la zone d’analyse habituelle d’une image contenait des informations importantes, comme le centre de la tumeur.  

L’IA sert à améliorer l’accès aux connaissances. Les médecins du monde entier partagent leurs informations sur quelle molécule à prendre en fonction de tel ou tel symptôme ou maladie. Il faut imaginer la quantité d’information à traiter : des milliers et des milliers de pages par jour d’études et de rapports épidémiologiques. Un travail qu’un être humain ne peut pas assimiler, aussi expert soit-il. Reconnu comme un expert en oncologie, Watson d’IBM est alimenté jour après jour avec des articles de revues médicales, des résultats de biopsie, des tests de laboratoire, des comparatifs de molécules… Quand on va l’interroger sur un traitement, Watson changera sa recommandation en fonction de ses dernières mises à jour et recommandera la molécule Z plutôt que la B.

Moins impressionnante, mais très utile aux médecins, l’IA est utilisée tous les jours par les médecins pour faire des saisies de rapports médicaux. Avant, on avait une armée de secrétaires qui tapaient les rapports dictés par les médecins. Aujourd’hui la société Nuance, à travers son produit phare Dragon Naturally Speaking, permet aux médecins d’utiliser la reconnaissance vocale qui utilise du deep learning et du machine learning pour retranscrire leurs rapports médicaux.  

Nuance Dragon One Philips IA, reconnaissance vocale
Aidée par l’IA, la reconnaissance vocale accélère la saisie des rapports médicaux

L’IA peut-elle diagnostiquer des maladies avant l’apparition des premiers symptômes ?

Oui, par exemple, Watson d’IBM peut prédire l’apparition du cancer du sein un an avant qu’il ne survienne. D’autres IA servent aux prédictions épidémiologiques. On peut ainsi suivre la progression de la grippe grâce à des algorithmes qui scrutent les réseaux sociaux à la recherche de personnes se plaignant de ses symptômes.

Avec le même type de technique, une IA de la société canadienne BlueBot a décelé l’émergence de la pandémie le 31 décembre 2019 alors qu’elle était alors considérée comme une épidémie de pneumonie circonscrite à Wuhan, en Chine. Elle a utilisé pour cela une centaine de jeux de données provenant d’Internet (sites d’actualité, ventes de billets d’avion, données démographiques, climatiques et de populations animales, etc.) permettant de déterminer la menace, son emplacement géographique et sa propagation en fournissant une liste de villes susceptibles d’y être confrontées à leur tour.

Qu’apportent les robots à la médecine ?

L’IA n’est pas la seule à apporter sa contribution à la médecine. Des robots chirurgiens améliorent considérablement la précision des opérations chirurgicales. Le plus célèbre est l’américain Da Vinci. Ce robot est muni de nombreux instruments (pinces, scalpels, caméras…) manipulés à distance par un chirurgien présent dans le bloc opératoire.  

L’IA vient améliorer les robots : elle permet d’automatiser certains actes et d’améliorer les conditions de travail des chirurgiens. Quand une opération se passe mal et que du sang vient recouvrir ce que le chirurgien est en train de faire, la machine peut continuer par elle-même à faire des points de suture.

La précision de ces robots chirurgiens est si grande que leurs fabricants montrent qu’ils peuvent réaliser des points de suture sur des grains de raisin sans les faire éclater.

D’autres robots, encore en développement, sont capables de poser automatiquement un cathéter. L’acte est très compliqué et mobilise habituellement une infirmière qui sait détecter les veines.

Le robot chirurgien Da Vinci
Le robot Da Vinci assiste le chirurgien dans les opérations qui demandent de la précision

Et les implants ?

En matière d’implants, les technologies actuelles font penser à des films de science-fiction ou à des miracles : des personnes sourdes profondes peuvent entendre, des aveugles peuvent voir.

Prenons l’exemple de personnes sourdes. On leur implante par chirurgie un implant cochléaire, un ensemble de petites électrodes qui donnent de petites impulsions électriques dans la cochlée. Après l’opération, ils entendent, certes pas comme vous et moi. Ils doivent passer par une étape de rééducation et ils n’arriveront pas à détecter facilement la musicalité. Dans les années 90, les personnes implantées devaient porter un appareil de la taille d’un walkman à la taille, avec un câble qui remontait sous la chair. Aujourd’hui, les implants cochléaires fonctionnent par induction. Une antenne est placée sous la peau. Une partie extérieure aimantée contient l’électronique et se place au-dessus de la peau. Vous enlevez ce mini-boîtier et la personne est à nouveau sourde. Maintenant, on est capable de mettre l’implant directement sur le nerf, voire d’implanter des électrodes directement dans le cerveau. Et ça marche !

Pour la vision, la société Second Sight utilise également des implants. Pour le moment, ce sont seulement quelques pixels qui apparaissent dans les yeux de personnes. Ces quelques pixels leur permettent de gagner en autonomie puisqu’ils peuvent se déplacer dans la rue, voir les panneaux, les trottoirs et les objets qu’ils veulent saisir.

Est-ce que l’IA et les robots vont s’appliquer à tout ?

Non. Certains domaines de la médecine, trop complexes, restent inaccessibles à l’IA et aux robots. Par exemple, en chirurgie orthopédique, on a testé un robot pour opérer un pied. La machine a commis trop d’erreurs et a été retirée du marché. Par ailleurs, certains actes ne peuvent pas être automatisés. Tous les métiers médicaux, d’aide à la personne, réclamant de la psychologie, de l’imagination, des capacités de communication et de l’empathie ont de grandes chances de rester du ressort des humains.

Cela ne signifie pas pour autant que ces métiers ne seront pas un jour assistés tout ou en partie par de la robotique ou d’autres formes de nouvelles technologies : robots chirurgiens, robots-dessinateurs, outils « intelligents » d’aide à la décision…

Quels sont les problèmes sous-jacents ?

Ces technologies font à la fois rêver et peur. Peur que la machine soit seule à prendre les décisions, peur de son côté déshumanisant. Pourtant, en médecine, de nombreuses analyses sont déjà complètement automatisées, comme celles des tests PCR et des échantillons de sang. L’humain a néanmoins toujours sa place lors des prélèvements.

Les robots peuvent même améliorer le sort de certaines personnes : les personnes âgées dépendantes en les faisant gagner en autonomie sur leur propre toilette. Ces personnes se sentent moins gênées d’avoir affaire à une machine.

L’autre limitation rencontrée par ces technologies se situe au niveau des données. L’IA demande de grandes quantités de données, qui plus est de qualité. Cela pose aussi le problème du recueil des données, du consentement des individus et du stockage en toute sécurité des données sensibles.

Pour qualifier la qualité des données, il faut tenir compte de la différence entre les machines qui les collectent. Par exemple, en imagerie médicale, la qualité des radios et des IRM sera différente selon les appareils. Pour ce qui est de la confidentialité, le recueil des données ne pose pas de problème dans les hôpitaux, car ce sont des médecins qui les collectent, évitant ainsi les soucis de confidentialité.

La question de l’anonymisation est toute aussi importante. Si l’on vous fait une radio, il est difficile de la rendre la rendre totalement anonyme. Ainsi aux États-Unis, des étudiants ont réussi à trouver les radios d’un gouverneur dans une base de données publique. À l’aide d’une IA, ils ont recoupé ces radios avec l’âge du gouverneur en question et ont réussi à déterminer dans quel hôpital ont été réalisées les radios. En France, toutes les données médicales sensibles doivent être hébergées dans des data centers sécurisés, labellisés EDS, entrepôts de données de santé.

Quel est l’avenir de l’IA et des robots en médecine ?

Ces technologies vont continuer à s’améliorer et à se démocratiser. Leurs bénéfices sont multiples :

  • Pallier le manque de personnel médical. On peut imaginer l’installation de bornes à l’entrée des hôpitaux qui orienteront les patients en fonction de leurs symptômes. Ou encore des cabines de téléconsultations vont se multiplier et assurer des soins réguliers ou des suivis (hypertension par exemple), luttant ainsi contre les déserts médicaux.
  • Gagner du temps. Les robots vont pouvoir effectuer plus d’actes chirurgicaux, comme la pose automatique de cathéter et ainsi faire gagner un temps précieux aux équipes médicales. Les robots vont gagner en autonomie sur les opérations en ayant des gestes plus précis qu’un chirurgien. Grâce à l’IA, la reconnaissance vocale facilite d’ores et déjà la saisie des rapports médicaux et l’entrée des données des patients via des bornes et des tablettes. Les interfaces sans contact vont se développer avec des fonctionnements à la voix et des dossiers médicaux qui apparaissent dans les lunettes de réalité augmentée du médecin.
  • Personnaliser les traitements. Grâce à l’IA, les traitements seront beaucoup plus finement adaptés à chaque patient. Notre dossier médical numérique nous suivra tout au long de la vie.
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