Le 29 mars 2018, le sommet « AI for Humanity : l’intelligence artificielle au service de l’humain » réunissait au Collège de France plusieurs experts internationaux sur le thème de l’Intelligence artificielle. Ran Balicer, directeur de l’institut de recherche israélien Clalit, évoquait les applications de l’intelligence artificielle en santé en Israël.
D’après le professeur Ran Balicer, l’usage de l’intelligence artificielle et du big data en santé présente de nombreux avantages. Il permet d’adopter une approche proactive, d’individualiser les traitements, réduire la charge administrative des personnels hospitaliers, mettre en oeuvre une médecine de précision, réduire la marge d’erreurs médicales. R. Balicer illustre cela à l’aide d’exemples concrets inspirés de l’expérience hospitalière israélienne d’aujourd’hui.
Médecin diplômé de l’Université de Tel Aviv et titulaire d’un doctorat en santé publique de l’Université Ben Gurion du Néguev, le professeur Ran D. Balicer dirige l’Institut de recherche Clalit et le département de Health Policy Planning au sein de Clalit, organisme de santé publique couvrant près de 50% de la population israélienne. Responsable de l’organisation et de la planification des soins, il est également chargé de veiller à la qualité des soins, réduire les disparités d’accès au système de santé israélien, et en améliorer l’efficience.
En guise d’introduction à sa keynote, le professeur Ran Balicer rappelle qu’au sein des pays développés, 30% des soins dispensés sont inutiles, de nombreux décès sont imputables à des erreurs médicales (3e cause de mortalité évitable au sein des hôpitaux), et 45% des prises en charges nécessaires ne sont pas assurées. R. Balicer en appelle à l’utilisation des outils de l’intelligence artificielle pour remédier aux insuffisances organisationnelles du système de santé. Israël est particulièrement actif en la matière.
Le développement de l’IA en santé permet de mieux détecter les symptômes et de faire un suivi prédictif du développement d’une maladie, d’exploiter les résultats d’analyse (imagerie médicale), de formuler de nouvelles hypothèses de diagnostic et des propositions thérapeutiques plus personnalisés.
Des multiples usages de l’intelligence artificielle en santé en Israël
Reconnaissance d’image : Utilisation de l’IA en radiologie
Les outils d’IA sont aujourd’hui performants en matière de reconnaissance d’images. L’IA peut lire des radiologies médicales. Israël souffre d’une pénurie de radiologues et certaines informations peuvent leur échapper. La fiabilité des outils d’IA en matière de lecture de radiologies est quasi-totale. D’après le prof. Balicer, « les algorithmes ne se contentent pas de lire les images de radiologies, ils peuvent également détecter ce que les médecins ne peuvent identifier ». A titre d’exemple, le diagnostic de l’ostéoporose est déjà réalisé en Israël au moyen de l’IA.
L’IA induit un changement de paradigme : d’un système de santé « réactif » (curatif) à « proactif » (préventif)
« The real paradigm shift is in the move from a reactive system to proactive care. Imagine you could see someone, and know that something bad is going to happen to them and that you can do something about it ». Ran Balicer
L’IA permet de prévenir l’apparition d’une maladie ou de l’appréhender très précocement. Israël a adopté une approche proactive en santé. Le Prof. Ran Balicer illustre cette inflexion des modes de prise en charge en prenant l’exemple de l’insuffisance rénale. Quels peuvent être les usages de l’IA en ce domaine ? L’IA, couplée au traitement de base de données massives, permet de détecter, plusieurs années avant l’apparition de la maladie, le risque de contracter une insuffisance rénale à long terme et de prendre les mesures adaptées pour en réduire la gravité ou en prévenir le développement.
L’organisation Clalit, qui prend en charge la moitié de la population israélienne (soit près de 5 millions d’individus), utilise l’intelligence artificielle pour identifier les risques d’apparition d’une insuffisance rénale. L’organisme analyse les données de santé mises à leur disposition, appelle les patients, les incite à se rendre à l’hôpital, les sensibilise aux enjeux de cette pathologie et les encourage à adopter des comportements alimentaires sains. Un suivi de long terme de cette population est également assuré. Ceci, précise Ran Balicer, a permis de réduire significativement le recours aux dialyses parmi la patientèle à risque.
Les usages de l’IA dans le suivi des maladies chroniques : médecine de précision, individual modeling et traitements proportionnées aux besoins des patients
Médecin de formation, le Professeur Balicer rappelle que tout traitement médical doit être proportionné aux besoins spécifiques des patients : « When you give intensive treatment, too much is bad, too little is dangerous. The optimum point in the middle is individual and not average, because each patient is unique. There is a way with AI to take this data and have results for the individual person and not the average ».
Les algorithmes sont aujourd’hui en mesure de traiter des millions de données de patients archivées au fil des décennies et d’en déduire le meilleure traitement pour un patient qui présenterait aujourd’hui les mêmes caractéristiques. Ce traitement est déjà opérationnel dans les hôpitaux israéliens, qui ont fait de la médecine de précision une priorité à l’image de leurs homologues nord-américains.
« If it were not for the great variability among individuals, medicine might as well be a science, not an art ». William Osler, cité par Ran Balicer.
Les préférences des patients peuvent être intégrées aux algorithmes
« Algorithmes are just opinions embedded in codes. We can embed in the codes the patients’ opinion and we can ask then what outcomes they are interested (…). Having the physician and the patient define what is important for them had a dramatic impact on what was recommended for intensive or non intensive cares ».
Il est désormais possible d’intégrer les préférences des patients aux algorithmes et de définir des traitements adaptés à leurs souhaits (soins intensifs, etc.).
En oncologie, rappelle le Professeur Balicer, 1/3 des traitements prescrits échouent à la première tentative. « L’usage de données individuelles permet de réduire la marge d’erreur et de soulager le travail des personnels hospitaliers ».
L’usage de l’IA en santé n’est pas sans risque
Les risques liés à l’utilisation de l’IA en santé sont de trois ordres :
- Respect des règles de confidentialité : au marché noir, les données de santé sont mieux valorisées que les données bancaires, concède R. Balicer. Il faut ainsi promouvoir des technologies de santé respectueuses de la confidentialité des données mais qui permettent toutefois de réaliser de réelles avancées en santé. La cybersécurité sera prochainement amenée à jouer un rôle centrale pour sécuriser l’utilisation des données. Israël est particulièrement actif en ce domaine.
- Déficit de confiance : la culture médicale doit embrasser les nouvelles technologies. Il est indispensable de familiariser les médecins avec l’IA et d’encourager leur utilisation pour neutraliser les doutes et méfiances éventuelles suscités par cette technologie.
- Risques liés au maintient du statu quo : il faut aller au delà du statu quo. Ran Balicer rappelle que la médecine actuelle est perfectible et que l’usage de l’IA permet de réduire la mortalité évitable : « It is not risk free to stay where we are, people die everyday ».