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La détection automatique de métastases chez des femmes souffrant de cancer du sein s’est révélée parfois plus efficace que le dépistage humain. Les résultats d’une étude* publiée le 12 décembre dans le Jama montrent que certains algorithmes affichent des taux inférieurs de faux-négatifs et de faux-positifs par rapport à ceux des pathologistes.

L’anatomopathologie à l’heure de l’intelligence artificielle

Evaluer la propagation d’un cancer fait partie des examens essentiels pour décider du protocole de soins. Or, dans le cancer du sein, l’analyse histologique des ganglions sentinelles par les pathologistes n’est pas fiable à 100%. En outre, elle est très consommatrice de temps. C’est pourquoi le recours à l’intelligence artificielle suscite de l’espoir. La numérisation complète de l’évaluation microscopique des coupes histologiques de ganglions lymphatiques est aujourd’hui possible techniquement.

Algorithme contre humain

Des chercheurs néerlandais ont donc mis sur pied le « Cancer Metastases in Lymph Nodes Challenge ». Les résultats de cette expérimentation ont été publiés dans le Jama du 12 décembre. Concrètement, un ensemble d’images avec et sans métastases a été confié à différentes équipes internationales afin qu’elles puissent construire des algorithmes. Ensuite, ces algorithmes ont été évalués sur 129 images (49 avec et 80 sans métastases). Afin de comparer leur efficacité, ces coupes histologiques ont aussi été analysées par un panel de 11 pathologistes qui avaient deux heures pour analyser ces images et enfin avec un pathologiste qui n’avait aucune contrainte horaire. Les machines comme les hommes devaient repérer dans un premier temps des foyers métastatiques et dans un second temps l’absence ou la présence de métastases ganglionnaires dans une lame ou une image.

Résultats

• Sur les 32 algorithmes évalués, 7 d’entre eux sont parvenus à une meilleure discrimination des métastases que les 11 pathologistes sous contrainte horaire
• Le meilleur algorithme a obtenu un résultat similaire au pathologiste qui n’avait pas de contrainte de temps
• Les meilleurs pathologistes sont passés à côté de 37,1% des micrométastases

Une étude à relativiser

« A notre connaissance, c’est la première étude qui montre que l’interprétation d’images pathologiques peut être réalisées par des algorithmes d’apprentissage à un niveau de précision qui rivalise avec les performances humaines », ont déclaré les auteurs de ce challenge. Ils concèdent cependant des limites à l’exercice, notamment parce qu’il s’agit d’un exercice de simulation. Les conditions ne sont donc pas comparables à celles de la pratique clinique.

Un éditorial critique

Dans un éditorial**, Jeffrey Alan Golden, pathologiste au Brigham and Women’s Hospital de Boston, souligne quant à lui que deux heures représente « un laps de temps irréaliste pour l’évaluation des 129 lames ». Cependant, le fait que l’intelligence artificielle permette de détecter les micrométastases aussi bien, voire mieux que les pathologistes est « excitant ». A ses yeux, cette étude montre que l’intelligence artificielle pourrait, en quelque sorte, « seconder » les spécialistes. Des étapes restent malgré tout à franchir. L’auteur de l’éditorial cite notamment deux obstacles majeures : la formation des professionnels et l’évaluation économique de l’IA.

Terra Nova a publié le 5 décembre 2017 une note sur « La santé à l’heure de l’intelligence artificielle ». Les experts du think tank esquissent des perspectives pour l’avenir en partant des systèmes, programmes et algorithmes déjà existants dans le champ de la santé.

L’idée est aussi de proposer une réflexion sur les politiques publiques à mettre en oeuvre pour faire émerger une stratégie française de santé en intelligence artificielle, et ainsi permettre la transformation du secteur médical à moyen et long terme dans les meilleures conditions.

H&TI a résumé les grandes lignes de cette note.

Les impacts envisageables dès à présent sur les métiers médicaux

L’AI pourrait contribuer à hauteur de 15 700 milliards de dollars à l’économie mondiale en 2030, selon le cabinet de consultants Pricewaterhouse-Coopers, soit une hausse respective de 26 %, de 14,5 % et de 9,9 % des PIB de la Chine, des États-Unis et de l’Europe du Nord. Le monde de la santé est  l’un des secteurs où ces enjeux sont les plus forts. « Comme beaucoup d’autres innovations numériques, va transformer, déplacer les métiers du monde médical, au risque de bouleverser certains schémas qui semblaient acquis, pointe Terra Nova. Mais elle le fera aussi en améliorant les conditions de vie des patients, voire en contribuant à sauver des vies, ce qui donnera de ces nouveaux moyens techniques une perception moins impersonnelle ou menaçante ». Quelques exemples :

• L’imagerie médicale : Mammographie, dermatologie, rétinopathie diabétique… sont autant de domaines où l’IA accélère le travail médical et fournit des résultats plus affinés que ceux apportés par le seul regard expert du clinicien. On peut citer en exemples ce qui est déjà développé par Aidoc Medical, Zebra Medical Vision, Therapixel, MedyMatch, le programme dédié aux diabétique de Google, programme dédié aux diabétiques ou encore Tilak Healthcare.

• Le diagnostic : L’analyse, à un moment « t » ou de façon constante, de données de santé facilite l’émergence d’alertes en temps réel aux fins d’établir des diagnostics de plus en plus précis ou d’assurer un suivi exhaustif des patients, notamment ceux qui souffrent de pathologies chroniques. Parmi les avancées celles de Your.MD, chatbot de prédiagnostic, Clustaar, experte sémantique, Syllabs, qui propose de rédiger certains documents à la place du praticien grâce à une IA. DreamQuark, propose des solutions d’analyse de données pour détecter des phénomènes rares et invisibles pour l’homme, ou encore Cardiologs, solution web de lecture des électrocardiogrammes. On peut encore citer Implicity, dont la solution doit permettre de gérer à distance les pacemakers et WinterLight Labs, programme de diagnostic de maladies mentales et cognitives.

• La recherche : Si l’on a accès à la totalité de la littérature scientifique, aux résultats des centaines de milliers de recherches existantes, aux comptes rendus cliniques mais aussi aux données génétiques des patients… il ne faut que quelques jours, voire quelques heures à des IA pour mettre en évidence de premiers résultats, détecter une pathologie, proposer une molécule utile ou sortir des médicaments du circuit au regard de leurs dangers potentiels ou avérés. Travaillent sur ce créneau, le programme Watson d’IBM qui s’est illustré en diagnostiquant en dix minutes un cas rare de leucémie. La CNAM et l’École polytechnique se sont quant à elles alliées dans l’objectif de développer, d’ici 3 ans, des technologies autour du Big Data dans le champ de la santé.

Ces quelques exemples montrent à quel point les IA semblent déjà supérieures à la capacité technique humaine ou tendent à la dépasser dans certains domaines spécifiques. 

Une articulation du médecin avec les autres professionnels de santé bouleversée

Au-delà du médecin dans sa propre activité, les IA pourraient bouleverser la gradation des réponses apportées aux patients, à travers les rapports entre le médecin et les autres professionnels de santé.

Terra Nova estime que, dans  dans la perspective d’une démographie médicale qui se contracte, avec la persistance des déserts médicaux et de contraintes budgétaires lourdes, une éventualité serait d’évoluer, pour les tâches les plus simples, souvent chronophages, vers un duo pole infirmiers praticiens/cliniciens et IA, y compris dans le cas de pathologies lourdes ou chroniques.

Le médecin serait alors plus attendu sur d’autres champs d’activité, les taches les moins automatisables, l’écoute et le conseil et la maîtrise des machines complexes. 

Cette délégation de tâches pourrait aussi se faire envers une autre IA, experte cette fois-ci : les chatbots qui collaborent avec les médecins pour se charger des premières questions à poser lors d’un rendez-vous médical. Ces même chatbots peuvent aussi aider à poser les premiers diagnostics pour aiguiller un patient vers tel ou tel spécialiste ou hôpital ou service hospitalier.

Vers une stratégie française de santé en intelligence artificielle

Afin de mieux appréhender les transformations à venir des métiers de la santé et préparer les évolutions futures, il est nécessaire de développer des politiques publiques adaptées.

L’anticipation et la réactivité comme philosophie de régulation

La France doit dès aujourd’hui, selon Terra Nova, affirmer son ambition au niveau européen en matière d’IA et en faire un facteur d’attractivité grâce à une meilleure compétitivité de ses entreprises. Cet objectif doit guider l’action des pouvoirs publics comme des acteurs économiques : il s’agit de permettre à la France d’être connue et reconnue comme l’un des pays les plus en pointe en matière d’IA et offrant les meilleures conditions à son développement.

Anticipation et réactivité doivent être par ailleurs au fondement de notre modèle de régulation. Il est indispensable de pouvoir questionner en permanence la manière dont les hommes et leurs pratiques vont évoluer au contact de cette « espèce inorganique » que sont l’IA et ses diverses incarnations robotiques.

Les évolutions technologiques et techniques vont nous imposer de renégocier, collectivement et progressivement, un compromis entre nos valeurs et le surcroît de puissance que nous apportent ces nouveaux outils.

Vie privée et secret médical : les lignes rouges à ne pas franchir

Être volontariste sur le développement des IA ne signifie pas suspendre toute forme d’interdiction : respect de la vie privée et du secret médical, droit individuel d’accès, de rectification et de suppression des données personnelles, limitations dans l’accès aux données non anonymisées de santé pour les assureurs et les industries pharmaceutiques… sont autant de principes qui méritent d’être affirmés et défendus.

Il faudra envisager de travailler notamment au plan technique à la définition de solutions sécurisées et respectueuses de la vie privée, en renforçant la compréhension de ce que font réellement les systèmes reposant sur l’IA, et en améliorant la transparence sur les traitements réalisés par ces derniers. Mais trouver un équilibre entre précaution et progrès ne doit pas conduire à des réglementations trop rigides. Il faut au contraire demeurer pragmatique.

L’éducation, un levier de développement

Pour développer ce nouveau domaine technologique en France , il est nécessaire de s’appuyer sur :

• La formation initiale et continue des professionnels de santé ;
• Une action éducative plus globale auprès du grand public pour favoriser dès le plus jeune âge l’acquisition de certaine compétences.

Faciliter le transfert des travaux de recherche vers l’industrie

La stratégie #FranceIA a fait de nombreuses propositions jugées intéressantes par Terra Nova :

• Étudier la possibilité et l’intérêt de favoriser, via une défiscalisation, le rachat de start-ups de l’IA par les grands groupes français afin qu’ils s’approprient plus rapidement des technologies innovantes et pointues pour garder leur avantage compétitif.
• En prolongement de l’action de la BPI, soutenir la mise en place de fonds pour des investissements unitaires en capital supérieurs à 25 millions d’euros pour aider à la transformation des start-ups de l’IA en futurs champions.
• Faciliter les transferts recherche-entreprises grâce à des démarches d’open innovation.
• Attribuer un financement de recherche, sur une période de cinq ans, pour des projets innovants.
• Détecter, soutenir et accompagner les talents entrepreneuriaux.
• L’investissement dans l’innovation directe pour produire de nouvelles machines.
• L’investissement en équipement.

Singapore’s OCBC Bank announced in November 2017 the possibilty for users to purchase health insurance plans via its mobile and internet banking channels.

« Typically, health insurance plans like critical illness, disability, hospitalization and surgical are not sold via online channels as they require a health check-up to evaluate the applicant’s medical condition. (…) With [the] « Early Cancer Care » [service], eligible OCBC Bank customers simply need to make a health declaration with the click of a button, » the group said.

« The start of ‘democratization of insurance’ » (OCBC)

Early Cancer Care is the first health insurance product to be deployed on OCBC’s mobile and internet banking channels. It will offer more non-general insurance plans, which will be added gradually to the device.

This is a « game changer » and « the start of what I call ‘democratization of insurance’, » said Aditya Gupta, head of e-business Singapore at OCBC (source: Bankingtech.com).

Adopted by the Singaporean insurance company Great Eastern Life, the cancer insurance plan provides coverage in the event early or major cancer is detected.

A secured environment

Personal data protection is taken very seriously by OCBC. The process will be « private and confidential » and set up « in a secured environment », the banking group assures.

Once the customer has logged into the platform via two-factor authentication, his/her personal information will be pre-populated on the insurance product application form, and he/she will be able to make the payment from his/her OCBC Bank accounts or credit card.

OCBC invests on high tech to enhance the security of its services

The bank recently showed a strong interest in the field of new technologies in order to modernize and improve its services.

The company has recently invested in artificial intelligence and machine learning to put in place more effective systems in order to fight against financial crime.

Moreover, OCBC’s retail and business banking customers can now log in to the bank’s app via a selfie if they use the iPhone X. The bank says it’s the first to offer such a biometric technology in Singapore.