L’intelligence artificielle (IA) est utilisée en médecine pour détecter des maladies plus tôt, personnaliser les traitements, suivre les patients et organiser les soins. Son développement s’accompagne de questions sur la protection des données et la fiabilité des algorithmes.
Radiologie et imagerie médicale
En radiologie, des logiciels d’IA signalent les anomalies sur les images pour aider le médecin. Une étude menée à l’hôpital Armand-Trousseau (AP-HP) sur des radiographies d’enfants et de jeunes adultes a évalué le logiciel BoneView de la société française Gleamer : avec son aide, la sensibilité moyenne des radiologues pour détecter une fracture est passée de 73,3 % à 82,8 %, sans baisse de la spécificité.
Santé mentale et assistants conversationnels
Des agents conversationnels généralistes, comme ChatGPT ou ceux de Character.ai, sont utilisés par certaines personnes, notamment des jeunes ou des personnes aux moyens limités, comme soutien psychologique. Disponibles à toute heure, ils ne remplacent pas un professionnel de santé et ne sont pas des dispositifs médicaux.
Surveillance des patients
Des objets connectés associés à des algorithmes permettent de suivre en continu certains paramètres, comme le rythme cardiaque, et d’alerter en cas d’anomalie. À l’hôpital, l’analyse prédictive est étudiée pour repérer les patients exposés à une réhospitalisation.
Exemples d’usage
Guillaume Dumas, chercheur à l’Université de Montréal, estime que l’IA peut aider les médecins à consacrer davantage de temps à la relation avec le patient. Il cite l’exemple de Pop Balloons, un jeu vidéo qui utilise l’IA pour aider au dépistage des troubles du spectre de l’autisme chez l’enfant.
Enjeux éthiques
L’usage de l’IA en santé soulève des questions de confidentialité des données de santé et de biais des algorithmes, qui peuvent être moins fiables pour des populations peu représentées dans les données d’apprentissage. Les institutions recommandent une gouvernance stricte de ces outils, la formation des professionnels de santé et l’association des patients à leur conception.
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Sources
- Nguyen T. et al., Assessment of an artificial intelligence aid for the detection of appendicular skeletal fractures in children and young adults by senior and junior radiologists, Pediatric Radiology, 2022