A l’orée d’une nouvelle ère médicale
L’intelligence artificielle a donné des résultats très satisfaisant en ce qui concerne le diagnostic d’un certain nombre de pathologies, et ce n’est pas tout. Cette technologie est aussi capable de proposer des traitements existants et de proposer des nouvelles approches thérapeutiques.
Le géant pharmaceutique Pfizer Inc. a collaboré avec l’intelligence artificielle Watson d’IBM pour découvrir de nouveaux médicaments et de nouvelles approches en matière d’immunothérapie. Watson a ingéré 25 millions de rapports médicaux, plus d’un million d’articles de journaux médicaux, des dossiers de 4 millions de patients, ainsi que tous les brevets de médicaments depuis 1861.
Le système est régulièrement mis à jour avec les dernières données de la recherche médicale. Ce qui était au départ un programme pilote est devenu un partenariat à part entière lorsque Watson a suggéré un traitement novateur aux équipes de chercheurs de Pfizer, et que cette thérapie fait actuellement l’objet d’essais cliniques.
L’une des principales causes de cécité est l’atteinte de la rétine résultant du diabète. Il peut n’y avoir aucun symptôme dans les étapes initiales, rendant la détection à un stade précoce très critique. Les chercheurs de Google Brain d’Alphabet ont développé un système d’IA qui peut examiner des images de la rétine et détecter la maladie comme le feraient des ophtalmologistes humains.
Le système a même surpassé les normes établies par le National Institutes of Health par son exactitude et sa précision. Cette technologie peut être utilisée pour fournir un dépistage de la maladie en l’absence d’ophtalmologistes qualifiés, permettant de prévenir la cécité chez un nombre incalculable de patients à risque.
Des outils qui outrepassent les capacités des acteurs humains
En plus de résultats prometteurs dans l’exécution de travaux médicaux jusqu’ici réservés à médecins humains, l’intelligence artificielle est d’atteindre une performance et une précision que ne peuvent atteindre les humains.
Par exemple, les algorithmes d’apprentissage en profondeur ont été en mesure de diagnostiquer la présence ou l’absence de tuberculose (TB) sur des radiographies thoraciques avec une précision étonnante.
Les algorithmes ont atteint un taux d’exactitude impressionnant de 96%, mieux que de nombreux radiologistes humains. Comme le notent les chercheurs, la détection automatisée de la tuberculose pulmonaire par la radiographie thoracique peut faciliter les efforts de dépistage dans les zones où la prévalence est élevée, mais où le nombre de radiologues est limité.
Les chercheurs de Google ont mis au point une intelligence artificielle capable de détecter la propagation du cancer du sein dans les tissus des ganglions lymphatiques avec une précision comparable ou supérieure à celle des pathologistes humains. La recherche de minuscules dépôts de cancer sur une image microscopique peut être aussi difficile qu’essayer de trouver une seule maison de forme inhabituelle sur les photographies satellites d’une ville entière. Mais alors qu’un pathologiste humain peut souffrir de fatigue ou d’inattention, l’IA peut traiter des milliers d’images tout en gardant la même précision.
Quoiqu’étant à leurs tous premiers pas, les intelligences artificielles montrent des résultats plus que satisfaisants en matière de diagnostic, de traitements de pathologies et de recherche médicale. Ces systèmes d’IA ont l’étonnante capacité de passer en revue des dizaines de millions de données, de reconnaître des modèles et de détecter des différences qui pourraient être imperceptibles aux humains.
Ils surpassent déjà les acteurs humains dans de nombreux domaines et pourraient les remplacer dans un proche avenir. Leur capacité à assimiler et à traiter des quantités infinies de données, en feront, à n’en point douter, les alliés incontournables des systèmes de santé publique. Ce qui n’était que de la science fiction est aujourd’hui une réalité tangible.