L'intelligence artificielle en biomédecine pour accélérer la recherche
- L'avenir de la biomédecine s'écrit déjà en algorithmes
- Des décisions médicales plus précises
- Méfiance et préjugés, des obstacles à surmonter
Ces dernières années, l'intelligence artificielle (IA), son application et son intégration dans différents domaines sont devenues de plus en plus tangibles dans notre vie quotidienne. Dans le domaine de la biomédecine et de la santé, les scénarios qui se présentent sont encourageants : perfectionner la détection précoce de toute pathologie, obtenir des diagnostics plus précis ou encore suivre les traitements en temps réel. Cependant, toute lumière émanant d'une nouvelle technologie génère des ombres qu'il convient de dissiper.
Le saut qualitatif que l'IA provoque dans la biomédecine s'articule autour de trois axes principaux : la recherche, la pratique clinique et la formation. Dans chacun d'entre eux, de nouvelles initiatives sont déjà en cours d'élaboration, qui se traduiront par des améliorations tant pour les professionnels de la santé que pour les patients. Cependant, alors que toute cette révolution est en cours, de nombreuses questions restent sans réponse quant à l'application clinique en situation réelle, qui n'a pas encore atteint le même rythme de développement vertigineux.
L'avenir de la biomédecine s'écrit déjà en algorithmes
"Tout ce que nous faisons au Barcelona Supercomputing Center, comme dans l'ensemble de la pratique de la biologie et de la biomédecine, est de plus en plus directement lié à l'IA". Alfonso Valencia, professeur à l'ICREA et directeur du département des sciences de la vie au Barcelona Supercomputing Center (BSC-CNS), est l'une des figures de proue de la bioinformatique et de l'application de l'IA à la résolution de problèmes biomédicaux. Valencia participe à un projet visant à identifier de nouveaux biomarqueurs pour prédire le risque de rechute dans la leucémie lymphoblastique aiguë, soutenu par l'appel CaixaResearch pour la recherche en santé.
En tant que directeur du département des sciences de la vie au Barcelona Supercomputing Center (BSC-CNS), il confirme que l'IA est déjà un élément fondamental du travail quotidien de son équipe : "Nous développons des initiatives liées à l'interprétation des données médicales, telles que des modèles linguistiques fondamentaux formés en espagnol et dans les langues co-officielles pour les appliquer à des textes biomédicaux dans le but d'interpréter et de comprendre des rapports médicaux. Nous l'utilisons également pour comprendre et extraire des informations à partir de radiographies et d'images médicales. Mais nous appliquons aussi l'IA aux génomes et aux protéines pour étudier comment elle peut aider à concevoir de nouveaux médicaments".
Un autre domaine de recherche important mené par l'équipe du Dr Alfonso Valencia est le développement de ce que l'on appelle les jumeaux numériques : "Les jumeaux numériques sont des constructions techniques qui simulent en temps réel le fonctionnement d'un système. Un bon exemple est celui des usines automobiles, où un jumeau numérique peut reproduire n'importe quelle circonstance sans avoir à modifier quoi que ce soit dans le monde réel. Au BSC, nous simulons des systèmes atomiques, des protéines et des médicaments ; nous simulons également le comportement des cellules pour analyser comment une tumeur évolue et réagit à un médicament, comment elle interagit avec l'environnement ou avec le système immunitaire... Tous ces exemples complètent les systèmes d'essais cliniques traditionnels, car nous sommes encore loin de pouvoir simuler toute la complexité d'un organisme et du corps humain".
Des décisions médicales plus précises
La précision que l'IA peut apporter au personnel de santé dans la prise de décision est l'une des applications les plus intéressantes. Par exemple, l'imagerie diagnostique est déjà une réalité tangible, comme l'explique Alfonso Valencia : "L'étude la plus complète à ce jour sur l'utilisation de l'IA dans l'analyse des radiographies a récemment été publiée. Les résultats de l'étude montrent que les systèmes d'IA sont capables de détecter certaines caractéristiques des images radiographiques avec plus de précision que les professionnels de la santé. Toutefois, l'interaction avec le patient dans un environnement réel doit encore être développée".
Cette aide au diagnostic est essentielle dans les situations d'urgence où une action rapide est nécessaire. Le projet mené par le Dr Natalia Pérez de la Ossa, coordinatrice de l'unité d'AVC à l'hôpital Germans Trias i Pujol et chercheuse à l'Institut de recherche Germans Trias i Pujol (IGTP), soutenu par l'appel CaixaImpulse pour l'innovation dans le domaine de la santé 2023, en est un excellent exemple. Son objectif est de catégoriser rapidement les patients victimes d'un AVC à l'aide d'algorithmes d'IA, ce qui pourrait améliorer leurs chances de récupération de 10 %. "Nous concevons un outil qui peut être utilisé dans les ambulances pour pouvoir prédire le type d'AVC dont souffre une personne grâce aux données recueillies au moment des premiers soins préhospitaliers, avant les tests de diagnostic ou l'imagerie cérébrale, et décider vers quel hôpital il est préférable de la transférer, car la thérapie appropriée dans chaque cas peut varier considérablement", explique-t-il.
Le suivi en temps réel de l'état de santé des patients après le diagnostic est un autre grand domaine dans lequel nous constatons des progrès. Pérez de la Ossa explique son application potentielle dans le suivi des maladies neurodégénératives, par exemple. En utilisant les données collectées par les appareils existants, les nouveaux outils d'assistance basés sur l'IA peuvent identifier les premiers signes de risque : "Les chutes, les changements de tonalité de la voix, etc., chez les patients atteints de la maladie de Parkinson, par exemple, peuvent indiquer d'éventuelles fluctuations, et tout cela est important car cela permettra aux professionnels de la santé d'agir rapidement et d'anticiper d'éventuelles complications".
Pour sa part, le Dr Rodrigo Menchaca, associé fondateur et directeur d'AIS Channel, et directeur de Digital Skin à l'ISDIN, fait allusion à l'aide que l'IA apporte dans le domaine de la formation : "Aujourd'hui, nous pouvons être assistés par un système de navigation chirurgicale avec IA qui nous guide dans l'acte chirurgical. C'est-à-dire qu'à l'aide d'un système qui a été entraîné à apprendre une chirurgie et toutes les phases chirurgicales, nous parvenons à élaborer un GPS chirurgical, une carte thermique qui montre les deux prochaines étapes idéales de la chirurgie".
Méfiance et préjugés, des obstacles à surmonter
L'un des plus grands risques de l'application de l'IA à la biomédecine est que des algorithmes biaisés peuvent conduire à des décisions médicales injustes ou à des diagnostics erronés. Ces biais sont un problème intrinsèque au développement de tout outil d'IA et peuvent être acquis à tout moment du processus : de la sélection des données avec lesquelles les systèmes sont entraînés à l'interprétation des résultats par les professionnels. Selon Alfonso Valencia, "la solution est que les systèmes intègrent une marge d'erreur lorsqu'ils communiquent un résultat". En outre, le professionnel doit comprendre que les résultats ne sont que des prédictions". La bonne nouvelle, c'est que l'industrie de l'IA reconnaît la nécessité d'inclure ces marges et qu'il existe une réponse unifiée pour encourager le développement d'outils qui contrôlent les biais à tous les niveaux et surveillent les protocoles des systèmes pour en garantir la fiabilité.
La mise en œuvre définitive de l'IA devra également surmonter les réticences des professionnels de la santé, qui ont peur de l'inconnu, de ne pas savoir comment interpréter les informations ou de ne pas comprendre correctement l'outil. Pour le Dr Pérez de la Ossa, ces doutes pourraient être levés par une formation appropriée afin que les équipes médicales perçoivent la valeur que l'IA peut apporter à leur travail quotidien, par exemple en les libérant de tâches de gestion plus répétitives pour les consacrer au traitement des patients. De plus, comme l'ajoute M. Pérez de la Ossa, la technologie peut nous fournir des informations que nous n'aurions pas autrement : "Par exemple, à partir d'un électrocardiogramme, un système d'IA peut nous dire si ce patient risque de souffrir d'une sorte d'arythmie. C'est quelque chose que nous ne pouvons pas voir avec nos yeux. C'est dans des cas comme celui-ci que l'IA a une réelle valeur ajoutée et nous voulons l'incorporer dans notre pratique quotidienne".
Toutes ces conclusions ont été les protagonistes du débat CaixaResearch "L'intelligence artificielle dans la biomédecine : présent et futur", diffusé le 22 mars et dont l'enregistrement peut être consulté via le lien ci-dessus. Comme l'ont souligné les experts, l'IA est en train de révolutionner le domaine de la biomédecine en permettant une prise de décision plus précise, en réduisant la marge d'erreur et en réalisant des avancées plus rapidement.