L'intelligence artificielle sera également utile pour la médecine en ligne

Ce billet commente la mise au point que vient de faire l'équipe du Centre de recherche du CHU de Montréal au Québec sur l'usage de l'intelligence artificielle en médecine. Nous utilisons également ce travail pour nous projeter dans l'usage de l'IA  lors de l'exercice médical en ligne ou télémédecine.

Hamet P, Tremblay J. Artificial intelligence in medicine. Metabolism. 2017 Apr;69S:S36-S40. doi: 10.1016/j.metabol.2017.01.011. Epub 2017 Jan 11.PMID: 28126242

Un peu d'histoire sur les robots humanoïdes..

Le mot "robot" fut introduit pour la première fois dans la littérature en 1921, par l'écrivain tchèque Karel Capek dans sa pièce intitulée " Rossum's Universal Robots". La première notion d’un automate "humanoïde" remonte au IIIe siècle en Chine lorsqu’un ingénieur en mécanique, Yan Shi, présenta à l’empereur Mu de Zhou, une silhouette en forme humaine bricolée avec du cuir, du bois et des organes artificiels. Au XIIe siècle, un musulman mathématicien, inventeur et ingénieur en mécanique, nommé Al-Jazari, créa un robot humanoïde capable de frapper des cymbales. Au cours de la Renaissance, Leonard de Vinci fit une étude détaillée de l'anatomie humaine pour concevoir son robot humanoïde. Ses croquis, dessinés en 1495, furent seulement découverts dans les années 1950. Le robot de Léonard de Vinci était un chevalier armé, capable de se lever, de s'asseoir, de bouger la tête et la mâchoire. Il fonctionnait avec des poulies et des cables. Les croquis de Léonard de Vinci ont été une source d’inspiration pour toute une génération de chercheurs en robotique, dont certains ont travaillé avec la NASA.

Le robot chirurgical Da Vinci signe la naissance de la téléchirurgie

En médecine, le robot chirurgical construit par la société américaine, Intuitive Surgical, fut appélé robot "Da Vinci" en reconnaissance de l’impact des croquis de Léonard de Vinci sur sa conception. Il fut validé par la Food and Drug Administration (FDA) en 2000. A ce jour, plus de 5000 interventions ont été réalisées dans le monde, dans des indications de chirurgie mini-invasive assistée par une console que le chirurgien pilote. Le robot Da Vinci est désormais couramment utilisé pour les prostatectomies et la chirurgie gynécologique. Il commence à être utilisé dans la chirurgie réparatrice des valves cardiaques. Le robot peut être manipulé à distance et on parle alors d'un acte chirurgical piloté à distance par le chirurgien. C'est de la téléchirurgie. L'expérience Lindberg de 2000 entre New York et Strasbourg à l'initiative du Pr Marescaux, souvent citée par les médias pour fixer la naissance de la téléchirurgie, visait à mesurer comment un acte chirurgical pouvait être déclenché à Strasbourg par un chirurgien situé à New York.

L'émergence du concept d'Intelligence Artificielle (IA)

C'est l'américain John McCarthy qui inventa le terme ''intelligence artificielle" « (IA) en 1955. La définition qu'il en donna fut la suivante :« la science et les techniques de fabrication de machines intelligentes". Il fonda le domaine de l’IA en 1956 à la Conférence du Collège de Dartmouth consacrée à l’intelligence artificielle. Cette conférence donna naissance à une nouvau domaine de la recherche scientifique.  Elle fournit un cadre intellectuel pour toutes les  démarches de recherche scientifique et le développement informatique consacrés à l'IA.

L'IA est considérée aujourd'hui comme une branche de l’ingénierie qui  travaille sur des concepts novateurs et des solutions novatrices pour résoudre des défis complexes. La cybernétique lancée au début des années 50 par l'américain Norber Wiener a fortement contribué au développement de l'IA. La cybernétique est une science transdisciplinaire, "de l'action orientée vers un but", fondée sur l'étude des processus de commande et de communication chez les êtres vivants, dans les machines et les systèmes sociologiques et économiques.

La littérature sur l’IA est déjà abondante. L'IA a été présentée comme une menace possible pour l’économie mondiale au cours du forum économique de 2015 qui s’est tenu à Davos, où Stephen Hawking (physicien théoricien et cosmologiste britannique, professeur de mathématique à l'Université de Cambridge) a même exprimé sa crainte que l'IA pourrait un jour détruire l’humanité.

Nous ne discuterons pas ici de l’utilisation de l'IA dans les domaines militaire, de la sécurité, du transport ou des industries manufacturières. Cet article s'intéresse à l'impact de l'IA sur les systèmes de santé, sur la médecine en générale, sur la télémédecine et la santé connectée en particulier.

Quels sont aujourd'hui les principaux attendus de l'IA dans l'exercice de la médecine ?

La branche virtuelle de l'IA

Dans le domaine de l'IA, la méthode du deep learning (apprentissage profond) est en plein développement et peut directement intéresser l'exercice de la médecine. Nous en avons déjà des retombées dans notre vie privée avec les systèmes Cortona de Microsoft ou Siri d'Apple qui permettent une recherche approfondie et la traduction écrite instantanée de l'expression orale.

Techniquement, le deep learning est une branche de l'IA qui utilise de puissants algorithmes issus de réseaux de neurones artificiels que l'on associe à des quantités massives de données. L'objectif est d'atteindre une précision proche de celle de l'humain, voire supérieure lorsqu'il s'agit de reproduire ou d'interpréter une image. Par exemple, l'un des GAFAM, Amazon, a acquis une start-up qui a développé une technologie de reconnaissance d'images.

En médecine, cette technologie va permettre dans très peu de temps de faire la lecture automatique d'images radiologiques de scanner ou d'IRM, formidable aide au diagnostic pour le médecin radiologue qui devra néanmoins toujours garder, du moins au stade de l'IA "légère", un regard critique sur les interprétations des images radiologiques par l'IA.

Cette possibilité de reconnaissance d'images peut s'étendre à d'autres domaines de la médecine, comme l'examen anatomopathologique, le diagnostic visuel en ORL (l'examen du tympan), l'endoscopie digestive à visée diagnostique (fibroscopie gastrique, coloscopie, rectoscopie) où des nanorobots vont pouvoir explorer la totalité de notre tube digestif dans un but diagnostic et sans risque de perforation. Adieu aux examens classiques d'endoscopie digestive, souvent inconfortables et nécessitant généralement une anesthésie générale. Le dépisatage du cancer du colon en sera facilité et nul doute que ces nouvelles technologies auront un impact à moyen terme sur la mortalité de ce cancer, car il sera dépisté au stade où l'ablation du polype dégénéré sera l'acte de guérison.

Il y a bien d'autres applications en médecine des technologies de reconnaissance automatique, notamment pour une meilleur gestion des données médicales massives et d'aide au diagnostic (la gestion massive de la littérature médicale), pour suivre les patients atteints de maladies chroniques, notamment leur tolérance aux traitements, afin d'améliorer la performance des filières de soins, pour améliorer les organisations afin d'éviter les ruptures dans la continuité des soins, etc.. On peut raisonnablement penser que les systèmes de santé deviendront de plus en plus performants avec l'aide de l'IA.  

La branche physique de l'IA

La deuxième forme d’application de l’IA en médecine concerne les objets connectés, les dispositifs médicaux et les robots de plus en plus sophistiqués, dont certains prennent part à la prestation des soins (carebots). L’approche la plus prometteuse est l’utilisation de robots comme aides aux personnes âgées ou handicapées. Par exemple, le robot « compagnon » pour la population âgée en déclin cognitif ou en mobilité réduite.

Les carebots japonais sont les formes plus avancées de cette technologie robotique. Comme nous l’avons vu précédemment, les robots sont utilisés en chirurgie comme assistants des chirurgiens ou même comme des exécutants en solo.

Une des applications les plus spectaculaires des robots est leur capacité à communiquer et à enseigner, notamment aux enfants autistes. Toutefois, les nombreuses situations qui pourraient bénéficier d’une intervention robotique, soulèvent des considérations éthiques qui devront être résolues avant de les mettre en oeuvre.

A côté des questions d’éthique, un défi majeur se pose à cette nouvelle approche de soins médicaux : la nécessité d’une évaluation rigoureuse et comparative de l’effet de la robotique sur des indicateurs de santé, les effets secondaires et les résultats tant sur le plan physique que psychologique.

L'IA sera également utile pour la médecine en ligne ou télémédecine

Ce thème est rarement abordé. Or les solutions apportées par le deep learning peuvent aider à développer certaines pratiques de télémédecine. Nous allons illustrer ce point de vue par plusieurs exemples.

Aujourd'hui, le téléconseil médical donné par le centre 15 est enrégistré et le médecin régulateur doit créer une fiche médical qu'il doit remplir pour justifier la réponse qui a été faire. Avec l'usage d'un système de reconnaissance vocale, le téléconseil médical délivré pourra être spontanément traduit en texte écrit (par chat) qui pourra constituer la traçabilité de la réponse, ce qui pourra remplacer à terme le système d'enrégistrement lourd et fastidieux pour retrouver une preuve en cas de litige. Le chat retranscrit lors de l'échange vocal pourra être conservé dans un dossier informatisé.

La téléexpertise entre professionnels de santé, telle que définie par le décret du 19 octobre 2010, nécessite une traçabilité des échanges. Elle se fait aujourd'hui en "asynchrone", c'est à dire par l'envoi d'un courriel et/ou d'une image au médecin spécialiste requis qui apporte sa réponse dans les 48h. C'est la forme de téléexpertise reconnue et rémunérée dans le programme ETAPES (arrêté du 26 avril 2016). Il y a une certaine rupture dans la continuité des soins créée par cet asynchronisme de la réponse de l'expert spécialiste. Il serait parfois préférable d'avoir l'avis expertale par oral pour mieux cerner le problème posé. L'usage d'un système de reconnaissance vocale permet de retranscrire en "live" les échanges et d'avoir leur traçabilité écrite (par chat), comme le demande le décret de télémédecine. Le résumé de ces échanges peut être fait par le médecin demandeur ou requis sans qu'il y ait de nouvelle saisie. Ce résumé peut être alors intégré au dossier médical partagé (DMP) 

En cas de téléconsultation en présence du patient, il peut être difficile d'obtenir un résumé exact de cette téléconsultation, comme l'oblige le décret de télémédecine. Là encore l'usage d'un système de reconnaissance vocale permet d'avoir la traçabilité écrite en "live" de cette consultation. Le médecin téléconsulté peut faire à la fin de l'acte un résumé "oral" qui est retranscrit automatiquement par écrit et envoyé dans le DMP. De plus, si le médecin veut compléter le dialogue oral par un examen clinique complémentaire à distance, l'IA lui permet de disposer d'objets connectés dotés des technologies du deep learning qui permettent au médecin de compléter la consultation par un examen à la fois physique et virtuel, grâce aux systèmes de reconnaissance d'images (imagerie radiologique, imagerie d'organe comme celle d'un tympan, d'un larynx ou du tube digestif).

Un des obstacles au développement de la télémédecine, notamment dans un contexte non programmé comme le téléAVC, est l'obligation faite au médecin de retranscrire par écrit le résumé de l'acte réalisé. La médecine demeure un métier reposant traditionnellement sur l'oralité, tant pour le dialogue avec le patient lors d'une consultation que pour l'échange entre médecins sur un dossier médical. Ces nouvelles solutions d'IA reposant sur la reconnaissance vocale et/ou d'image ne peuvent que favoriser le développement d'une "médecine en ligne" de qualité.