Deux applications en médecine de la méthode phare de l'Intelligence artificielle (deep learning), la reconnaissance d'images et la reconnaissance vocale, vont rapidement modifier les pratiques médicales

Il y a deux façons d'appréhender l'avenir de la médecine au XXIème siècle : se faire peur en estimant que l'impact de la révolution numérique sur le système de santé conduira inéluctablement à une autre médecine qui laissera sur le bord de la route les médecins qui auront ignoré ce changement de paradigme, ou tout simplement analyser de la façon la plus objective possible les progrès technologiques à venir pour aider la médecine, qui a déjà traversé des siècles de progrès, à devenir encore plus performante au XXIème siècle, dans l'intérêt des personnes malades ou des personnes à protéger de la maladie.

Le lecteur régulier de ce blog l'aura compris : c'est la deuxième position qui nous semble la plus raisonnable et porteuse d'avenir pour les générations actuelles et à venir de médecins. 

Le deep learning est désormais la méthode phare de l'intelligence artificielle (IA).

Un petit cocorico ne fait pas de mal : le français Yann LeCun est un des pionniers du "deep learning" dans les années 90 (Esiee et Université Pierre et Marie Curie). Recruté par Facebook fin 2013 avec 5 autres chercheurs, il est aujourd'hui directeur de l'unité de recherche sur l'IA, installée à Paris. Ce centre a été baptisé "Facebook Artificial Intelligence Research (FAIR) et réunit aujourd'hui une cinquantaine de chercheurs venant d'horizons différents, dont plusieurs français. Pour ces chercheurs, "l'IA doit permettre de trier toute l'information dont un utilisateur dispose afin d'améliorer les interactions sociales ". Yann LeCun estime que la France offre une concentration rare de talents et de cultures variés, tant en mathématiques qu'en informatique, les deux disciplines reines du deep learning.

Concrètement, le deep learning est une technique d'apprentissage "profond" permettant à un programme fondé sur des algorithmes de reconnaitre le contenu d'une image ou de comprendre le langage parlé.

On connait tous les applications de la reconnaissance vocale avec Siri pour Apple, Cortana pour Microsoft et Google Now pour Google. Il y a encore une marge de progrès importante pour que la reconnaissance vocale soit utilisée en médecine de façon fiable et sécurisée, le principal progrès attendu étant la traduction vocale dans toutes les langues pour faciliter les échanges à travers les pays du monde, notamment pour les patients dont les droits d'accès aux soins vont rapidement progresser.

Le deep learning est aujourd'hui utilisé surtout pour la reconnaissance d'images : Google Maps l'utilise pour déchiffrer le texte présent dans les paysages, Apple pour reconnaitre le visage d'une personne parmi des milliers de photos, Facebook pour reconnaitre les images publiées non conformes à la charte éthique d'utilisation du réseau, Instagram qui est capable de reconnaitre le lieu d'une photo, etc.

La médecine moderne ne peut s'exercer sans l'utilisation d'images, qu'elles soient dermatologiques, radiologiques, cardiologiques, urologiques, neurologiques, gastro-entérologiques, anatomopathologiques, etc. 

La reconnaissance de l'imagerie médicale par l'IA pourra améliorer les diagnostics posés par l'intelligence humaine du médecin.

Il ne faut pas sous estimer l'intelligence humaine des médecins, en particulier des radiologues, qui parviennent à faire des diagnostics précis dans la plupart des images pathologiques. Comme toujours en médecine, l'expérience compte et le risque d'erreur ou d'insuffisance dans l'imagerie de coupe (scanner, IRM) est plus rare chez le radiologue "spécialiste d'organe" que chez le radiologue plus généraliste. D'où la pratique de la téléexpertise de deuxième avis pour certaines situations d'imagerie d'organe. Lorsque l'expérience médicale est faible chez de jeunes médecins, l'IA sera d'une aide importante.

La présentation des performances de l'IA dans les diagnostics complexes, faite par certains commentateurs du numérique, peut surprendre.

https://medium.com/the-healthcare-nerd-the-digital-strategist/a-new-partnership-between-humans-and-machines-in-healthcare-bb4561e00270 

Nous allons commenter les résultats affichés dans le tableau ci-dessous, lequel veut montrer que l'IA est plus performante que l'intelligence humaine.

Tout d'abord, des remarques d'ordre méthodologique.

Si le chiffre de la moyenne suggère que l'IA est supérieure à l'intelligence humaine dans les pathologies présentées, l'absence de connaissance des écarts types et de présentation des analyses statistiques ne permet pas d'affirmer que l'IA est réellement supérieure. En effet, la différence de quelques pourcentages peut ne pas être significative au plan statistique.

Tout ce qui peut être conclu aujourd'hui de ce tableau, c'est que l'IA est au moins aussi performante que l'intelligence humaine et peut être supérieure.

Il est certainement plus intéressant d'étudier la performance de la combinaison de l'IA et de l'intelligence humaine, comme vient de le faire une équipe du Massachussetts Institute of technology (voir le billet intitulé "Santé connectée (11) dans la rubrique "Revue publications") où elle montre que le risque de passer à coté d'une métastase radiologique dans le cancer mammaire devient inférieur à 1% lorsqu'on combine les deux intelligences, alors que le risque est de 8% avec l'IA seule.

Ensuite, des remarques d'ordre médical

Plutôt que d'annoncer le remplacement du médecin par l'IA, ne serait-il pas plus éclairant de la part des commentateurs de la santé numérique de montrer l'intérêt de l'IA pour améliorer les pratiques médicales actuelles.

L'IA ne remplacera jamais l'intelligence humaine pour dialoguer avec une personne malade à qui on annonce une maladie grave. Si, comme le pense l'auteur de l'article qui a présenté ce tableau, l'IA peut suffire à faire le diagnostic de maladies aussi graves que sont un mélanome, un cancer du poumon, une rétinopathie diabétique ou une métastase d'un cancer mammaire, ce n'est pas l'IA qui va expliquer au patient ce diagnostic avec l'empathie nécessaire lorsqu'il s'agit d'une maladie à risque mortel.

Comme le disait très justement Stephen Klasko, président de l'Université Thomas Jefferson à Philadelphie (voir le billet "Télémédecine (18)" dans la rubrique "Revue Publications") : "l'intelligence artificielle apportera aux futurs médecins les connaissances scientifiques qu'ils n'auront plus besoin d'apprendre, mais il leur faudra par contre se perfectionner dans le savoir-faire humain, avoir les aptitudes à bien communiquer, la capacité de voir et d'observer". Arrétons donc de présenter l'IA en médecine comme une solution substitutive pour remplacer le médecin ! L'IA va au contraire améliorer les pratiques médicales humaines.

Enfin, des remarques d'ordre éthique et déontologique

Les pratiques médicales vont changer indiscutablement avec l'usage de l'IA. Le médecin aura à sa portée une aide puissante au diagnostic.

Comme le dit très justement Jacques Lucas, 1er vice-président du CNOM en charge des systèmes d'information, dans un interview récent consacré aux nouvelles interrogations éthiques et déontologiques que pose le monde numérique (http://blog.acmf.fr/blog.acmf.fr/interview_cnom_jacques_lucas), "s'il est certain que le numérique va transformer en profondeur nombre de métiers médicaux, et c’est déjà une réalité pour ce qui concerne le radiologue et tous les métiers qui tournent autour du traitement de l’image comme la dermatologie, nous aurons toujours besoin de radiologues, de dermatologues, d’oncologues, mais leur exercice sera assisté par de l’intelligence artificielle. "De même que nous n’avons plus guère de points communs avec le médecin de Molière, notre métier sera en quelque sorte rénové. Mais nous devons nous rappeler qu’un outil technologique, quel qu’il soit, ne peut pas se substituer au médecin. car le coeur de son métier repose sur une exigence de compétences et d’humanisme, sur l’empathie et la qualité de la relation humaine".

Toutes les formes de pratique médicale bénéficieront de l'IA, y compris la télémédecine.

Nous sommes de plus en plus dans une société mondialisée, qui voyage et qui découvre d'autres populations dont la culture est différente, mais qui toutes aspirent à une égalité d'accès aux soins pour traiter ou prévenir des maladies. Il suffit pour s'en convaincre de mesurer l'intérêt que portent certains pays en développement à la médecine française et à ses innovations d'exercice comme la télémédecine (voir sur ce site les billets consacrés à ces sujets : "TLM en Colombie","TLM sans frontières" dans la rubrique "Edito de semaine").

Tous les pays ne pourront pas bénéficier rapidement de l'IA. Les pays  développés en bénéficient déjà ou en bénéficieront d'ici quelques années. Ils devront créer des partenariats avec les pays en développement grâce à la télémédecine, notamment pour les diagnostics d'imagerie radiologique et anatomopathologique que pourra faire l'IA.

De même, la reconnaissance vocale à usage médical, lorsqu'elle permettra d'échanger avec le monde entier sans l'obstacle de la langue (système voice translator), créera une télémédecine sans frontières. La téléexpertise de 1er ou de 2ème avis et la téléconsultation pourront se développer à travers le monde, notamment pour les patients atteints de maladies rares où le spécialiste n'est pas toujours dans le pays où ils résident.

Les droits des patients dépasseront les frontières et le droit international les prendra en compte. Un premier pas a été franchi en Europe avec la directive européenne de 2011 autorisant un patient résidant dans l'Union européenne à être traité dans n'importe quel pays de l'Union. (http://eur-lex.europa.eu/legal-content/FR/TXT/?uri=LEGISSUM%3Asp0002) . De même, le Sénat américain vient d'autoriser la pratique de la télémédecine à travers l'ensemble des Etats américains (voir le billet intitulé "US Act 2017 for TLM" dans la rubrique "Edito de semaine").