IA et apprentissage machine pour les applis santé
L'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) dans les soins de santé se répand au fur et à mesure que la technologie devient plus mature et que sa valeur potentielle est mieux reconnue. En santé, l'IA contribuera de plus en plus à améliorer la précision des diagnostics, l'efficacité de la prestation des soins et la qualité globale des soins.
Il existe de nombreuses utilisations de l'IA dans les applis en santé, mais un domaine dans lequel l'IA est particulièrement bien adaptée est le développement d'applis qui peuvent fournir des conseils et un soutien personnalisés aux patients. Elle a le potentiel d'améliorer les soins aux patients en fournissant un traitement plus personnalisé, une détection plus précoce des maladies et de meilleures prédictions de leur évolution.
L'avenir est aujourd'hui
L'arrivée récente de chatGPT dans les médias et dans nos vies a suscité un vif intérêt et déjà une certaine révolution dans la manière dont nous percevons et utilisons l'IA au quotidien. En dehors de la capacité de chatGPT de rédiger des comptes rendus médicaux, de passer les examens écrits en médecine et, parfois, de trouver des diagnostics oubliés, l'IA permet d'importants progrès dans le monde médical et le fera à un rythme accéléré dans les prochaines années.
Pour bien illustrer ceci, deux exemples récents ont attiré notre attention, et pourront vous intéresser.
Un premier article, récemment publié, explique qu'un modèle par apprentissage profond a été utilisé avec succès pour créer un score nommé "ECG-Cirrhose-IA" : ce score peut être utilisé pour diagnostiquer et évaluer la gravité d'une cirrhose (une maladie du foie) à partir d'un ECG (un examen du coeur) avec une plus grande précision que le standard de soins habituel ne le permet (1).
Un autre exemple est un modèle de risque par apprentissage profond nommé Sybil, qui permet de prédire la survenu d'un cancer. À l'aide d'une seule tomodensitométrie thoracique, il peut prédire des poumons sains ou un cancer du poumon dans l'année à venir jusque dans 94 % des cas, et jusque dans 80 % des cas après 6 ans (2).
Comme vous pouvez l'imaginer, aucun œil ou cerveau humain, quel que soit l'effort déployé, ne peut accomplir ces exploits de manière fiable !
Les différents type d'IA
Il existe de nombreux types d'IA, mais certains des plus courants, les voici:
L'apprentissage automatique, également appelé apprentissage profond, est un type d'IA qui permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données sans être explicitement programmés.
Le traitement du langage naturel est un autre type d'IA qui permet aux ordinateurs de comprendre le langage humain.
La vision par ordinateur est un troisième type d'IA qui permet aux ordinateurs de voir et d'interpréter des images.
Chacun de ces types d'IA a des applications différentes dans le domaine des soins de santé. Par exemple :
L'apprentissage automatique peut être utilisé pour développer des modèles prédictifs de la progression de la maladie et de la réponse au traitement ;
Le traitement du langage naturel peut être utilisé pour traiter les dossiers médicaux électroniques et extraire des informations sur les symptômes et les diagnostics des patients, et converser avec les patients ou les professionnels de la santé ;
La vision par ordinateur peut être utilisée pour détecter des anomalies sur des images médicales.
Comment l'IA est utilisée dans les applis
Il existe de nombreuses façons différentes dont l'IA peut être utilisée dans les applis de santé.
La détection précoce des maladies est une des applications les plus prometteuses de l'IA en santé. En analysant les données provenant des dossiers médicaux des patients, des appareils portables et d'autres sources, l'IA peut aider à identifier des modèles qui peuvent indiquer la présence d'une maladie avant que les symptômes n'apparaissent. Ce système d'alerte précoce pourrait potentiellement sauver des vies en permettant aux patients de recevoir un traitement plus tôt.
Les chatbots pour l'accompagnement en santé sont des programmes informatiques qui simulent une conversation humaine. Ils peuvent être utilisés pour fournir un soutien et une guidance aux patients sur une large gamme de sujets de santé. Par exemple, un chatbot pourrait aider un patient à gérer son diabète en fournissant des informations sur l'alimentation et l'exercice, en leur rappelant de prendre leur médicament, et en répondant à toutes les questions qu'ils pourraient avoir. Pour en apprendre plus sur le sujet, vous pouvez consulter cet autre article de TherAppX Comment l'émergence des chatbots a-t-elle changé l'industrie de la santé?
Les applis peuvent utiliser l'apprentissage machine pour de la thérapie et/ou des recommandations de santé personnalisées. Elles développent des plans de traitement personnalisés pour chaque patient en fonction de leurs symptômes spécifiques et de leur historique médical, et peuvent fournir aux patients des recommandations personnalisées en matière de changement de mode de vie, de régime alimentaire et d'exercice physique, en fonction de leurs besoins individuels.
En outre, les applis peuvent utiliser le traitement du langage naturel et les algorithmes pour aider les patients à identifier des diagnostics possibles ou des risques pour leur santé, en fonction de leurs symptômes. De plus, grâce à l'analyse des images, elles peuvent contribuer à la détection précoce des maladies : certaines applis peuvent utiliser la vision par ordinateur pour dépister des maladies telles que le cancer à un stade précoce, lorsqu'elles ont plus de chances d'être guérissables.
La surveillance à distance des patients peut également faire appel à l'IA. Des dispositifs médicaux connectés qui recueillent les signes vitaux et autres données de santé des patients à domicile permettent, par exemple, à ces derniers de quitter l'hôpital plus tôt après une hospitalisation, tout en bénéficiant d'un suivi médical plus étroit qu'en temps normal. L'IA peut alors utiliser l'analyse prédictive pour évaluer les données du patient et identifier les tendances qui peuvent suggérer une détérioration de l'état de santé, le cas échéant, ce qui permet à l'équipe de soins de s'attaquer au problème avant que l'état du patient ne se détériore de manière significative.
Applis utilisant l'IA
Illustrons maintenant ce qui précède avec des exemples d'applis qui utilisent l'IA. Pour les applications offrant une fonctionnalité de chatbot intelligent, veuillez consulter cet article Comment l'émergence des chatbots a-t-elle changé l'industrie de la santé?
SkinVision - Find Skin Cancer
L'appli SkinVision utilise l'IA pour évaluer votre risque de cancer de la peau. C'est un moyen rapide et facile de vérifier votre peau pour détecter des signes de cancer. L'appli est également un excellent moyen d'en apprendre davantage sur votre type de peau et de recevoir des conseils sur la façon de la protéger.
Ada – check your health
Ada est un outil gratuit qui utilise l'IA pour évaluer vos symptômes et fournir un rapport personnalisé sur les causes possibles et les actions à entreprendre. Vous pouvez vérifier vos symptômes à tout moment et n'importe où, et l'appli est disponible en 7 langues.
Cardiogram: Heart Rate, Pulse, BPM Monitor
L'appli Cardiogramm est un moniteur de fréquence cardiaque qui utilise l'apprentissage profond pour analyser les données de santé provenant de dispositifs connectés et générer une évaluation du risque cardiovasculaire. Il vous permet de suivre certaines conditions médicales et de comprendre votre sommeil, votre stress, votre forme physique et votre santé à travers des graphiques interactifs, des métriques complètes et des notes qui vous aident à suivre les fluctuations quotidiennes de votre santé cardiaque.
Youper - Therapy Journal
Youper est une appli de journal thérapeutique qui peut aider à améliorer votre humeur. Elle est basée sur les techniques de thérapie comportementale cognitive, mais elle pose également des questions et détermine ce qui fonctionne pour vous, afin de créer une stratégie personnalisée avec les outils de changement les plus efficaces pour vous.
MDacne - Custom Acne Treatment
L'appli MDAcne utilise l'IA pour analyser votre peau et créer un plan de traitement contre l'acné sur mesure pour vous. Il vous offre ensuite de vous envoyer un approvisionnement en produits de traitement personnalisés.
Conclusion
Comme nous l'avons vu, l'intelligence artificielle est utilisée dans les appli en santé pour, entre autres, fournir des recommandations et des interventions personnalisées en fonction des données de santé uniques de l'utilisateur, permettant ainsi une prévention plus efficace et une intervention plus précoce.
Grâce à sa capacité de traiter et d'analyser rapidement de grandes quantités de données, les applis en santé utilisant l'IA ont déjà transformé et continueront de transformer le monde de la santé en fournissant des soins de santé précis, fiables et opportuns, en améliorant les bénéfices des traitements pour les patients, en réduisant les coûts et en améliorant la qualité globale des soins.
Il n'est pas très risqué de prédire que, à l'avenir, de nombreuses autres applis utiliseront l'IA, et de manière encore plus fiable et innovante ! Vous n'avez pas besoin d'attendre cependant : si vous en avez besoin, il y a déjà des applis en santé qui utilisent l'IA et qui peuvent vous aider dès aujourd'hui !
Références
Joseph C Ahn, Zachi I Attia, Puru Rattan, Aidan F Mullan, Seth Buryska, Alina M Allen, Patrick S Kamath, Paul A Friedman, Vijay H Shah, Peter A Noseworthy, Douglas A Simonetto, American College of Gastroenterology, 2022 Mar, Development of the AI-Cirrhosis-ECG Score: An Electrocardiogram-Based Deep Learning Model in Cirrhosis, https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35029163/
Peter G Mikhael, Jeremy Wohlwend, Adam Yala, Ludvig Karstens, Justin Xiang, Angelo K Takigami, Patrick P Bourgouin, PuiYee Chan, Sofiane Mrah, Wael Amayri, Yu-Hsiang Juan, Cheng-Ta Yang, Yung-Liang Wan, Gigin Lin, Lecia V Sequist, Florian J Fintelmann, Regina Barzilay, Journal of clinical oncology : official journal of the American Society of Clinical Oncology, 2023 Jan 12, Sybil: A Validated Deep Learning Model to Predict Future Lung Cancer Risk From a Single Low-Dose Chest Computed Tomography, https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36634294/
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