Évolution de l'IA

Imaginez un médecin assisté par une intelligence artificielle capable de l'aider à poser des diagnostics, à proposer des traitements et à réaliser des opérations chirurgicales par assistance robotique. C'est la réalité que nous offre l'IA dans le domaine médical !

Depuis ses débuts dans les années 1980, l'IA a connu une évolution fulgurante. Aujourd'hui, l'apprentissage automatique et le deep learning permettent des avancées considérables dont voici une liste non-exhaustive :

• Des diagnostics plus précis : l'IA peut analyser en un temps record des millions d'images et de données médicales. Cela lui permet d'identifier des anomalies que l'œil humain ne pourrait pas voir de suite.
• Des prothèses intelligentes : l'IA permet aux prothèses de s'adapter aux mouvements naturels du corps. En améliorant le confort et en s'adaptant à la physiologie de chaque patient, elle octroie une évolution quand au bien-être des patients.
• Des robots chirurgiens : l'IA assiste les chirurgiens lors d'opérations complexes. Elle permet d'augmenter la précision et de réduire fortement les risques opératoires. Imaginez un instant être un chirurgien aujourd'hui, enchainant les opérations parfois pendant plusieurs heures. La fatigue s'installant inexorablement, il n'est pas rare de voir des anomalies post opératoires s'installer suite à ce contexte. L'IA permet d'accompagner (sans supplanter) le spécialiste, en évitant de la plus pragmatique des manières, les erreurs médicales.

L'utilisation de l'IA au CRAT

En France (et partout ailleurs dans le monde), de plus en plus d'hôpitaux et de cliniques adoptent aujourd'hui l'IA pour :

• Optimiser la gestion des maladies : l'IA analyse les données médicales des patients et identifie les facteurs de risque. Elle peut ainsi proposer des traitements de prévention afin d'éviter l'exposition à des risques supplémentaires.
• Améliorer les diagnostics : l'IA aide les médecins à interpréter les résultats d'examens et à poser des diagnostics plus précis. Cela permet entre autres, à du personnel peut-être moins qualifié d'estimer plus efficacement les analyses faîtes en amont (retenons tout de même que rien ne remplace le diagnostique d'un médecin humain)
• Personnaliser les traitements : l'IA permet de proposer des traitements adaptés aux caractéristiques individuelles de chaque patient. En prenant en compte les pathologies déjà présentes chez certains patients, l'IA permet d'éviter les erreurs médicales suite aux mélanges moléculaires des traitements.

Le développement de solutions numériques efficaces repose sur la mutualisation des données de santé. En effet, plus la compilation de données est faîte de manière éclectique et pertinente, plus les algorithmes d'IA seront performants afin de déterminer les meilleures approches à privilégier.

L'intelligence artificielle est en train de révolutionner la médecine. Elle offre des perspectives extraordinaires pour des soins d'une précision déconcertante et plus performants, adaptés aux patients. Qu'est ce que cela signifie ? Tout simplement que l'IA permet un meilleur accès à des soins qualitatifs, tandis que pour les professionnels de santé, elle représente également un outil précieux qu'il sera bientôt, difficile d'ignorer.

Le CRAT intègre aujourd'hui l'IA principalement à travers des techniques d'apprentissage profond (ou deep learning) et une analyse de données avancée (data analyse). Cela se traduit par une évolution significative dans la gestion de la santé maternelle et infantile.

Techniques d'apprentissage profond utiles au CRAT

Des machines capables d'apprendre comme des humains, mais bien plus vite, cela vous paraît être de la science-fiction ? C'est pourtant ce que le CRAT utilise pour améliorer la santé des femmes enceintes et des nourrissons.

Au CRAT, on utilise des réseaux de neurones profonds, comme les perceptrons multi-couches et les réseaux convolutifs. Ce sont des sortes de cerveaux artificiels qui analysent des tonnes de données médicales, comme des images d'échographies ou des analyses de sang par exemple.

Comment ça marche ?

• Ils apprennent à reconnaître des patterns : un peu comme lorsque l'on apprend à reconnaître les visages familiers, ces réseaux de neurones apprennent à identifier et reconnaître des signes importants (et parfois cruciaux) dans les données médicales.
• Ils analysent des données complexes : ils peuvent traiter des images, mais aussi du texte, du son, et même des données en 3D. Cela leur permet de voir et saisir rapidement et de manière presque spontanée, des choses que les humains ne voient pas aussi rapidement.
• Ils s'améliorent tout le temps : plus ils analysent de données, plus ils deviennent précis et performants. Grâce au deep learning, l'IA apprend, évolue et s'adapte selon le contexte, les données récoltées et les instructions qu'elle reçoit.

Pour que ces réseaux de neurones fonctionnent de façon optimale, on utilise des algorithmes avancés (comme Adam par exemple) et des techniques de descente de gradient stochastique. Pour imager, c'est un peu comme donner des cours particuliers à ces machines pour qu'elles apprennent plus vite et mieux.

Quels résultats ? Des diagnostics plus précis et des traitements mieux adaptés pour chacun ainsi qu'un gain de temps considérable pour les professionnels de santé.

Analyse de données

Les machines capables d'analyser des montagnes de données médicales en un clin d'œil, et avec une précision redoutable ! Le rêve de tout spécialiste médical ? C'est aujourd'hui une réalité bien ancrée et ce que le CRAT utilise pour améliorer la santé des femmes enceintes et des bébés.

Le CRAT s'appuie sur l'intelligence artificielle pour analyser des tonnes d'informations médicales (résultats d'examens, échographies, dossiers médicaux etc.). Ces analyses ultra-rapides et précises permettent de :

• Détecter plus vite les problèmes de santé pendant la grossesse et chez les bébés. Par exemple, les malformations naissantes durant l'évolution physique du fœtus.
• Réduire les risques d'erreurs humaines pour des diagnostics plus fiables.
• Proposer des traitements mieux adaptés à chaque femme et chaque bébé.

L'IA est également utilisée pour analyser les données des essais cliniques, ce qui permet de mieux comprendre l'efficacité des traitements, anciens comme nouveaux. Mais aussi d’accélérer la cadence quand au développement de nouveaux traitements médicamenteux tout en réduisant le coût des recherches. Cela permet en outre de concentrer le travail humain sur des points plus essentiels.

Comme nous vous l’écrivions plus tôt, l'IA est en train de littéralement transformer le monde de la santé (et pas uniquement) et le CRAT l'a bien compris. En utilisant l'IA pour analyser entre autres, les données médicales, le centre de recherche peut offrir des soins plus précis, plus efficaces et plus adaptés pour les patients.

L'IA a encore beaucoup de potentiel à exploiter dans le domaine de la santé et cette évolution technologique n'en est qu'au commencement ! Le CRAT continue d'explorer de nouvelles façons d'utiliser l'IA pour améliorer la santé afin que chacun puisse en bénéficier.

Cas d'utilisation

Le Centre de Référence sur les Agents Tératogènes s'engage continuellement à améliorer l'expérience des patients grâce à l'IA. La mise en place de chatbots montre comment le centre parvient à adapter sa démarche afin de maximiser l'efficacité de son approche pour ses patients.

Ces chatbots permettent d'offrir aux patients une interaction fluide (en grande partie grâce au traitement du langage naturel, le NLP)

Résultats concrets

L'intégration de l'IA a permis en outre, de gérer au cas par cas (et ce, de manière accrue) les traitements et diagnostics pour les patients. Cela conduit indubitablement à une amélioration de la qualité des soins. Une étude récente a montré que l'utilisation de l'IA dans la personnalisation de l'UX (Expérience Utilisateur) augmente en moyenne de 5 à 15% des revenus pour les entreprises, illustrant ainsi l'impact positif sur l'efficacité opérationnelle . De plus, 79% des entreprises ayant adopté l'IA pour la conception de leur interface utilisateur ont observé une augmentation significative de l'engagement des utilisateurs. Cela confirme bien le pragmatisme qu'octroie cette technologie.

Et la VR dans tout ça ?

La réalité virtuelle (VR) représente une avancée significative dans le domaine de la formation des professionnels de santé, notamment en ce qui concerne la compréhension des agents tératogènes et des risques associés.

Par exemple, grâce à des simulations immersives, un médecin en formation peut vivre une expérience interactive où il doit naviguer dans divers scénarios cliniques liés à l'exposition à des substances tératogènes.

En intégrant SOCIALDREAM, cette expérience ne se limite pas à l'apprentissage individuel ; elle permet également aux praticiens de partager leurs connaissances et leurs expériences dans un environnement virtuel collaboratif. Ainsi, un obstétricien peut échanger avec un pharmacien sur les effets potentiels de certains médicaments, tout en visualisant ensemble des situations cliniques simulées.

Cette approche non seulement renforce les compétences des professionnels, mais crée également une communauté de pratique, où l’apprentissage est enrichi par le dialogue et le partage d’expertise, rendant ainsi la formation à la fois plus efficace et plus engageante.