IA

L’IA au service des soins de santé

Thibault GRANDJEAN • grandjean.thibault@gmail.com

© ipopba – stock.adobe.com, Wiki, © vladimircaribb – stock.adobe.com, © ULiège, © Microsoft

Si la plupart des données médicales, depuis les scanners jusqu’aux bilans sanguins, sont aujourd’hui informatisées, cela ne signifie pas pour autant qu’elles soient automatisées. Et de plus en plus, le corps médical se trouve dans l’incapacité de traiter ce déluge d’informations. Une situation qui pourrait bien changer, avec l’arrivée de l’intelligence artificielle.

 
Lors de la crise du Covid, le Pr Zouaoui Boudjeltia, directeur du laboratoire de médecine expérimentale de la faculté de médecine de l’ULB implanté au CHU de Charleroi‑Chimay, a participé à plusieurs études. «Cela m’a frappé alors que je devais rentrer manuellement des données de patients dans un tableau Excel, se souvient-il. Je trouvais malheureux, en Europe au 21e siècle, de ne pas disposer d’outils informatiques capables, ni de créer des bases de données de patients, ni d’exploiter ces données de façon à avoir, avec des outils modernes, une analyse des résultats qui guiderait les médecins dans la prise en charge de ces patients.»

Le cas du Pr Zouaoui Boudjeltia n’est pas isolé. Les médecins sont nombreux à se plaindre de la lourdeur de leurs tâches administratives. «Préparer des formulaires de soins, rédiger des rapports, structurer des données médicales, tout cela prend du temps, confirme le Pr Briganti, titulaire de la chaire IA et Médecine Digitale à l’Université de Mons et chargé de cours en santé digitale à l’ULiège. Certaines études estiment même que le travail administratif compte entre 60 et 80% du temps de travail d’un médecin.»

Or, il s’agit d’une charge que les algorithmes d’intelligence artificielle (IA) seraient tout à fait à même d’alléger. Et selon le Pr Briganti, c’est déjà un peu le cas. «On considère qu’à l’heure actuelle, la plupart des hôpitaux déploient au moins un algorithme, jauge le Pr Briganti, que ce soit au niveau organisationnel, comme dans la gestion des agendas, ou au niveau clinique, dans le domaine de la radiologie. Mais la plupart des médecins ne sont pas ou peu au courant de ces déploiements, et ne connaissent pas réellement les différentes applications disponibles pour leur pratique.»

L’IA aux soins intensifs

À l’heure où toutes les grandes compagnies, de Meta à Apple en passant par Samsung cherchent à doper leurs produits à l’IA, l’Union européenne se lance également dans l’aventure. Le 1er janvier dernier, la Commission européenne a lancé 4 grands programmes dénommés TEF, dont un dédié à la santé: le TEF‑Health, pour Testing and Experimentation Facility for Health AI and Robotics. Il s’agit d’un consortium de 51 hôpitaux, centres de recherches et entreprises privées, piloté par l’Hôpital de la Charité à Berlin, qui a pour but de «permettre à des PME et TPE de tester des outils d’IA et de robotique directement au sein des hôpitaux, avant de les commercialiser», résume le Pr Zouaoui Boudjeltia.

En Belgique, le TEF-Health implique notamment des centres de recherche actifs en IA comme MULTITEL et le CETIC, et qui s’appuient sur l’institut TRAIL. Il inclut également l’UNamur (CRIDS) pour les aspects éthique et légaux ainsi que le CHU de Charleroi-Chimay. «Au sein de l’hôpital, ce programme de test prendra place au niveau des soins intensifs, développe le Pr Zouaoui Boudjeltia qui coordonne le programme au CHU. Il s’agit d’un lieu privilégié où, pour un seul patient, on peut enregistrer jusqu’à 200 paramètres. Or, en pratique, seulement 5 à 10% de ces informations sont utilisées par les médecins pour prendre une décision. Aucun cerveau humain ne peut gérer tous ces paramètres, mais un algorithme, si. Ils pourraient donc permettre au médecin d’avoir une vue globale, et ainsi prévenir par exemple l’insuffisance rénale, ou une défaillance cardiaque.»

Ouvrir les portes de l’hôpital aux entreprises

Pas question pour autant de mettre la charrue avant les bœufs. Avant de profiter au corps médical, le TEF-Health est avant tout un programme de test à destination des entreprises spécialisées dans la conception de solutions IA dédiées au secteur de la santé. «Grâce à ce programme, elles auront accès aussi bien aux données des patients qu’aux équipements médicaux et à l’expertise clinique des médecins, qui leur est d’ordinaire fermée, explique Anne-Sophie Bridoux, responsable du groupe Vision par ordinateur au sein du centre de recherche Multitel, impliqué dans le programme. L’idée est réellement de rapprocher ces deux corps, médical et technologique, beaucoup plus tôt dans la chaîne que ce qui est fait à l’heure actuelle.»

Ainsi, le centre Multitel viendra en aide aux entreprises qui souhaitent tester leurs solutions. «Grâce à notre une expertise en tests d’évaluation des solutions IA, nous allons nous assurer, par exemple, de la qualité des données utilisées lors de l’entraînement des algorithmes, ainsi que de la robustesse des modèles utilisés», avance Anne-Sophie Bridoux. En d’autres termes, tester ces algorithmes dans la vraie vie, avec tout ce qu’elle comporte de complexité et de situations imprévues.

Plus largement, l’un des buts du TEF-Health est de construire un réseau paneuropéen d’infrastructures de tests et de validation, qui utilisent les mêmes protocoles et les mêmes standards. «Cela signifie qu’en pratique, nous allons chercher à harmoniser tout ce qui relève de l’administratif et des méthodes propres à chaque hôpital, continue Anne-Sophie Bridoux. Et cela permettra aussi que, une fois une solution validée ici en Belgique, elle puisse également l’être pour le reste de l’Europe, avec tous les enjeux législatifs et éthiques que cela comporte. Et ce, en respectant également les exigences en matière de transparence et d’explicabilité des algorithmes.»

Dialoguer avec la machine

L’explicabilité, ou comment l’algorithme est-il arrivé à une solution, est un des enjeux importants de l’IA. «Les ingénieurs ne peuvent pas nécessairement expliquer le chemin qu’a suivi l’algorithme, avance le Pr Zouaoui Boudjeltia. En revanche, sur base du résultat, et grâce à ses connaissances en physiopathologie, le médecin peut construire une étude clinique pour tenter d’en chercher la cause. C’est le fondement même de la médecine: chercher la causalité d’un dysfonctionnement pour pouvoir intervenir. Or, l’algorithme, lui, n’a aucune connaissance de la physiopathologie ! Il ne peut être qu’une aide à la décision, rien de plus. Et pour que cette aide soit efficace, il doit y avoir au sein de ce programme un réel dialogue entre les ingénieurs et les médecins.»

Ce dialogue est l’un des points les plus importants de ce programme TEF-Health. «Je pense que nous allons mener, vis-à-vis des ingénieurs, une éducation par rapport à la méthodologie médicale qui est une manière de fonctionner différente des autres problèmes qu’ils peuvent rencontrer, estime le Pr Zouaoui Boudjeltia. Car quand on effectue une étude clinique, on questionne la nature, et la façon dont on pose la question influence la méthodologie.»

Mais du point de vue du médecin, les ingénieurs ne seront pas les seuls à se former: «Il va également y avoir une forme d’alphabétisation à l’IA de la part du corps médical. Ils vont se confronter à ces technologies, leur efficience, leur jargon… Cette familiarisation est très importante pour l’avenir.»

De fait, d’après le Pr Briganti, qui a mené une enquête auprès des médecins en Belgique, si la plupart voient d’un bon œil l’arrivée de l’IA, il existe une frange qui lui est totalement réfractaire. «Cela vient de personnes qui ne connaissent absolument pas ces outils, et qui n’en perçoivent que ce qu’en dit la presse généraliste, estime-t-il. Or, il y a trop souvent eu des articles qui présentent les IA comme plus ou moins fortes que les médecins pour détecter une tumeur ou une embolie pulmonaire sur base d’une radio. Mais il ne s’agit jamais que d’études faites pour évaluer les IA ! En aucune façon, ces outils ne seront un jour déployés de façon à se substituer aux médecins, car cela ne fonctionne pas de cette manière.»
 
 
 

UN PEU D’HISTOIRE 

Impossible de parler d’intelligence artificielle sans évoquer le nom d’Alan Turing. Ce mathématicien anglais est d’abord connu pour avoir déchiffré le code d’Enigma, la machine que les Nazis utilisaient pour communiquer durant la Seconde Guerre mondiale. Condamné à la castration chimique en raison de son homosexualité, il meurt en 1954 dans des circonstances non élucidées et il n’a été gracié qu’en 2013, à titre posthume, par la reine Elisabeth II. Mais si le nom d’Alan Turing est resté dans l’histoire, c’est aussi en raison du test qui porte son nom et qui, en dépit des controverses, fait encore autorité. En 1950, dans la revue Mind, le mathématicien britannique publie un article au nom évocateur: «Computing Machinery and Intelligence». Il y évoque la difficulté de définir l’intelligence, avant de proposer un test: si, par téléscripteur interposé, une machine peut entretenir une conversation avec un humain, sans que celui-ci soit capable de déterminer s’il discute avec une machine ou un être humain, alors il en déduit que cette machine est probablement capable de penser. À l’heure des chatbots comme chatGPT, ce test peut parfois sembler dépassé. Pourtant, il pose la question de l’importance du langage dans l’établissement de la conscience: aussi improbable que cela puisse être, si d’aventure une machine venait à accéder à la conscience, comment le saurions-nous, autrement qu’en la croyant sur parole ?