La médecine prédictive ? Prédire les maladies grâce à l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle (IA) et ses applications dans l’avancée médecine et favorisent des changements appréciables. Le domaine où les progrès sont les plus évidents et les plus souhaitables est peut-être celui de la prédiction des maladies. Des avantages qui ne concernent pas seulement les patients, mais aussi le personnel et les systèmes de santé. Si l’IA était initialement perçue comme une menace, ce scepticisme est aujourd’hui définitivement écarté. L’application de l’IA à la médecine a gagné en popularité, conduisant à des applications qui semblaient utopiques il y a seulement quelques années.

Contexte et réalité

Grâce à l’intelligence artificielle, il est enfin possible d’améliorer la précision dans l’élaboration du diagnostic, ainsi que la rapidité de l’identification de la pathologie. Une équipe de chercheurs de l’Université d’Oxford a récemment mis au point un système de diagnostic basé sur les capacités prédictives de l’IA. Selon les tests, il serait possible de diagnostiquer les maladies cardiaques avec une plus grande précision dans au moins 80 ei cas. Résultats obtenus par la mise en œuvre de l’apprentissage profond (une branche de l’IA qui fait référence à des algorithmes inspirés des fonctions et de la structure du cerveau humain, appelés réseaux neuronaux artificiels). Ce système détermine une plus grande efficacité et rapidité dans le traitement des diagnostics, aidant le médecin à prendre la meilleure décision en moins de temps. En bref, les technologies contribuent à améliorer la vie des personnes âgées à domicile, mais aussi des personnes qui, bien qu’encore en bonne santé, peuvent être atteintes de maladies graves que seule une intervention rapide peut rendre curables.

Big Data et algorithmes prédictifs

L’IA s’avère utile pour prédire les événements possibles avant qu’ils ne se produisent. En traitant les bons paramètres, l’IA est capable d’indiquer la probabilité de survenance d’une affection en termes de pourcentage. Qu’il s’agisse de choses graves et étendues, ou d’événements domestiques qui affectent la personne âgée seule. Par exemple, dans le cas d’une pandémie, les systèmes basés sur l’IA peuvent indiquer les évolutions et les risques futurs. Tout cela est rendu possible par la création de certains algorithmes prédictifs. Il est très important pour le système de santé de connaître ces informations : de cette façon, en effet, il est possible d’adopter des plans destinés à contenir les effets liés à tout type de prédiction.

En outre, grâce à ces applications, il sera enfin possible d’exploiter les milliers de données recueillies par le personnel de santé. Le traitement des données dites Big Data et la création d’algorithmes adéquats permettront d’identifier les points faibles de chaque patient et de prévenir les dommages causés par la pathologie. Après tout, le terme Radiomics est de plus en plus utilisé dans le secteur du diagnostic. Ce mot désigne un instrument capable de prédire l’apparition et le développement d’une maladie donnée, permettant de définir à l’avance la thérapie la plus efficace pour chaque patient. La radiomique traite les analyses, les images, l’anamnèse et les caractéristiques génétiques du patient afin de dresser un éventuel tableau et de limiter les urgences et les hospitalisations futures.

Un allié précieux pour les patients et les systèmes de santé

L’intelligence artificielle et sa capacité à prédire les maladies est un allié très important pour chacune des parties prenantes. L’IA est la réponse à la grave crise organisationnelle qui touche les soins de santé, causée à la fois par la pénurie de personnel et par l’augmentation significative de l’espérance de vie et la propagation consécutive des maladies chroniques liées à l’âge. Pensez à la pénurie d’infirmières et à l’importance d’être soigné à domicile.

Heureusement, le traitement de la masse croissante de données recueillies par les professionnels de la santé peut fournir des informations souvent indétectables à l’œil humain. Des informations à partir desquelles on peut obtenir des modèles personnalisés, grâce auxquels un grand nombre de pathologies peuvent être traitées.

Diagnostic à l’épreuve des erreurs

Parmi les entreprises qui ont commencé à étudier ce domaine, on trouve Microsoft qui, en collaboration avec l’entreprise italienne SoftJam, a mis au point un outil utile pour identifier les patients présentant un risque élevé de contracter une maladie rénale chronique (MRC), un trouble asymptomatique qui touche environ 10 % de la population mondiale. L’Université de Bari, quant à elle, est engagée dans le développement d’un algorithme qui, à partir des images radiologiques de patients souffrant de la maladie d’Alzheimer, est capable de prédire les symptômes de la maladie avec une portée de 10 ans. D’après les tests, le système a prédit, avec une approximation de 84 %, l’apparition de la maladie chez des sujets encore sains, avec des changements minimes dans la structure du cerveau.

Prédire la maladie : exemples de médecine prédictive

De la startup Sentrian, parmi les premières à prédire les maladies avant même l’apparition des symptômes, à CloudMedX Health, qui est capable d’adopter l’analyse prédictive pour générer des informations en temps réel, la médecine prédictive fait d’énormes progrès. Harpreet Singh Buttar, analyste pour Frost

Parmi les logiciels les plus intéressants, également applicables aux soins à domicile, figure Ginger.io, une startup californienne qui s’intéresse aux patients souffrant de dépression et de troubles de la mémoire. La plateforme analyse le comportement du patient et envoie des alertes aux soignants lorsque ses habitudes s’écartent de la norme.

Lumiata fournit des analyses prédictives qui aident les hôpitaux et les particuliers à fournir des soins de meilleure qualité. Pour produire des prédictions précises à partir de symptômes et de diagnostics, Lumiata a mis au point un algorithme capable d’analyser des milliers d’informations.

Enlitic (https://www.enlitic.com/) aide également les médecins à prévoir les maladies en fournissant un support en temps réel qui aide le spécialiste à interpréter les cas les plus complexes.

NuMedii (http://numedii.com/) exploite l’IA et le Big Data pour proposer des thérapies précises, en indiquant les médicaments les plus efficaces en fonction de la pathologie détectée et des antécédents médicaux du patient. Enfin, AiCure (https://aicure.com/) est un logiciel capable de suivre l’évolution du patient, de fournir un diagnostic en temps réel et une assistance interactive.

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