« Même quand il s’appuie sur l’IA, le médecin décide du traitement à mettre en œuvre »

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Les mêmes techniques d’analyse des données appliquées à l’imagerie médicale vont permettre de progresser dans la détection des pathologies, et éviter de soumettre les malades à des examens intrusifs, comme l’explique Thibault Pironneau, directeur commercial en charge de la santé, la protection sociale et l’industrie pharmaceutique chez IBM France.

Quels bénéfices apportent les solutions d’intelligence artificielle dans la médecine de précision ?

Thibault Pironneau – L’intelligence artificielle (IA) permet de travailler sur de grands volumes de données et sur des sources variées. Plus les dossiers patients vont se développer, plus on pourra s’appuyer sur le cognitif pour aider les professionnels de santé à prendre leurs décisions et à mettre en place des traitements de précision. On en voit les bénéfices depuis plusieurs années avec les solutions Watson for Oncology, déployées principalement aux États-Unis et en Asie. Elles s’appuient sur les données structurées (textes, dossier patient…) et non structurées (notes de médecins, imagerie médicale (dans un futur proche )…) qui figurent dans le dossier de patients qui ont déjà fait l’objet d’un diagnostic de cancer. Un travail de lecture du dossier détermine un profil du patient, complété par les observations du médecin. Watson va chercher dans ces références et dans la littérature médicale les éléments qui lui permettront de proposer au médecin un protocole de prise en charge, en expliquant pourquoi et comment il a établi plusieurs propositions plus ou moins recommandées. Le médecin reprend ensuite la main pour apprécier les propositions de Watson, décider d’appliquer la proposition de traitement ou choisir de ne pas l’appliquer en fonction des effets secondaires, et de ce que le patient est prêt à accepter… La décision finale revient toujours au praticien. Ces solutions d’aide à la décision basées sur l’IA sont en constante évolution. Elles ont progressivement permis d’aider à traiter treize types de cancers, qui concernent 80 % des personnes atteintes de cette pathologie dans le monde. Les mises à jour sont régulières : il y a eu onze nouvelles versions depuis début 2018.

Le médecin va-t-il être remplacé par l’IA ?

T. P. – Beaucoup de patients se demandent s’ils continueront à être pris en charge par un médecin, mais l’IA n’a pas vocation à se substituer aux professionnels de santé. On a parfois mis en compétition le diagnostic du médecin et celui de la machine, notamment dans les observations cutanées pour détecter des mélanomes. Si on soumet à Watson l’observation de photos de patients potentiellement atteints de cancers de la peau, le diagnostic est fiable à 90 %. Si on fait le même exercice avec un médecin, on arrive à un taux de 85 %. En combinant l’analyse du médecin et de la machine, la précision monte à 95 %. Le médecin a donc encore de belles heures devant lui, en particulier parce qu’il a une analyse globale du patient et qu’il peut s’appuyer sur ses qualités d’intelligence relationnelle et émotionnelle, ce que la machine est encore loin de pouvoir faire. Grâce à l’aide de l’IA, il pourra se montrer encore plus attentif envers son patient et décider de la bonne prise en charge.

Les avancées ne concernent-elles que le cancer ?

T. P. – L’IA intervient déjà dans le traitement de maladies chroniques comme le diabète. La société américaine Medtronics a développé un boîtier équipé d’une pompe à insuline et de l’analytique d’IBM. Cette solution embarquée anticipe les fluctuations du taux de glycémie et administre l’insuline en fonction de ces variabilités, ce qui permet au patient de vivre dans une certaine autonomie. L’IA permettra d’aller plus loin que la mesure. Grâce à la prise en compte des habitudes de la personne selon le jour de la semaine, la saison, la météo…, il sera possible d’anticiper de manière plus fine le comportement du patient et les actions à y associer. Le travail sur les données de la vie réelle et sur des bases de données vivantes permettra d’identifier des types de patients, de voir comment ils suivent leur traitement, comment évoluent les pathologies… Ce type d’analyse est intéressant pour aller plus loin sur la compréhension des effets secondaires des traitements, ou pour détecter au plus tôt les maladies chroniques.

Dans quels domaines IBM accompagne ces innovations ?

T. P. – IBM a conclu en juin 2018 un accord avec la société française Guerbet, spécialisée dans l’imagerie médicale, afin de développer une solution logicielle d’IA avec Watson Health pour aider au diagnostic par scanner et IRM du cancer du foie, qui est la deuxième cause de décès dû au cancer dans le monde. La proximité des deux groupes sur le site universitaire de Saclay permettra de structurer des projets de recherche et de procéder à des recrutements communs pour développer des solutions intégrées pour les professionnels de santé. Il s’agira notamment de scanner des radios pour comprendre la nature des tissus, pas seulement pour être plus performant que la radiologie traditionnelle, mais pour aller vers une sorte de biopsie virtuelle, qui évitera au patient de subir cet examen très intrusif. Les solutions devraient arriver sur le marché d’ici deux à trois ans pour ce qui concerne la partie imagerie médicale. L’IA est aussi mise au service de l’industrie pharmaceutique pour accélérer les protocoles de recherche, avec Watson for Drug Discovery. Il faut traditionnellement quinze ans entre l’idée et la mise sur le marché d’un traitement. Si l’IA peut accélérer les différentes étapes de mise sur le marché d’un traitement, c’est très utile pour les patients et pour les progrès de la médecine de demain.