Que ce soit la chirurgie assistée par ordinateur, la détection précoce de maladies, des médecines de précision, ou encore de robots compagnons pour les personnes dépendantes..., l'intelligence artificielle bouscule les pratiques médicales, et promet des progrès significatifs à l'avenir. Mais l'intelligence artificielle a besoin de données. De beaucoup de données.
Or si le secteur médical regorge de données, celles-ci ne sont que très peu exploitées une fois analysées dans le cadre de la prise en charge du patient. C'est ce que constate Kai Hashimoto alors qu'il travaille encore pour Olea Medical, entreprise installée à La Ciotat, près de Marseille et qui met en place des solutions dans le post-traitement d'imageries médicales. « Les données produites sont stockées pendant plusieurs années et très peu d'entre elles sont utilisées ». En cause : un stockage dans des systèmes distincts, dans des départements et au sein de systèmes différents. De sorte qu'il est « difficile de savoir quel compte-rendu correspond à quelle imagerie. Il faut récupérer les données de part et d'autre et les faire correspondre ensemble ». Un travail fastidieux et coûteux, que les radiologues ne peuvent se permettre de réaliser faute de temps. D'autant que si les données issues d'imageries médicales sont assez normées de par la réglementation, celles provenant de comptes-rendus médicaux ne sont pas standardisées et donc particulièrement difficiles à exploiter.
