Analyse d'imagerie médicale, diagnostic, suivi des patients... L'intelligence artificielle (IA) promet une révolution profonde du domaine de la santé. Le développement des algorithmes d'apprentissage automatique, la prolifération des données numériques et biométriques, l'accélération de la puissance de calcul et les progrès dans le domaine médical et biologique concourent d'ailleurs à cette révolution. Cependant, avant de pouvoir s'imposer dans les hôpitaux, L'IA a de nombreux défis à relever, et demeure...
Dans certains domaines où l'information est déjà numérisée, comme l'imagerie médicale, la cardiologie, l'ophtalmologie ou l'oncologie, la recherche a fait des progrès spectaculaires.
L'intelligence artificielle développée par Google a, par exemple, permis la détection de tumeurs cancérigènes avec une efficacité de 89% contre une efficacité de 73% pour des spécialistes.
L'université de Stanford a également développé une IA qui permet la détection d'un cancer de la peau avec une précision égale à celle des dermatologues à l'aide d'une simple photo numérique. Il suffira donc de prendre une photo avec son smartphone pour avoir un diagnostic instantané ce qui permettrait un accès universel à faible coût aux soins de diagnostic vitaux.
Bien conscient de ses enjeux, l'engouement du gouvernement sur ces sujets IA se fait ressentir : en témoigne l'allocation de 1,5 milliard d'euros sous le quinquennat Macron pour des projets liés à l'IA.
Il reste cependant important de rappeler quelques enjeux politiques et éthiques qu'elle engendre :
Équité et inclusion : l'IA au service d'une démocratisation des services de soins ou bien réservée aux élites?
L'intelligence artificielle peut démocratiser l'accès à des soins de qualité pour des millions de personnes, notamment dans les zones rurales et les pays en voie de développement.
Ces personnes pourraient bénéficier de diagnostics rapides et fiables avec un simple smartphone et sans avoir à parcourir de longues distances pour consulter un médecin.
Néanmoins, l'IA suscite des craintes pour les dérives qu'elle suppose : le diagnostic pouvant être fait chez soi grâce à son smartphone, la consultation en présence d'un médecin pourrait devenir une offre de luxe destinée à une patientèle plus aisée.
Confidentialité et sécurité des données
L'accès aux données médicales pose un autre problème d'éthique: les informations générées vont-elles rester confidentielles, ou seront-elles un jour communiquées à des compagnies tierces ?
Ces données peuvent également être ciblées par des cyberattaques à l'instar de la cyberattaque de 2017 contre le NHS du Royaume-Uni. L'anonymisation et la réglementation en matière de protection des données sont un bon début, mais loin de garantir une complète sécurité.
Plusieurs problématiques nécessitent également des études approfondies et la mise en place de réglementations. Citons parmi elles quelques exemples :
Quid de la responsabilité lorsqu'un préjudice est causé par un système ou une machine d'IA?
Quid de l'impact sur l'emploi des médecins, des infirmières et des professionnels de la santé?
Serait-il contraire à l'éthique pour les hôpitaux et centres de soins de refuser l'accès à des technologies plus sûres, meilleures ou moins chères, uniquement pour protéger les emplois?
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Il existe actuellement peu de réglementations ou de politiques concrètes dans tous les pays pour répondre à ces problématiques. Le RGPD peut aider à résoudre les problèmes de confidentialité et d'interprétabilité des algorithmes d'apprentissage automatique, mais il faudra attendre sa mise en œuvre totale pour en analyser sa robustesse.
Et la France dans tout cela ?
Outre l'intégration du RGPD dans sa législation, la France part avec un avantage non négligeable sur une potentielle avancée des sujets IA en santé publique : l'existence d'une précieuse masse d'informations centralisée par l'administration.
Chaque hospitalisation aboutit en effet à un rapport résumant les pathologies et les actes techniques réalisés, à des fins de remboursement. Ces rapports nourrissent le SNDS (Système national des données de santé) qui couvre 99 % de la population française et contient 20 milliards de lignes de prestations.
L'utilisation de ces données est à ce jour réduite, et il faudrait procéder à des modifications importantes de la législation pour pouvoir les exploiter plus facilement, tout en proposant un cadre assurant la sécurité du secret médical. Une révolution qui nécessitera donc beaucoup de temps et d'études avant de pouvoir tirer profit de ces données.
A ce titre, le mathématicien et député Cédric Villani a proposé, dans son rapport sur l'IA, plusieurs recommandations pour appréhender ces nouvelles technologies telles que la mise en place d'un supercalculateur dédié aux chercheurs et à leurs partenaires économiques, conçu spécifiquement pour les applications d'IA français ou européen.
Fut également envisagée, la création des Instituts interdisciplinaires d'intelligence artificielle réunissant chercheurs, ingénieurs et étudiants, afin de renforcer la place mondiale de la recherche française en IA.
Le rapport se donne l'objectif de multiplier par trois d'ici à 2020 le nombre de personnes formées à l'IA.
