L’Intelligence Artificielle dans la santé : une démarche centrée sur le patient

Par Jean-François Gourdin, Responsable Secteur Santé, SAS France

L’intelligence artificielle, dont les prémices remontent aux années 1950, se concrétise déjà depuis une dizaine d’années dans le secteur de la santé. Les applications de l’IA dans les hôpitaux apportent de nombreux bénéfices aux patients, équipes médicales et établissements de santé. Jean-François Gourdin, responsable du secteur santé chez SAS, épidémiologiste et biostatisticien, répond à nos questions.

On parle de plus en plus de l’intelligence Artificielle (IA) dans le domaine de la santé, pouvez-vous nous en dire plus ?

Plutôt que d’intelligence artificielle dans la santé, je préfère parler d’intelligence augmentée. En effet ces projets ne traitent qu’un seul sujet, ils requièrent une supervision humaine et un apprentissage.

L’IA est l’ensemble des outils et processus qui permettent de reproduire et d’automatiser des tâches humaines. Ce sujet n’est pas nouveau dans le domaine de la santé. Il revient sur le devant de la scène grâce à la conjonction de plusieurs facteurs : l’augmentation de la performance des machines, l’amélioration de la qualité, de la variété et de l’accessibilité des données, la disponibilité d’algorithmes plus performants (pour le traitement d’images par exemple). C’est la conséquence de la mise en place du Dossier Patient Informatisé (DPI). On peut aujourd’hui facilement accéder à un historique de données de plus de 10 ans.

Pourquoi ces facteurs sont-ils importants ?

L’apprentissage d’une machine requiert un important volume de données pour constituer l’expérience la plus précise et la plus hétérogène. La qualité de ces données est primordiale car elle a un impact direct sur la pertinence des décisions prises par l’IA. Si vous l’alimentez avec des informations comportant des erreurs ou trop de données manquantes, les résultats obtenus auront un faible niveau de précision et de fiabilité. La machine apprendra ensuite à partir de données erronées et les résultats se dégraderont dans le temps.

Concrètement, quels sont les bénéfices apportés à l’hôpital et au patient ?

Il est important de distinguer les bénéfices directs et indirects pour le patient, même si celui-ci reste au centre des préoccupations.

Le patient est directement concerné par tout ce qui contribue à la qualité de sa prise en charge, que ce soit de sa pathologie ou de son séjour. On parle d’expérience patient comme on parlerait ailleurs d’expérience client.

Les projets les plus médiatiques sont ceux qui permettent aux médecins de prendre de meilleures décisions : plus précises, mieux documentées, plus rapides. Il s’agit par exemple de l’aide au traitement de l’imagerie médicale. Sur certains sujets, les algorithmes surpassent des radiologues expérimentés dans le diagnostic de pathologies sur des radios, des scanners ou des IRM. Le traitement statistique des dossiers de patients aide le médecin à poser un meilleur diagnostic et à mieux prévoir l’évolution de la maladie. Il peut prescrire le traitement le plus adapté. Cette évolution vers la médecine personnalisée va s’accélérer avec l’arrivée sur le marché de cartographies du génome a des prix très accessibles. Nous passerons d’un modèle « une pathologie – un traitement » à un modèle « une pathologie – un individu – un traitement ».

Ces sujets sortent du stade la recherche, ils trouveront d’ici peu des applications commerciales pour le plus grand bénéfice des patients.

Les bénéfices indirects de l’IA pour les patients concernent plutôt l’optimisation des services de l’hôpital. L’IA, par la lecture des comptes rendus médicaux, permet d’automatiser l’encodage des séjours et donc le remboursement auprès de la Caisse Nationale d’Assurance Maladie (CNAM). Elle améliore également la gestion des lits en prévoyant la durée moyenne de séjour des hospitalisations programmées. L’étude des parcours patients permet de réduire la durée d’hospitalisation et d’éviter les actes inutiles. L’IA aide les établissements à diminuer les réhospitalisations précoces, coûteuses pour les patients et l’hôpital. Elle aide également à déterminer quels patients peuvent bénéficier de soins à l’hôpital de jour, afin de leur éviter des aller-retour inutiles et fatigants, et la facturation de transports médicalisés aux centres.

Ce sont des sujets passionnants qui permettent d’améliorer l’expérience du patient et de réduire les coûts de prise en charge. L’hôpital parvient à terme à une meilleure gestion de ses services et à des réponses plus adaptées aux exigences des malades.

Beaucoup de structures hésitent aujourd’hui à se lancer dans ces projets innovants. Ils sont vus comme coûteux en infrastructures et en ressources humaines. Pourtant, il existe déjà de nombreux talents dans les services des systèmes d’information et de la recherche. La mise en place d’équipes pluridisciplinaires permet de produire rapidement des résultats avec des ROI humains et financiers importants. L’ensemble de ces projets peuvent être portés par une seule plateforme et ne nécessite pas forcement de développement ad hoc.

Enfin, ces technologies vont impacter de manières différentes les pratiques hospitalières. Elles recentreront le médecin et les paramédicaux sur la relation avec le patient.

Les fonctions support ont déjà commencé leur transformation. L’arrivée de la dictée automatique et de la prise de RDV en ligne (doctolib) ont déjà modifié les pratiques. Les personnels sont plus disponibles pour l’accueil et l’accompagnement des patients.

Nous sommes au début d’un mouvement qui s’apprête à transformer la prise en charge des patients. La France est le pays qui possède le plus de données de santé, elle dispose de tous les prérequis pour envisager la médecine préventive. Espérons que notre législation s’adapte pour améliorer la prise en charge tout en protégeant l’intérêt des patients.

Jean-François Gourdin intervient au Congrès Big Data le 11 mars à 13h30 en salle B dans l’atelier SAS « Retours d’expérience : projets d’intelligence artificielle (IA) dans le domaine de la santé. »

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