Les connaissances médicales deviennent de plus en plus complexes au fil du temps et obligent les médecins à traiter sans arrêt de plus en plus de données, qu’il s’agisse de données physiopathologiques ou encore de moyens thérapeutiques ou diagnostiques. Afin d’éviter la surspécialisation des professionnels et ses conséquences, l’on assiste aujourd’hui à la naissance d’outils d’aide au diagnostic médical ou à la décision. Zoom sur de nouvelles techniques et pratiques !
Toujours plus d’informations pour gérer un patient : éviter l’écueil de la sur-spécialisation
Les médecins doivent être capables, à l’heure actuelle, de gérer un flux quasi-continu d’informations sur leurs patients. Entre les bilans des données physiopathologiques qu’ils réclament, les nouveaux médicaments mis sur le marché et les nouvelles techniques thérapeutiques créées en continu, il devient très difficile pour eux de faire la part des choses.
L’on a longtemps envisagé que la surspécialisation des professionnels du domaine médical pouvait être une solution efficace pour gérer cette transition, mais l’on s’est très vite aperçu que cette surspécialisation sous-entendait la capacité à réunir souvent plusieurs spécialistes en un même lieu et autour d’un même patient.
Pourquoi ? Chaque spécialiste s’occupe d’une partie du malade en particulier et a du mal à le prendre en charge dans sa globalité. Ce fait pose un véritable problème, car il peut mener à des erreurs diagnostiques dues à une méconnaissance de certains soucis de santé.
La médecine, suivant les recommandations de l’HAS, se tourne donc vers le développement de systèmes d’aide à la décision ou au diagnostic afin de pallier de tels écueils. Ces systèmes sont capables de simuler le raisonnement médical et de traiter simultanément un très grand nombre d’informations comme vous pouvez le voir sur le site suivant, www.axilios.com.
L’intelligence artificielle au secours des praticiens de la santé
L’IA, autrement appelée Intelligence Artificielle, est un domaine de recherche appliqué à toutes les activités humaines. On le retrouve aussi au cœur de la médecine. Dans ce secteur, elle a pour vocation d’améliorer la qualité des soins. On assiste au développement d’opérations assistées par des robots, au suivi des patients à distance, notamment avec des dispositifs de diagnostic médical en ligne, à la création de prothèses intelligentes, et même à la mise en place de traitements totalement personnalisés grâce à l’utilisation de toutes les ressources du Big Data.
Comment est-ce que ces outils fonctionnent ? Rassurez-vous, l’on est encore bien loin des robots terrifiants exposés dans les films de science-fiction. Les machines conçues par l’homme aujourd’hui sont pensées comme des aides à la tâche. Elles sont limitées dans leurs facultés d’adaptation et ne peuvent absolument pas intervenir dans un champ pour lequel elles n’ont pas été créées.
À quoi sont-elles destinées ? Leurs applications sont multiples. Elles peuvent aider à la prédiction d’une maladie ou de son évolution. Elles sont des alliées précieuses pour la médecine de précision et peuvent recommander un traitement personnalisé. Elles aident à la décision aussi bien dans le domaine diagnostique que dans le domaine thérapeutique. Elles se transforment également en robots compagnons destinés à prendre soin des personnes fragilisées ou âgées.
Des solutions d’aide pour la pratique médicale
L’idée d’apporter un soutien informatique aux médecins et aux autres acteurs de la santé n’est pas nouvelle. Dès les années 1980, des chercheurs ont développé des outils qui avaient la possibilité de mimer les mécanismes cognitifs d’un expert. Ces outils ont été nommés les « systèmes-experts ». Certains sont d’ailleurs encore célèbres aujourd’hui dans le champ médical, car ils ont permis d’affiner les diagnostics.
Ces derniers temps, l’on développe plutôt de nouveaux systèmes qui sont conçus comme des solutions d’aide pour prendre des décisions, des systèmes gestionnaires d’e-santé ou de connaissances. Ils sont plus sophistiqués et raisonnent mieux que les anciens. Leurs algorithmes sont plus puissants tout comme les machines qui leur sont dédiées et les rendent plus efficaces. Leur objectif a changé : ils ne sont plus là pour remplacer le médecin, mais plutôt pour l’épauler en lui donnant accès à toutes les données qui composent sa spécialité.
Le Deep Learning a également le vent en poupe depuis une dizaine d’années, car il s’inspire directement du fonctionnement cérébral. Il est capable d’apprendre de ses échecs et de ses réussites. Les algorithmes basés sur cette technologie sont notamment très appréciés des dermatologues, car ils représentent un vrai plus pour la détection, souvent difficile, de certains cancers de la peau. Il faut savoir que leur champ d’action est infini et qu’ils peuvent être employés dans toutes sortes de domaine.
Des approches explicables et compréhensibles
Les technologies employées en médecine sont pointues et ultra-précises. C’est nécessaire, car elles doivent être capables de recouper un nombre impressionnant de données et de les analyser rapidement afin d’identifier les facteurs de risques, vérifier l’efficacité d’un traitement, et même prédire une épidémie.
Pour être réellement utiles au médecin, à l’infirmier, au kiné ou au chirurgien qu’elles accompagnent, ces applications doivent être performantes et commodes. Elles doivent avoir la capacité d’alerter le praticien au bon moment et pour la bonne raison. Toutes leurs décisions doivent être comprises et pouvoir s’expliquer aisément. Le professionnel doit même pouvoir retracer le raisonnement qu’elles ont suivi.
Pourquoi ? L’on ne peut pas faire l’impasse sur la relation médecin/patient. Elle est basée sur la confiance et le professionnel doit avoir la possibilité de discuter avec le malade des différentes alternatives qui s’offrent à lui, même s’il fait appel à une solution d’aide.
Pour une médecine efficace : mêler humain et technologie
Si certains voient dans les applications médicales l’opportunité de mettre un terme aux déserts médicaux ou de mieux orienter les patients, il ne faut pas oublier que leur utilisation sans supervision par un expert de la discipline pose de gros problèmes. Peut-on confier sa santé à une machine limitée par essence ? Le médecin peut-il être réduit à une simple technologie ? Ce serait dangereux et l’on nierait alors la partie humaine de la relation qui existe entre un professionnel de santé et son patient.
Un médecin ne doit jamais penser que la machine peut proposer un diagnostic plus sûr que le sien. Il prendrait alors le risque d’endosser une erreur qui n’est pas la sienne, car la machine peut parfaitement se tromper. Il est essentiel que le médecin garde son libre-arbitre et ne voit en la machine que ce qu’elle est, c’est-à-dire un outil de précision et d’aide à la décision ou au diagnostic.
Pour que ce soit plus facile, tous les systèmes médicaux doivent, selon les recommandations de l’HAS, être transparents. Chaque tâche qui leur est attribuée doit pouvoir être explicitée et traçable. Toutes les contraintes liées à l’exploitation du système peuvent être expliquées par le médecin au patient.
Le but de tels outils n’est absolument pas de remplacer les praticiens de santé, mais de leur apporter un support efficace qui allège la gestion quotidienne de leur patientèle en tenant compte de toutes les avancées technologiques des dernières années. Ces outils ne concernent pas que la pratique médicale, ils se développent également dans le soutien à l’installation et à la gestion administrative du cabinet ou de la société fondée par le praticien de santé.