Les enjeux de l’IA en santé

Sohail NOURESTANI
Sohail NOURESTANI
Responsable Innovation et Santé Digitale
Sohail NOURESTANI
Responsable Innovation et Santé Digitale

29 milliards d’appareils générant des données en permanence devraient être en circulation d’ici 2030. En santé, il y en aurait déjà plus de 300 millions dans le monde. Parmi ces appareils, de nombreux sont des dispositifs médicaux ou de bien-être qui génèrent des données de santé : applications mobiles, bracelets connectés, tensiomètres connectés, balances connectées, etc. Le volume de données générées par ces appareils pourrait croitre de 36% chaque année d’ici à 2025. Ces données à elles seules n’ont pas vraiment de valeur. C’est du croisement, du traitement et de l’analyse de ces dernières que nous pourrons tirer une plus-value qui bénéficiera en priorité :

  • Aux patients
  • À l’organisation du système de soin
  • Aux acteurs de la recherche en santé
  • Aux industriels de la santé

L’Intelligence Artificielle (IA) a le potentiel de transformer le secteur de la santé dans sa globalité (prévention, diagnostic, prise en charge, coordination des soins, amélioration de l’efficience du système de santé…) . L’IA qui était un « buzz word » il y a de cela quelques années, connait maintenant un essor important avec des cas d’usages qui deviennent des réalités concrètes. Les progrès de l’IA ont déjà commencé à avoir un impact significatif sur l’industrie de la santé, et cela devrait se renforcer à mesure que la technologie continue d’évoluer.

L‘une des principales applications de l’IA en santé est la mise au point de diagnostics plus précis et plus rapides. Les algorithmes d’IA peuvent être entraînés pour analyser des images médicales (radiographies, IRM, scanners), et détecter des anomalies qui pourraient être difficiles à repérer à l’œil nu. Par exemple, la société Evolucare a créé une joint-venture OphtAI avec la société Adcis sur l’usage de l’IA en ophtalmologie. Le but de la structure étant d’aider les professionnels de santé à mieux détecter et grader la rétinopathie diabétique. 

Par ailleurs, l’IA peut être utilisée à des fins de prédiction, par exemple pour prédire les résultats des traitements ou pour accompagner les professionnels de santé dans la prise de décisions éclairées.  Dans ce dernier exemple, l’IA intervient comme un outil d’aide à la décision et, dans certains cas, peut prévenir les risques d’erreurs. Ici nous pouvons citer l’exemple de la société Posos, basée à Amiens et qui développe un algorithme d’IA permettant de prévenir les risques d’interactions médicamenteuses et de sécuriser le circuit de prescription médicamenteuse.

L’IA peut également être utilisée pour surveiller l’état de santé des patients. Les dispositifs portables tels que les montres intelligentes ou les bracelets de suivi de la santé collectent des données sur la fréquence cardiaque, la tension artérielle, la respiration et d’autres indicateurs de santé. Ces données ainsi collectées par le biais de capteurs peuvent ensuite être analysées par des algorithmes d’IA afin d’identifier les signes précoces de problèmes de santé. Cela peut aider les médecins à surveiller les patients à distance et à intervenir rapidement si nécessaire. C’est la proposition de valeur de la société Newcard qui développe un outil de télé suivi de pathologies chroniques. 

Les startups et les grandes entreprises du secteur de la santé ont reconnu le potentiel de l’IA et ont commencé à développer des produits et des services qui utilisent cette technologie. Cependant, il est important de noter que l’utilisation de l’IA en santé soulève également des préoccupations en matière de sécurité, de confidentialité des données et d’éthique concernant leurs usages.

Les entreprises doivent s’assurer que les données de santé collectées sont stockées et traitées de manière sécurisée, conformément aux réglementations en vigueur telles que la loi sur la protection des renseignements personnels en matière de santé (HIPAA) aux États-Unis ou le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) en Europe. Les entreprises doivent également veiller à ce que les algorithmes d’IA soient transparents et éthiques, en évitant les biais potentiels et en garantissant que les résultats sont expliqués de manière claire et compréhensible pour les utilisateurs.

En conclusion, l’IA a le potentiel de transformer le secteur de la santé en permettant des diagnostics plus précis et plus rapides, en aidant à prédire les résultats des traitements et en surveillant l’état de santé des patients. Mais il est important que les startups et les industriels du secteur travaillent à sécuriser cette technologie pour protéger la confidentialité et la sécurité des données de santé.

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