L’intelligence artificielle (IA) bouleverse notre rapport à la santé. De nombreux médecins l’utilisent déjà pour améliorer leur diagnostic mais également pour soigner plus efficacement, que ce soit en cardiologie, en médecine fœtale, en chirurgie ou en cancérologie. Et les patients ne sont pas les derniers à s’en servir pour faire analyser par l’IA leurs résultats d’examens. Beaucoup se passent même d’aller voir un médecin en se contentant de la réponse de ChatGPT, ce qui peut être dangereux.
Pour évaluer cette révolution fulgurante et comprendre si elle sera vraiment bénéfique pour notre santé, nous avons interrogé la professeure Laetitia Huiart, spécialiste en santé publique et experte particulièrement en oncologie et en exploitation des données de santé. Elle pilote la direction de la data, de l’analyse et de l’intelligence artificielle au Centre de lutte contre le cancer à Marseille, l’Institut Paoli-Calmettes.
Quelle est la place de l’intelligence artificielle dans la cancérologie ?
Professeure Laetitia Huiart : Je vais répondre à « Quelle est la place de l’intelligence artificielle dans un hôpital ? » Un hôpital c’est d’abord une entreprise et donc comme toute entreprise, on peut avoir de l’IA qui aide à l’organisation de l’entreprise, qui aide à générer des compte rendus, générer du texte, qui aide à fluidifier certains process administratifs, à organiser des activités comme du bloc opératoire, comme des rendez-vous. C’est des choses qui sont en train d’être travaillées.
Et puis évidemment c’est une entreprise un peu particulière parce qu’elle prend en charge des patients. Et pour cela on propose aussi des techniques d’intelligence artificielle qui permettent d’améliorer à la fois le diagnostic et la prise en charge des patients dans différents secteurs de l’oncologie, en particulier chez nous, sur tout ce qui va être diagnostic radiologique. Avec aussi des éléments qui peuvent être apportés dans l’identification d’imagerie – dans les coloscopies par exemple, on va pouvoir repérer plus facilement des polypes et de façon beaucoup plus sensible qu’un humain classique. On a ces différents éléments à la fois pour le support administratif et pour le support dans la prise en charge des patients.
« On est à un moment charnière »
C’est-à-dire qu’aujourd’hui dans la prise en charge des patients, l’IA est déjà largement utilisée ?
On est vraiment à moment charnière du développement de l’IA. L’IA existe vraiment au quotidien en radiologie, en gastro-entérologie pour la partie coloscopie, imagerie. Elle est en train d’être développée sur d’autres supports – on sait que c’est valide et que ça fonctionne notamment en anatomopathologie. Il y a certains secteurs où la décision thérapeutique est complexe parce que les données sont complexes, on commence à voir arriver de l’IA qui aide à réfléchir au profil des patients en prenant en compte des données de multi dimension – des données de génétique, des données cliniques un peu complexes. Et donc on voit arriver ces éléments là qui sont encore à la frontière entre la recherche et la clinique, donc on est plutôt sur des pratiques qui sont plus exploratoires. Mais ça, c’est ce qu’on a aujourd’hui et on voit arriver de nombreux autres développements qui mettent un peu de temps à être validés, mais qui arrivent.
On voit aussi (arriver l’IA) pour des fonctions que les patients ne rencontrent pas, mais qui sont des fonctions médicales administratives. C’est-à-dire comment on va coder les dossiers, comment on va facturer au niveau de la sécurité sociale l’activité que nous faisons. Il y a aussi de l’IA qui va aider dans ce travail de codification médicale. Ce sont des choses qui existent aujourd’hui dans les hôpitaux et qui sont en train de se développer très rapidement.
L’IA est précieuse en réanimation
On a parlé d’oncologie. Quelles sont les autres grandes spécialités médicales ou l’IA est de plus en plus présente ?
Je ne connais évidemment pas tous les champs de l’IA de toutes les spécialités médicales. Mais on voit vraiment ces développements surtout quand il y a des analyses d’images. On vient de parler de la radiologie, de l’anatomopathologie, mais on voit la même chose pour les dermatologues, pour les ophtalmologistes qui ont vraiment des techniques qui aident à l’analyse des images. On va voir ça aussi dès qu’on a des données complexes. Dans tout ce qui va être données de génétique – mieux comprendre les variabilités du génome et leur impact clinique – il y a vraiment des apports de l’IA qui sont extrêmement importants parce ça apporte une dimension analytique qu’on n’avait pas avant.
On voit aussi de l’IA qui est vraiment très importante dans toutes ces pathologies où on a de la donnée complexe et très dynamique. Notamment en réanimation par exemple où il va y avoir des choses qui vont changer très régulièrement. On travaille par exemple sur le sepsis – ce sont les complications infectieuses majeures qui amènent les gens en réanimation. Là, la somme de données et la variabilité des données font que l’IA a une place assez unique pour aider à comprendre les profils des patients et qu’est-ce qu’on peut leur apporter d’un point de vue thérapeutique.
Un atout pour les pathologies complexes et le parcours patient
Voilà, ça c’est très concret, on a le sentiment que les choses vont très vite ! Est-ce qu’on peut penser qu’on sera finalement mieux soigné, soigné différemment, en 2030 ou 2035, dans même pas 10 ans ?
Alors ça va à une vitesse assez incroyable. On se dit toujours qu’on a on a le temps de prévoir un plan de développement et en fait, on se fait rattraper au quotidien par les développements qui existent.
Mais c’est bien, ça !
Oui et non. Je pense qu’en 2030 – 2035 on aura changé sur beaucoup de choses. On sera allé vers des prises en charge qui sont peut-être beaucoup mieux éclairées par de la donnée, notamment pour ces pathologies complexes, pour tout ce qui va nécessiter la prise en compte d’une somme d’informations que notre cerveau ne sait pas gérer. La 2e chose où on aura beaucoup avancé probablement – et ça on peut l’espérer parce que ce n’est pas forcément une priorité des industries qui développent, mais c’est aussi l’organisation du parcours du patient. Aujourd’hui on a encore des progrès à faire dans ce domaine là. Quelque chose de tout simple par exemple qu’apporte l’IA, c’est la structuration de la donnée du compte-rendu; ça permet de mettre en place des parcours plus fluides et qui n’oublient aucune des étapes, et qui optimisent les délais de prise en charge. Donc ça, c’est des choses qui vont changer la vie des gens au quotidien.
Pourquoi je dis que « Oui et non » ? C’est qu’en fait, avec l’IA, il n’y aura pas que des succès. Il y aura aussi des échecs. On va mettre du temps pour découvrir les échecs de l’IA. Déjà l’IA a un comportement qui est différent des modèles qu’on connaissait avant. L’IA apprenante va avoir des systèmes qui vont évoluer au cours du temps. Donc on peut évaluer quelque chose qu’on met en place mais il faut faire très attention à évaluer de façon continue ces systèmes. Parce qu’évidemment leur capacité d’apprentissage fait qu’ils vont être plus ou moins performants, et qu’ils peuvent devenir moins performants. Ou alors on peut avoir tellement l’impression qu’ils sont performants qu’on va leur faire excessivement confiance, et qu’on va perdre ce regard critique.
« On aura des retours de bâton »
On a besoin quand même de temps pour comprendre ce qui marche, comprendre ce qui ne marche pas. Gérer les risques aussi sur les données, ça c’est extrêmement important. Et puis voir comment est-ce qu’on modifie nos pratiques pour pouvoir intégrer au mieux ces dispositifs d’IA. Ce process là, c’est un changement de modalités de travail. Les changements de modalités de travail ça prend du temps. Aller très vite, c’est aussi prendre des risques sur la sécurisation des données, sur la fiabilité au long cours des algorithmes ou sur diverses dimensions de confiance visà-vis de la machine qui font qu’on va peut-être avoir des retours de bâton sur certaines expériences.
Je le disais en introduction, on a aussi de plus en plus de patients qui vont interroger l’IA. Ils envoient toutes leurs données, leurs analyses, leurs compte rendus médicaux et ils finalement se passent d’aller voir un médecin. Ils se fondent sur ce que leur dit l’IA. On peut avoir une perte de chance ?
Je vais faire une toute petite digression parce que ce que vous dites me fait penser à à ce qu’on a vécu avant la crise COVID où je commençais à travailler sur les systèmes digitaux pour les patients. On me disait : « Mais jamais les gens ne voudront donner leurs données sur leur téléphone ! » Et puis avec la crise COVID, eh bien on a tous appris à donner nos données à partir de notre téléphone. On a tous trouvé ça ultra chouette et normal et on a perdu un peu ce réflexe de protection des données individuelles.
Quand les gens mettent à disposition leurs données sur les systèmes d’IA, qui sont publiquement accessibles, c’est que leurs données sont mises à disposition de tout le monde. Ces systèmes là vont conserver de la donnée, vont conserver tout un tas d’informations sur les individus dont on ne sait pas aujourd’hui quels pourront être les usages. Donc ça c’est un enjeu. On peut avoir un bénéfice bien évidemment à interroger un moteur d’IA et et il n’y a pas de restriction à le faire. Simplement il faut avoir conscience de ce qu’on met comme informations dans ce moteur là. Je ne suis pas sûre que tout le monde se rende compte de la quantité de données dont on abreuve ces systèmes là.
Homme = infarctus. Femme = crise d’angoisse
ChatGPT ou d’autres modèles vont aller vous donner des informations sur les diagnostics possibles qui correspondent à votre santé. On a fait un exercice très intéressant il n’y a pas très longtemps : suivant ce que vous allez mettre dans votre LLM, dans votre modèle, vous allez par exemple dire « J’ai des douleurs thoraciques, j’ai un peu de fièvre, j’ai ci, j’ai ça » et il va vous proposer un certain nombre de diagnostics. S’il croit que vous êtes un homme, il va vous dire « Vous avez peut être une rupture d’un anévrisme aortique, un infarctus du myocarde. » Et si vous dites « Je suis une femme« , il va vous dire « Vous avez peut-être une crise d’angoisse. »
Il y a un biais qui est lié à la littérature qui est très important et qui va juger différemment homme et femme, et aussi juger différemment en fonction de ce qu’il perçoit de votre catégorie socioprofessionnelle. Et ça, les personnes n’en ont pas conscience. Donc il y a quand même des choses qu’il va falloir qu’on apprenne tous collectivement, c’est-à-dire savoir que la littérature est biaisée et que le moteur de recherche va concentrer ce biais. Il faut donc aussi se méfier de ces résultats même si évidemment ils peuvent être utiles.
Ils peuvent être utiles mais ça peut être dangereux comme vous venez de le dire quand on fait des analyses comme celles-ci. Est-ce que mon médecin généraliste est également concerné par l’aide de l’intelligence artificielle, et sinon le sera-t-il et pour quoi faire ?
Je souhaite à votre médecin généraliste d’être concerné par l’intelligence artificielle. Je ne connais pas spécifiquement les modalités de travail des généralistes. Ce que je vois, c’est que les plateformes comme Doctolib qui sont quand même très, très, très répandues offrent tout un tas de services à partir d’outils d’IA au médecin généraliste. Elles offrent des choses qui sont très utiles, par exemple d’écouter la consultation – une écoute ambiante – avec un compte rendu qui va être préparé.
Elles offrent aussi des aides décisionnelles et sont en train de développer tout un tas de modules qui sont facilement accessibles puisque c’est les plateformes qu’utilisent la plupart des médecins. Les médecins généralistes vont être confrontés aux mêmes problématiques que les autres acteurs. C’est-à-dire qu’est-ce qui m’aide moi en tant qu’entreprise pour augmenter mon efficience, me libérer un peu de charge mentale, faire que je peux parler à la personne en face de moi en la regardant plutôt qu’en regardant mon ordinateur, qu’est-ce qui me facilite la vie ? Et puis qu’est-ce qui me facilite le diagnostic ou le suivi des patients et qui sont là des aides à la décision un petit peu différentes ?
Pour un généraliste qui a évidemment à gérer non pas une pathologie mais des dizaines de pathologies différentes qui évoluent toutes chacune très rapidement, ça peut être très utile. Donc c’est important pour eux avec les mêmes points de vigilance évidemment. La problématique des généralistes c’est qu’ils vont parfois être seuls face à ces choix et qu’il y a besoin que dans les collectifs de généralistes ils aient un accompagnement qui leur permette de faire les bons choix en fait tout simplement.
L’IA pour prévenir le redoutable cancer du pancréas ?
Parlons de prévention. L’IA va-t-elle permettre d’anticiper la survenue de maladies graves ? On en rêve tous hein, comme le cancer du pancréas ou les maladies neurodégénératives. Je cite volontairement ces 2 pathologies parce qu’aujourd’hui on sait qu’on ne peut pas faire grand-chose. Qu’est-ce qu’on peut en attendre ?
L’IA va certainement bouleverser un certain nombre de concepts dans la prévention et peut-être aussi aider les personnes à modifier certains de leurs comportements pour pouvoir améliorer leur état de santé futur. Ce qui est une forme de prévention. Dans les maladies que vous citiez, en particulier par exemple dans le cancer du pancréas, on voit bien qu’il y a des choses qu’on ne comprend pas sur les facteurs de risque. On n’est pas capables d’identifier vraiment les personnes qui sont à risque, soit parce qu’on n’a pas les bonnes études, on n’a pas regardé les bonnes données, on n’a pas les éléments qui nous permettent de prédire qui est à risque ou pas à risque. Soit parce que c’est des maladies qui échappent à ces sites là.
Ce qui est sûr, c’est qu’on va pouvoir analyser des quantités de données beaucoup plus massives qui vont nous permettre de regarder certainement dans des angles morts de notre rétroviseur où on n’avait pas regardé certains facteurs de risque et qui vont nous donner de nouvelles pistes. C’est ce qu’on fait sur des données environnementales par exemple qu’on regarde à l’aide de techniques d’IA de façon à chercher de nouvelles pistes pour ces facteurs de risque sur des pathologies qu’on ne connaît pas bien.
Détecter un infarctus avant sa survenue
Donc ça c’est la première chose, c’est mieux comprendre certains facteurs de risque et aller regarder des données qu’on n’avait peut-être jamais explorées. Comprendre aussi du multirisque, c’est-à-dire que peut-être ce n’est pas 1 ou 2 gros facteurs de risque comme on a l’habitude de regarder. Cest-à-dire « cancer du poumon – tabac » – ça c’est des relations relativement simples – mais peut-être que c’est une somme de petits facteurs de risque qui se multiplient, qui se cumulent. Dans les analyses classiques on est limité par ces approches là. Donc l’IA va vraiment très probablement nous ouvrir des portes là-dessus.
L’autre champ qui, je pense, est aussi assez extraordinaire pour l’IA, c’est qu’on va utiliser des nouveaux biomarqueurs. On va pouvoir regarder sur vos téléphones. Vous regardez le nombre de pas, vous regardez la stabilité, différentes choses. Moi, je me suis aperçu que des périodes de ma vie où je n »étais pas en grande forme, je voyais des indicateurs de stabilité qui diminuaient. On a des données maintenant scientifiques qui montrent que par exemple dans la voix on peut prédire pas mal de choses. On a des dégradations, des petites variabilités de biomarqueurs vocaux qui nous permettent de détecter précocement certains signes cliniques avant qu’on les ait vus apparaître.
Ces nouveaux biomarqueurs sont extrêmement intéressants à explorer. Ils ouvriront des nouvelles fenêtres pour la prévention. On va peut être pouvoir détecter par exemple un infarctus quelques heures ou mois avant que ça arrive. On sait très bien que les patients qui ont des maladies neurodégénératives, il y a des aggravations de l’écriture. Peut-être qu’on va pouvoir utiliser ces moyens là pour détecter des petites variations qu’on ne voit quasiment pas l’œil nu, auxquelles on n’est pas attentif et qu’on va pouvoir repérer très en amont et qui vont nous permettre d’identifier ces gens-là.
Guider la gestion de votre santé
Dernier point, c’est que vous allez aussi pouvoir mettre toutes ces données dans vos dispositifs qui utilisent de l’intelligence artificielle, qui va vous dire : « Attention, vous avez réduit votre nombre de pas ce mois-ci, vous avez mangé plus de ci ou de ça. Peut-être qu’il faudrait que vous fassiez un peu ça si vous voulez améliorer votre état de santé. » Donc on a aussi des dispositifs qui vont analyser un peu vos comportements au quotidien, ce qu’on ne faisait pas jusqu’à aujourd’hui parce que c’est très compliqué, et qui vont vous guider un peu dans votre gestion de votre santé à vous en tant qu’individu.
On va parler de votre expérience incroyable entre 2020 et 2024 comme directrice scientifique de Santé publique France. On était en pleine pandémie de COVID et vous avez eu à gérer la réponse opérationnelle et scientifique de cette agence de l’Etat qui produit des connaissances médicales et qui informe tous les Français. Est-ce que l’intelligence artificielle vous a aidée et plus largement, est-ce que l’IA a aidé les médecins et les scientifiques à affronter ce tsunami ?
Je vais vous faire une réponse ultra déceptive.
Vous allez me dire non !
Non. En fait l’arrivée de ChatGPT c’est juste avant Noël 2022, ça a changé le monde. Avant l’IA c’était des trucs qui faisaient des analyses un peu plus sophistiquées que les modèles classiques, mais enfin « so what ? » Ce qui a été fondamental pendant cette crise de 2020 et des années suivantes, c’est qu’on a mis en place des systèmes qu’on n’avait jamais mis en place de collecte de données en temps réel à l’échelle d’une population.
On a pu traiter au quotidien les résultats de tous les labos de France avec plusieurs millions de tests par jour et on travaillait ça au quotidien. Ce qui permettait à la fois d’avoir les tendances en temps réel et aussi de donner les données aux modélisateurs qui faisaient des modèles statistiques pour prédire l’évolution de l’épidémie. Cela permettait aussi de guider le politique dans les décisions évidemment soit de confinement, soit de réouverture, soit de restriction de certaines activités. Et donc ça, ça a été absolument fondamental.
Crise du COVID : l’IA n’était pas là
On a eu aussi la vaccination en temps réel. La vaccination de tous les Français avec leurs caractéristiques en temps réel. On pouvait savoir quelles étaient les caractéristiques du virus, comment les gens répondaient à la vaccination, est-ce que telle ou telle souche virale était plus ou moins sévère, est-ce que les personnes qui avaient été vaccinées étaient plus ou moins hospitalisées. On avait croisé toutes ces données là – vaccinales, génomiques, virologiques classiques – et on pouvait suivre ça en temps réel. Donc ça a été une expérience absolument unique qui a permis de comprendre dans un temps extrêmement contraint une nouvelle maladie et la façon dont on pouvait gérer cette nouvelle maladie. Il n’y a pas eu d’IA, véritablement.
Parce que même si c’était de la volumétrie très importante – et on était déjà là, on a dû changer nos techniques d’analyse – on était sur des approches de data science de traitement de données assez modernes, beaucoup plus que ce qu’il y avait antérieurement à la crise, des techniques de data visualisation pour que justement tout le monde puisse regarder les données, des techniques d’illustration de ces données à des échelles comme l’IRIS. Vous pouviez regarder tous les jours comment la carte était aux alentours de chez vous. Mais c’est des techniques très poussées, très modernes, d’analyse statistique, mais ce n’était pas de l’IA. L’IA est arrivée sur la période de Noël 2022. Probablement qu’elle changerait beaucoup de choses.
L’IA capte aussi du bruit et du faux
Que changerait-elle aujourd’hui si on avait une nouvelle pandémie ?
Il est très difficile de répondre à cette question parce qu’en fait l’IA est basée sur des données. Or la caractéristique, c’est qu’on n’a pas de données au départ. Et donc on est obligé d’imaginer dans notre tête différents types de scénarios. L’IA pourrait nous aider probablement sur les prospectives, les scénarios et et ces éléments là. Elle ne pourrait pas mieux analyser les données puisqu’en fait on en a pas.
Vous voyez les cas d’ hantavirus qui sont là actuellement, on est tous en train d’attendre, de qui va se contaminer ou pas, pour être sûr que le taux de transmission correspond bien à ce qui était observé antérieurement en Argentine. On est tous en train d’attendre ces données. L’IA peut aider sur certaines choses mais l’IA capte aussi du bruit. Donc si vous cherchez des informations avec des moteurs d’IA sur l’hantavirus, vous risquer de trouver autant de faux que de vrai. C’est vraiment quelque chose qui interroge.
On a mis en place des techniques qui se rapprochaient de l’IA pour automatiser et solidifier la production dans des choses qui n’ont pas été vues par le grand public. On avait une production très dense pour le décideur au quotidien, avec des choses qui étaient au départ très fabriquées manuellement et qu’on a automatisé le plus possible. Donc des techniques d’automatisation qui ne sont pas forcément de l’IA mais qui, in fine, ont intégré certains dispositifs d’IA pour que les interprétations soient pré écrites par l’IA et validées par un acteur humain évidemment. Mais ça a été le seul élément. Probablement que ces aspects là seraient vraiment centraux pour alléger la ressource humaine dans l’automatisation de la production d’informations aujourd’hui.
Une IA européenne est nécessaire sinon…
On sait que la santé est un marché immense qui brasse beaucoup d’argent. Avec des IA surpuissantes qui sont développées aujourd’hui par des sociétés américaines et peut-être chinoises, ne risque t-on pas demain de perdre toute maîtrise sur nos données de santé, nous petits Français, petits Européens ?
Je crois qu’il y a des belles initiatives européennes. Il y a l’espace européen des données de santé et je pense qu’il faut avoir conscience de ces initiatives européennes et les soutenir avec évidemment toutes les les protections des données individuelles qu’on est légitimement en droit d’attendre. Mais on doit, si on ne veut ne pas se faire manger tout cru par évidemment des GAFAM hyper puissantes – on a déjà des acteurs de l’IA qui sont super puissants – mais la zone qui conserve nos données pour l’instant reste quand même relativement protégée. En tout cas pour ces aspects hospitaliers. Mais on a un enjeu à collaborer activement dans les instances européennes avec ces consortiums européens et les projets absolument centraux pour l’Europe. Parce qu’on a besoin de développer d’autres voies.
Il y a des choses qu’on n’aurait pas cru quand il y a eu l’utilisation par exemple des données personnelles pour savoir quelle femme passait à côté d’un centre d’interruption de grossesse aux États-Unis. C’est quelque chose qu’on n’aurait pas imaginé il y a encore une décennie. Donc il faut être très vigilant sur ces données là et c’est à nous aussi – même si on n’aura pas toutes les armes – d’être une force de proposition et un participant actif à l’échelon européen pour qu’on puisse protéger aussi ce patrimoine commun que sont nos données de santé.
Et c’est un enjeu pour chaque citoyen finalement…
Tout à fait ! C’est un enjeu individuel, c’est un enjeu collectif.
Conférence publique à Marseille le 10 juin
La professeure Laetitia Huiart participera le mercredi 10 juin à 19h à Villa M Marseille (17 place Louis Bonnefon, 13008 Marseille) à une conférence publique ouverte à tous intitulée « IA et médecine : la révolution pour mieux vous soigner », en compagnie du docteur Julien Seitz, cardiologue à l’Hôpital Saint Joseph, cofondateur et président de Volta Médical, et du docteur Jérôme Bouaziz, gynécologue-obstétricien et fondateur de One Clinic. Ce débat est organisé dans le cadre des Pitchs des Dialogues de la Santé du Groupe Pasteur Mutualité.
Inscription gratuite mais obligatoire dans la limite des places disponibles via le lien suivant : https://www.villa-m-creativestore.com/event-details/ia-et-medecine-la-revolution-pour-mieux-vous-soigner-pitch-des-dialogues-de-la-sante-villa-m-marseille
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