L'IA dans la détection de pathologies - L'analyse d'images

L’Intelligence artificielle a pris une place prépondérante dans le domaine de la santé ces dernières années.

Ce domaine en pleine expansion doit répondre à différents critères : techniques, légaux, politiques et budgétaires.

1°) Aspects techniques :

L’intelligence artificielle (IA) est en train de bouleverser le monde en particulier dans le domaine de la santé. En effet, elle permet de détecter aisément différents types de maladies tels que des cancers et des tumeurs et ce même à un stade précoce de leur développement.

Les modèles basés sur l’IA sont développés à l’aide d’une quantité très importante de données d’entrainement en matière de soins de santé, sous la forme d’images médicales telles que des radiographies, des tomodensitogrammes, des IRMs ou tout autre type de résultats d’imagerie.

Exemples de capacités de détection de l’IA en imagerie médicale

• Détection d’anomalies neurologiques
• Dépistage des cancers courants (seins, poumons etc.)
• Diagnostic des infections du rein et du foie
• Détection des tumeurs cérébrales avec une grande précision
• Apprentissage automatique pour l’IA en analyse d’images dentaires
• Détection de fractures osseuses et les lésions musculosquelettiques

De meilleurs résultats sont observés lorsque le modèle d’IA et le médecin travaillent de manière complémentaire.

Le modèle peut rapidement détecter des cas sains de manière assez fiable, ce qui permet au médecin de se concentrer sur les cas plus graves sans le surcharger. Par ailleurs, le médecin peut, grâce à ses connaissances et à son expérience, pencher pour d’autres diagnostics sur certains cas pour éliminer des faux positifs.

Le risque indiqué par le modèle peut amener le médecin à détecter des traces de cancer à un stade très avancé qu’il n’aurait pas vu avec la fatigue, la surcharge de travail ou bien la qualité de l’image. 

Il est essentiel de préciser que le médecin prendra toujours la décision finale concernant le diagnostic de son patient. L’IA est présente en support mais ne rendra jamais d’avis sur le diagnostic ou la conduite à tenir.  

Cet aspect légal de l’IA dans la santé est abordé ci-dessous.

2°) Aspects légaux :

Face à la rapidité des avancées technologiques dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) et aux risques associés en matière de sécurité et de droits fondamentaux, la Commission Européenne a proposé un cadre juridique très attendu sous la forme d’un projet de règlement associé à un plan coordonné d’actions (Artificial Intelligence Act). Le texte a été soumis en avril 2021 mais est toujours en discussion actuellement pour harmoniser les points de vues des différents pays. Si aucune date n’est pour l’instant arrêtée, le texte devrait être adopté courant 2023.

Les principes de qualité, intégrité, sécurité, robustesse, résilience, supervision, explicabilité, interprétabilité, transparence, fiabilité, traçabilité, garantie humaine, auditabilité jusqu’alors identifiés dans les différents textes européens et mis en œuvre par les développeurs et éditeurs au moyen d’une gouvernance plus ou moins efficiente, y sont consacrés et traduits en obligations concrètes à la charge des fournisseurs dès la conception et tout au long du cycle de vie d`un système d`IA.

Ce corpus d’exigences vient asseoir, sous la forme de loi, les bonnes pratiques applicables au développement et à la surveillance des systèmes d’IA à haut risque, les obligations des fournisseurs et utilisateurs professionnels notamment, et définir les conditions de gouvernance et sanctions en cas de violation.

Dans le secteur de la santé, compte tenu des enjeux associés à l’utilisation des systèmes d’IA dans l’aide à la décision et notamment dans l’aide au diagnostic, la pertinence et la fiabilité des données d’IA doivent être garanties, supposant une mise sur le marché dans le respect des Règlements relatifs aux dispositifs médicaux (Règlement (UE) 2017/745) et la protection des données (Règlement (UE) 2016/679). La validité d’un système d’IA à haut risque doit être appréciée par rapport à sa conformité dès la conception, puis tout au long de son cycle de vie via entre autres, la mise en place d’un système itératif de gestion des risques.

La documentation technique d’un système d’IA à haut risque doit être établie avant la mise sur le marché ou la mise en service de ce système. Elle doit être tenue à jour et permettre de démontrer que le système d’IA à haut risque est conforme aux exigences de l`Artificial Intelligence Act, et, ainsi, fournir aux organismes notifiés et aux autorités compétentes tous les éléments nécessaires à la mise sur le marché ou à la mise en service du système.

Les systèmes d’IA d’apprentissage automatique (machine learning) doivent être développés sur la base de jeux de données d’entraînement, de validation et d’essai, de qualité, soumis à des pratiques appropriées de gouvernance et de gestion des données. L’Artificial Intelligence Act relève qu’en cas de stricte nécessité et aux fins de surveillance de la partialité, de détection et de correction des préjugés en rapport avec les systèmes d’IA à haut risque, les fournisseurs de ces systèmes peuvent traiter des catégories particulières de données à caractère personnel, notamment des données de santé, sous réserve de garanties appropriées, telles que la pseudonymisation, ou le chiffrement, lorsque l’anonymisation peut affecter de manière significative la finalité poursuivie (exemple des investigations cliniques). En France, accéder aux jeux de données des constructeurs dans le but de développer des systèmes d’IA peut encore être compliqué. De même, et cette fois pour les jeux de données anonymisés, les conditions légales qui s’appliquent au traitement anonymisant doivent être précisées, à savoir : les qualifications des acteurs qui le réalisent, les bases légales applicables et les conditions de conformité, les droits et libertés des personnes concernées.

3°) Aspects politiques et budgétaires :

Les pouvoirs publics ont bien saisi les enjeux du digital dans le domaine de la santé.

Ils ont commencé en développant une médecine dite 5P : personnalisée, préventive, prédictive, participative et des preuves au bénéfice du citoyen, du patient et du système de santé. Cette médecine s’appuie par exemple sur les objets connectés, les plateformes de services, l’intelligence artificielle (IA), les dispositifs médicaux numériques, les jumeaux numériques, les essais simulés, la robotique et bien d’autres dispositifs.

Le 29 juin dernier, le Président de la République a annoncé la mise en place du plan Innovation santé 2030 de plus de 7,5 Mds€ lors du Conseil stratégique des industries de santé (CSIS). L’ambition est de faire de la France l’une des premières nations innovantes en santé d’Europe.

Par ailleurs, la stratégie d’accélération du programme d’investissement d’avenir « Santé numérique » (SASN) dotée de 650 millions d’euros, promeut le développement, la validation et l’expérimentation des outils numériques pour cette médecine 5P.

Pour en savoir plus et connaitre les modalités de ces financement, consultez la page suivante:  Investissements d’avenir : lancement de la stratégie d’accélération « Santé numérique » | enseignementsup-recherche.gouv.fr

CONCLUSION :

L’IA dans la santé est un secteur en pleine croissance qui aide les professionnels de santé sur les tâches récurrentes en les automatisant pour laisser à ces derniers plus de temps pour se pencher sur des missions à réelle valeur ajoutée pour les patients.

L’IA et la numérisation de la santé sont également un outil parmi d’autres pour lutter contre la désertification médicale et la baisse du nombre de médecins en activité.

Cependant il ne faut pas se méprendre, il n’est pas question de remplacer les médecins par la machine mais d’organiser des interactions vertueuses entre l’expertise humaine et les apports de l’IA. 

Le groupe Efor, leader européen des Life Sciences, vous accompagne dans le développement de vos systèmes d’IA, tant d’un point de vue technique que d’un point de vue réglementaire.

Nos experts sauront vous épauler dans les différents stades de développement de votre produit, de sa conception à son maintien sur le marché.  

N’hésitez pas à solliciter nos équipes via le formulaire de contact