La puissance de l’I.A. appliquée au traitement des dossiers santé

L’Intelligence Artificielle ou A.I. est un peu mise à toutes les sauces depuis quelques mois. On lui prête parfois des pouvoirs quasi miraculeux, et qui sont hors de sa portée actuellement. Pourtant, lorsqu’il s’agit de traiter rapidement de forts volumes de données, elle peut faire des merveilles.

C’est que que nous rappelle un article récent du journal Suisse « le Temps », consacré à IBM Watson, qui met en avant la capacité d’analyse de grands volumes de données par cette Intelligence Artificielle dans le secteur de la santé. Extraits…
[…] récolté par le biais de senseurs de toutes sortes, des smartphones ou encore des examens cliniques, le volume d’informations médicales suit une croissance exponentielle, doublant chaque année. Sans compter l’abondance de la littérature scientifique: 700 000 articles seraient publiés tous les ans. Un médecin étant capable d’en lire, en moyenne, 200 sur la même période de temps, on comprend mieux l’enjeu lié à l’intelligence artificielle.
[…] «On arrive aux limites de ce que le cerveau humain est capable de faire en matière de santé, concède Olivier Michielin, médecin chef de l’oncologie personnalisée analytique du CHUV, à Lausanne. C’est pourquoi je suis convaincu que ces techniques d’intelligence artificielle feront partie, à terme, de notre arsenal thérapeutique. Plus personne n’a de doute sur le fait que, dans le futur, l’on ne pourra plus gérer seul, de manière optimale, la masse d’informations que l’on devra prendre en considération pour la recherche du meilleur traitement.»

Des applications importantes pour la santé

[…] «Watson, par exemple, est capable de parcourir un dossier de 300 pages en une demi-seconde, puis dire quels seraient les traitements de choix en fonction des paramètres structurés, comme le stade de la maladie, les lignes de traitements antérieurs, les informations cliniques standards ou encore les mutations présentes sur la tumeur d’un patient, ajoute Olivier Michielin. Quand le programme émet une proposition thérapeutique, il liste également les degrés d’évidence liés aux traitements et les articles scientifiques sur lesquels il s’est fondé. Cela limite l’effet boîte noire, mais n’empêche pas que l’algorithme puisse passer à côté de quelque chose sans que l’on s’en aperçoive.»
[…] Prometteuse à certains égards, l’intelligence artificielle a toutefois ses limites. Le deep learning, s’adapte par exemple peu à la nouveauté. Ses résultats, spectaculaires lorsque l’on s’en tient aux situations apprises, peuvent devenir absurdes lorsqu’on s’en écarte significativement. De plus, les algorithmes ont besoin de très nombreuses données pour être efficaces, contrairement au cerveau humain, plus plastique et plus autonome.

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