Santé florissante de l'intelligence artificielle dans le secteur médical
Amélioration des diagnostics et des traitements, maintenance prédictive ou rationalisation des processus, l'intelligence artificielle est une formidable alliée pour le secteur de la santé. Beatriz Matesanz, directrice MIS Innovation & du segment IrixX, nous en dit plus.
Qu’apporte l’intelligence artificielle au secteur de la santé ?
Beatriz Matesanz :
L’une des grandes tendances actuelles de la médecine est la personnalisation des traitements et leur adaptation à chaque patient. Et dans ce domaine, l’intelligence artificielle est un formidable outil. Elle permet de corréler des données de différentes sources, comme les antécédents du patient, ses biomarqueurs et l’imagerie, afin d’adapter et d’optimiser le traitement.
Prenons le cas, par exemple, d’un patient atteint d’une malade rare. Des algorithmes d’IA entraînés à identifier les principaux symptômes et les traitements efficaces permettront aux professionnels de santé d’exploiter des années de données et d’antécédents médicaux sur de nombreux individus pour affiner leur diagnostic et leur traitement. Cela aura au moins deux avantages majeurs : pouvoir anticiper en termes de prise en charge du patient et améliorer le pronostic.
D’une manière générale, l’IA est appelée à jouer un rôle croissant dans tous les domaines de la santé, notamment la prévention, le diagnostic, le traitement et le pronostic.
Plus spécifiquement, comment Thales utilise-t-il l’IA dans le secteur de l’imagerie médicale ?
Actuellement, les principaux bénéfices de l’IA dans l’imagerie médicale sont l’aide au diagnostic par la formulation d’un second avis, et l’optimisation du flux de prise en charge des patients dans les hôpitaux ou les centres médicaux. Pour cela, Thales se concentre sur deux utilisations de l’IA : d’une part, les modules CADx (diagnostic assisté par ordinateur) optimisés pour nos détecteurs de rayons X et les logiciels d’imagerie ; d’autre part, les modules de maintenance prédictive pour les équipements des clients.
L’optimisation du flux d’acquisition d’images peut commencer, par exemple, par la reconnaissance automatique de la partie du corps scannée, ce qui réduit le nombre de clics manuels lors de la phase d’acquisition des images. Compte tenu des millions de radiographies effectuées chaque année, l’identification et la classification automatiques des parties du corps humain sont extrêmement utiles pour élaborer les outils et systèmes de gestion des données. Le module CADx aide ensuite les radiologues à affiner leur diagnostic en leur donnant un second avis sur l’image. Les résultats fournis par l’algorithme (par exemple en comparant les résultats du patient par rapport à une moyenne basée sur un échantillon de population) offrent une sécurité supplémentaire pour établir un diagnostic. Cela permet aux radiologues de gagner du temps et de le consacrer aux cas plus complexes.
Beatriz Matesanz a présenté le sujet dans cette vidéo pour l'Expo 2020 à Dubaï. La vidéo fait partie d'une série pour le pavillon France abordant différents aspects de l'Intelligence Artificielle.
Qu’en est-il du SAV et de la maintenance prédictive ?
Les équipements seront livrés aux clients avec des algorithmes et modules de maintenance prédictive intégrés. Le fait d’anticiper les défaillances avant qu’elles ne se produisent augmente la disponibilité des appareils médicaux et garantit la continuité de la prise en charge des patients à l’hôpital. Par exemple, les détecteurs de rayons X pourraient transmettre des logs à l’algorithme de maintenance qui contrôle leur fonctionnement et établir une corrélation avec des modèles de défaillance connus afin de recommander le remplacement d’une pièce avant que le détecteur ne tombe en panne.
Avec l’utilisation croissante de l’IA dans le secteur médical, comment avoir l’assurance que nos données médicales personnelles sont protégées ?
Avant tout, le partage de données entre professionnels de santé et les constructeurs de systèmes d’IA est soumis à une législation très stricte sur la protection des données. La possibilité pour des professionnels de santé de partager des données personnelles de patients avec un constructeur de systèmes d’IA dans un but sans lien direct avec le traitement du patient est par conséquent extrêmement restreinte.
Il est néanmoins important que tous les acteurs du secteur ne perdent pas de vue que les attaques contre le secteur de la santé se multiplient partout dans le monde. Acteur mondial dans les domaines de la cybersécurité et de la connectivité, Thales est extrêmement attentif à la question de la sécurité des données médicales. Tous les algorithmes d’IA que nous utilisons fonctionnent avec des données anonymisées. Par ailleurs, les solutions Thales – au premier rang desquels nos détecteurs de rayons X et nos logiciels d’imagerie – sont cybersécurisées dès la conception, en respectant les normes et réglementations du domaine médical. Enfin, la veille sur les nouvelles menaces et les mises à jour logicielles régulières permettent de garantir la protection des données des patients.
