ALEXANDRE LE BOUTHILLIER

CO-FOUNDER AND CHIEF CORPORATE OFFICER, IMAGIA

"EST-CE QUE L’IA PEUT AIDER LES PATIENTS?"

- ALEXANDRE LE BOUTHILLIER, CO-FOUNDER AND CHIEF CORPORATE OFFICER, IMAGIA

Nous oublions parfois le but de notre travail. En santé, l’objectif d’avoir un impact pour les patients est présent à chaque jour. C’était l’objectif de l’introduction du premier système d’IA dans le dépistage du cancer du sein… en 1998. Depuis 20 ans, et surtout avec les percées, en apprentissage profond, les performances de tels systèmes se sont améliorés et le temps pour les concevoir, considérablement réduit. Mais quels bénéfices le patient en tire-t-il? Nous en illustrons deux importants.

L’objectif ul ultime pour tout patient est la guérison la plus rapide possible. Avec les maladies graves comme le cancer, ceci n’est possible que lorsque le diagnostic est fait à un stade précoce de la maladie. Vous croyez que le premier bénéfice de l’IA est dans une meilleure efficacité et rapidité des diagnostics par l’analyse de données des patients pour y détecter des anomalies?

Détrompez-vous car une anomalie n’est pas synonyme de pathologie. Il y a donc trop de biopsies effectuées pour trouver les cas problématiques. On préfèrera donc une IA qui en plus de détecter une anomalie pourra fournir une prédiction sur sa malignité et ainsi justifier une biopsie ou un autre test physique. Rien n’est parfait mais en combinant un test utilisant l’IA sur les données et un test physique, on augmente la fiabilité du diagnostic.

Chaque individu étant différent, les niveaux de réponses et d’effets secondaires sont variés.

Une fois la maladie détectée, l’adage qui veut qu’on prodigue le bon traitement, au bon patient, au bon moment, prend tout son sens avec une meilleure accessibilité à la médecine personnalisée.

Le deuxième bénéfice de l’IA pour les patients est de mieux orienter son chemin thérapeutique pour maximiser un ensemble de facteurs qui devraient être variables en fonction des patients, en passant par la qualité de vie, la survie, les effets secondaires, etc.

L’IA est donc essentielle pour de meilleurs soins aux patients. Malheureusement, de nombreuses solutions auraient pu bénéficier aux patients qui ne s’y sont pas rendus par manque d’alignement des bénéfices aux 4 P: Patient, Payeur, Producteur et Praticien.

En effet, un manque d’optimisation des résultats pour le payeur limitera sa mise en marché; le déclenchement approprié du traitement d’une Pharma (ou d’un producteur d’appareils médicaux) favorisera son inclusion dans le cycle d’approvisionnement et ultimement la solution doit être utile au praticien, déjà surchargé.

Mais, pour concevoir ces solutions d’IA, il faut des données de patients pour entraîner les modèles à détecter ces pathologies ou à prévoir la réponse à un traitement. Est-ce possible de générer ce bien commun sans toutefois porter entrave à la vie privée des patients? Une solution bien simple consiste à ne pas sortir les données des hôpitaux, d’entraîner localement les modèles sur ces données et de combiner ces apprentissages effectués sur plusieurs hôpitaux. Ainsi les données ne sont ni partagées, ni étudiées par l’humain – seul le résultat de l’apprentissage ou de nouvelles hypothèses sont partagées. Ceci est le respect de la vie privée par design via ce qu’on nomme apprentissage fédéré. Ce type d’apprentissage permet aussi de tenir compte de la diversité génétique, des traitements et des équipements qui existent au sein de plusieurs hôpitaux et qui sont représentatifs de la population. Les praticiens doivent aussi être autonome à la fois dans la confection de ces outils d’IA, ainsi que dans leur utilisation pour garantir une adoption. Ces principes de vie privée, de diversité et d’autonomie sont au cœur de la déclaration de Montréal en IA responsable. Chez Imagia, nous les appliquons par design, mais c’est uniquement grâce à la collaboration d’un écosystème que de nouvelles percées médicales verront le jour pour les patients.

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