L’intelligence artificielle (IA) en santé : avantages et risques
L’IA est une technologie qui permet aux machines d’imiter les capacités humaines, telles que la perception, le raisonnement, l’apprentissage et la décision. Elle offre de nombreuses opportunités d’améliorer la qualité et l’efficacité des services de santé, notamment dans le domaine de la radiologie.
La radiologie est la spécialité médicale qui utilise les rayons X, les ultrasons, les ondes radio et d’autres formes d’énergie pour produire des images du corps humain. Ces images sont ensuite analysées par des radiologues, qui posent des diagnostics, détectent des anomalies, évaluent des traitements ou orientent les patients vers d’autres spécialistes.
L’IA peut aider les radiologues à réaliser leur travail de plusieurs manières. Exemple :
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Automatiser certaines tâches redondantes ou fastidieuses, comme le tri, le classement ou l’annotation des images.
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Améliorer la qualité et la précision des images, en réduisant le bruit, en augmentant le contraste ou en corrigeant les artefacts.
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Extraire des informations pertinentes des images, en reconnaissant des structures anatomiques, en mesurant des paramètres biométriques ou en détectant des signes de pathologies.
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Assister les radiologues dans leur interprétation des images, en fournissant des suggestions de diagnostic, des niveaux de confiance ou des alertes en cas d’urgence.
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Faciliter la communication et la collaboration entre les radiologues et les autres professionnels de santé, en partageant les résultats, en générant des rapports ou en intégrant les données dans les systèmes d’information.
L’intelligence artificielle peut donc apporter de nombreux avantages à la radiologie, tels que :
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Une réduction du temps et du coût des examens radiologiques, ce qui permet de traiter plus de patients et d’améliorer l’accès aux soins.
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Une augmentation de la performance et de la sécurité des examens radiologiques, ce qui permet de réduire les erreurs, les complications ou les effets secondaires.
- 3
Une amélioration de la satisfaction et du bien-être des radiologues, ce qui permet de réduire le stress, la fatigue ou le burn-out.
- 4
Une amélioration de la qualité et de la pertinence des soins prodigués aux patients, ce qui permet d’améliorer leur état de santé, leur pronostic ou leur qualité de vie.
Toutefois, l’IA présente également des risques et des défis à prendre en compte, tels que :
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Une perte de contrôle ou de responsabilité des radiologues, qui peuvent se fier de façon trop inconsidérée aux recommandations de l’intelligence artificielle et/ou se décharger de leurs obligations éthiques ou légales.
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Une perte de confiance ou de relation des patients, qui peuvent se sentir déshumanisés ou méfiants face à une technologie qu’ils ne comprennent pas ou qui n’est pas transparente.
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Une perte de qualité ou de sécurité des données, qui peuvent être piratées, détournées ou biaisées par des acteurs malveillants ou par des erreurs techniques.
- 4
Une perte d’équité ou d’inclusion sociale, qui peuvent être aggravées par des inégalités d’accès, d’utilisation ou d’impact des outils d’intelligence artificielle selon les populations ou les territoires.
L’IA appliquée à la radiologie est donc une opportunité à saisir avec prudence et discernement. Il faut veiller à respecter les principes éthiques et juridiques qui régissent la pratique médicale, à impliquer les parties prenantes dans le développement et le déploiement de ces technologies, à évaluer régulièrement ses bénéfices et ses risques, et à former et accompagner les radiologues et les patients dans cette transition numérique.
Pour aller plus loin sur cette thématique :
« Radiologie : pourquoi l’IA n’a (toujours) pas remplacé le médecin » > The Conversation
« Intelligence artificielle : rêve ou cauchemar du radiologue » > Publication FNMR
« How Artificial Intelligence Could Transform Medicine » > The New York Times
«Using A.I. to Detect Breast Cancer That Doctors Miss » > The New York Times
