Pr. Isabelle BLOCH – Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI)

Les applications de l’intelligence artificielle (IA) dans le domaine de la médecine et de la santé s’appuient sur la plupart des domaines couverts par l’IA, tels que la représentation des connaissances et la modélisation des raisonnements, l’apprentissage statistique et la modélisation prédictive, la décision et la gestion de l’incertitude, la planification, les systèmes multi-agents, le traitement automatique des langues, la robotique, la vision par ordinateur et la reconnaissance des formes, ou encore la modélisation cognitive et les systèmes neuro-informationnels. A la diversité des domaines cités s’appliquant aux données et connaissances de santé, s’ajoutent les dimensions éthiques et réglementaires dont il n’est pas possible de faire abstraction.

Les apports et bénéfices attendus de l’IA dans le domaine de la médecine et de la santé sont nombreux, et constituent des thèmes de recherche actuels et en pleine croissance. Ils vont de l’aide au diagnostic à la médecine interventionnelle, la chirurgie assistée par robotique, la médecine des 5P (préventive, personnalisée, précise, participative, prédictive), s’appuyant en particulier sur le champ émergent des ``omics’’, la simulation, l’aide à la rédaction de comptes rendus médicaux, ou encore la formation des médecins et plus généralement des personnes impliquées dans les parcours de soins. Dans l’optique de faire avancer ces domaines, les rapports #FranceIA et de C. Villani ont proposé des recommandations (accès aux données et éthique, plateformes, interactions entre spécialistes de l’IA et spécialistes de la santé, partenariats, innovation).

Dans cette présentation, après le rappel de quelques éléments d’histoire de l’IA, et de ses définitions, nous discuterons de quelques limites et défis de l’IA (questions d’explicabilité, des données, ressources, biais, robustesse, éthique, rôles respectifs des données et des connaissances), ainsi que des enjeux actuels de l’IA en santé (certification des décisions, explication des résultats, respect de la vie privée...).

Nous montrerons ensuite comment les thèmes de recherche en amont trouvent des applications dans le domaine de la santé, en particulier en imagerie médicale.

Parmi les verrous et défis, celui de la gestion des données est central, d’autant que les images sont associées à d’autres données, cliniques, génétiques, environnementales, avec des besoins croissants d’accès, de partage, de protection, d’annotation, de garantie de fiabilité et d’absence de biais.

Nous présenterons ensuite quelques exemples pour lesquels l’IA connaît des succès (assistance à l’aide de comptes rendus médicaux, dermatologie, oncologie, chirurgie et robotique guidées par l’image, aide à l’interprétation d’images et à la constitution de jumeaux numériques...), en soulignant les questions qui restent ouvertes, en particulier celles d’acceptabilité et d’explicabilité.

Nous conclurons sur quelques controverses : l’IA est-elle « intelligente », est-elle une aide ou un remplacement ?