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Mieux vaut prévenir que guérir, comment l’IA médicale permet d’anticiper notre santé 

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Mieux vaut prévenir que guérir. Étonnement, lorsqu’on se penche sur cette expression que nous répétaient nos aïeux, on la retrouve dans un peu près toutes les langues et les cultures possibles (ex : en Allemand, “prévention est la mère de la caisse à porcelaine” ; en arabe, “la protection est mieux que la guérison”).

Paradoxalement, par manque de temps ou de moyen, la médecine, de manière générale, est limitée dans sa capacité de pouvoir anticiper à grande ou à plus petite échelle la détection de maladies au stade précoce.

Cependant, un outil de taille apparaît comme étant un élément indispensable au futur de la médecine, pour remédier justement aux problématiques d’anticipation.

Et il s’agit de l’Intelligence Artificielle médicale (l’IA médicale).

En effet, l’IA médicale est un outil incroyable pour anticiper de potentielles maladies et prévenir de complications ultérieures.

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1/ Détection précoce des maladies : comment l’IA médicale peut identifier les patients à risque avant même l’apparition des symptômes ?

Certaines IA médicales associées au concept du machine learning peuvent être utilisées pour identifier les personnes à risque (susceptibles de développer certaines maladies), avant même que les symptômes n’apparaissent.

C’est avec ce type de détections précoces que l’on augmente les chances de guérison et les résultats positifs de traitement.

Une étude sur l’utilisation de l’IA a été menée par des chercheurs de l’Université de Californie à San Francisco afin d’identifier les personnes à risque de développer une maladie rénale chronique à un stade précoce. 

Au total, les données de santé de plus de 700 000 patients ont été analysées afin de détecter les facteurs de risque associés à la maladie rénale chronique.

En utilisant un algorithme d’apprentissage automatique (sur le concept du machine learning), les chercheurs ont développé un outil de prédiction qui a permis de prédire le risque de développer une maladie rénale chronique chez les patients avant même que les symptômes n’apparaissent. 

Testé avec succès chez des patients à risque élevé de maladie rénale chronique, cela donne de beaux espoirs pour l’avenir, à savoir : une détection précoce de la maladie et une meilleure prise en charge des patients.

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2/ Personnalisation du traitement : l’IA médicale améliore l’efficacité des traitements en fonction de chaque patient

Comme son nom l’indique, la médecine personnalisée permet d’adapter le ou les traitements d’un patient en fonction de données spécifiques qui le caractérise. Le but étant d’améliorer l’efficacité desdits traitements et de réduire les effets secondaires.

Cette fois, ce sont des chercheurs de l’Université de Stanford qui se sont servis du machine learning afin de personnaliser les traitements de radiothérapie chez les patients atteints de cancer de la tête et du cou. 

Dans cette étude, on s’est basé sur les données de patients précédents pour identifier les schémas de traitement les plus efficaces en fonction de facteurs tels que l’âge, le sexe, la localisation de la tumeur et la réponse antérieure au traitement.

Grâce à cet algorithme, les médecins peuvent désormais recommander des doses précises de radiothérapie pour chaque patient individuel, en tant qu’individu unique.

In fine, il a été constaté une amélioration de l’efficacité du traitement, avec une réduction des effets secondaires.

Ce type d’approche, propre à la médecine personnalisée peut tout à fait être appliqué à d’autres domaines de traitement pour améliorer les résultats des patients et réduire les coûts de traitement.

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3/ Analyse de données médicales massives pour développer de nouveaux traitements personnalisés grâce à l’IA médicale

On parlait précédemment du machine learning, mais il existe aussi d’autres procédés comme celui du jumeau numérique

Un exemple concret d’application du premier procédé dans le domaine médicale est sans doute la technologie du Blockchain Swarm Learning développé par Galeon. 

En donnant les moyens aux chercheurs d’analyser de grandes quantités de données médicales, et d’utiliser la blockchain pour entrainer l’IA médicale, on leur donne la possibilité d’identifier les tendances et les modèles pour mieux comprendre les maladies et développer de nouvelles méthodes de traitement.

Avec le consentement des personnes, les données peuvent être collectées à partir d’échantillons biologiques de type salive, urine, sang (biomarqueurs), d’informations sur l’état de santé, sur le mode de vie, ou encore sur l’environnement dans lequel évolue les patients et leur historique familial.

En partant de ces collectes de données massives, les chercheurs peuvent analyser les données en utilisant des outils d’IA pour mieux comprendre les maladies et développer des traitements plus personnalisés et efficaces pour les patients.

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4/ Réduire les coûts des soins de santé avec la détection précoce de maladies

Avec plus de recul, il apparaît que la détection précoce des maladies à l’aide de l’IA médicale tend à réduire les coûts des soins de santé, notamment en réduisant le besoin de traitements coûteux ou de soins intensifs.

En effet, lorsque la maladie est détectée tôt, on maximise les chances d’éviter que celle-ci (selon le cas), ne se propage. 

Les traitements précoces seront généralement moins coûteux que ceux dédiés au traitement de la maladie à long terme.

Il faut aussi prendre en compte le coût des tests et autres procédures qui pourraient être évités après détection de la maladie sur le tard.

En identifiant les personnes à haut risque de développer certaines maladies, les médecins peuvent éviter de prescrire des tests et des procédures inutiles à des patients qui ne sont pas à risque.

Et puis, il y a encore l’argument du temps économisé. La détection précoce des maladies à l’aide de l’IA médicale peut permettre de réduire les hospitalisations et les consultations de suivi, ce qui peut réduire les coûts de soins de santé en économisant du temps et des ressources.

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Conclusion

L’IA médicale pour :

  • Prévenir des maladies et la détection précoce des personnes à risque.
  • Personnaliser les traitements des patients et améliorer leur efficacité.
  • L’analyse de données avec le machine learning et ainsi mieux comprendre les maladies et développer de nouvelles méthodes de traitement
  • Réduire les coûts de soins de santé en évitant le besoin de traitements coûteux ou de soins intensifs.
  • Éviter les tests et les procédures inutiles, économisant ainsi du temps et des ressources.

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