IA à l’hôpital : partir du problème, et non de la technologie
Les hôpitaux doivent se demander quels objectifs ils souhaitent atteindre avant de recourir à l’intelligence artificielle (IA). Tel était le message délivré lors d’un symposium consacré à l’IA en médecine organisé par l’Académie royale de médecine.
Geraint Lewis, directeur Healthcare chez Microsoft et Chief Data Officer du NHS England de 2013 à 2022, a consacré sa conférence inaugurale aux applications IA qui permettent d’améliorer la qualité, l’efficacité et l’accessibilité des soins.
Lewis distingue plusieurs générations d’IA : les applications antérieures à l’émergence de l’IA générative, les systèmes génératifs (tels que ChatGPT et Claude) et les agents d’IA capables d’exécuter de manière autonome des tâches bien définies. À l’horizon se profile l’« IA agentique toujours active » (always-on agentic AI), dans laquelle un agent fonctionne en permanence en arrière-plan et intervient lorsque cela s’avère nécessaire.
L’IA générative et les agents IA monopolisent aujourd’hui l’attention des médias, mais M. Lewis met en garde contre la tendance à se concentrer uniquement sur les dernières générations: « Les anciennes générations IA continuent elles aussi à s’améliorer. »
L’IA comme aide au diagnostic
Le premier groupe comprend notamment l’IA utilisée comme outil d’aide à l’analyse d’images médicales. Un système d’IA peut attirer l’attention d’un radiologue sur une anomalie nécessitant une vérification, ou lui indiquer qu’aucune anomalie n’a été détectée sur une image, lui permettant ainsi de passer à la suivante. Une autre application déjà bien établie est l’oculomique (oculomics), dans laquelle l’IA, entraînée sur des millions de photographies de rétines, est capable de reconnaître différentes pathologies, allant de l’hypertension et du diabète aux maladies neurologiques et aux cancers.
Les biomarqueurs vocaux fonctionnent selon un principe similaire, mais en s’appuyant sur l’analyse des caractéristiques de la parole: « Le système ne s’intéresse pas au sens des mots employés par le patient, mais à certains signaux extrêmement subtils. Il peut ainsi détecter des signes de démence, d’anxiété ou de dépression », explique Geraint Lewis.
Une autre application de l’IA non générative est la photopléthysmographie. « Une entreprise appelée LifeLight affirme qu’il est possible de mesurer sa pression artérielle en réalisant un selfie vidéo de 40 secondes. Lorsque j’en ai entendu parler pour la première fois, je me suis dit que cela semblait trop beau pour être vrai. Il s’est avéré que je me trompais complètement : cet outil dispose désormais d’un marquage CE de classe IIa, ce qui signifie qu’il peut être envisagé dans le secteur des soins de santé comme une alternative au tensiomètre traditionnel. » Geraint Lewis entrevoit diverses applications possibles, allant de son utilisation dans les zones de triage et par le personnel ambulancier à la surveillance à distance de l’hypertension et à la gestion de la santé des populations.
Fort de son expérience dans le domaine de la santé publique, Geraint Lewis s’intéresse particulièrement aux possibilités offertes par ces technologies diagnostiques, mais appelle à la prudence : « Il est essentiel de tenir compte des risques de résultats faussement positifs et faussement négatifs avant de déployer de telles applications. »
« N’oubliez pas les générations précédentes d’IA car elles continuent de s’améliorer. »
Traduire et prendre des notes
Geraint Lewis considère l’IA générative, ou GenAI, comme, notamment, un outil d’aide à la communication avec les patients. Elle peut, par exemple, traduire des textes dans la langue du patient (les patients du NHS parlent plus de 200 langues, a-t-il précisé) ou reformuler des informations médicales en termes plus simples. Cette possibilité est particulièrement pertinente car de nombreux patients comprennent mal les messages transmis par les équipes soignantes. Il évoque également son utilisation lors d’un premier triage téléphonique en santé mentale (et donc pas dans le cadre de la thérapie).
L’application qui se déploie actuellement le plus rapidement dans les systèmes de santé européens est ambient voice scribe, un système d’IA qui écoute les échanges lors d’une consultation et rédige un compte-rendu des informations médicalement pertinentes. « Les patients apprécient cette technologie car elle leur permet de maintenir un contact visuel avec leur médecin. »
Cette technologie peut faire gagner du temps et améliorer la qualité des comptes-rendus, même si chacun d’entre eux doit être vérifié car l’IA générative peut commettre des erreurs. Le temps ainsi gagné peut être consacré à la prise en charge d’un plus grand nombre de patients ou à la réduction de la charge de travail des médecins. En plus du compte-rendu de consultation, ces systèmes peuvent également préparer un courrier destiné au patient ou au médecin généraliste qui l’a adressé.
Un agent IA au service des ressources humaines
L’étape suivante consiste à utiliser des agents IA pour accomplir des tâches spécifiques. Geraint Lewis cite l’exemple d’un agent déployé dans un hôpital de Blackpool, qui répond aux questions des collaborateurs concernant les ressources humaines. Il est essentiel de délimiter strictement son champ d’action : « Cet agent fonde ses réponses exclusivement sur la politique de ressources humaines de cet hôpital. Il ne va donc pas chercher sur Internet des réponses à d’autres questions ou demandes. »
D’autres agents peuvent aider les patients, par téléphone, à prendre ou à modifier un rendez-vous, ou orienter les plaintes reçues vers le collaborateur compétent. Dans ce dernier cas, le courrier original du patient est également transmis afin que le collaborateur puisse lui-même prendre connaissance de la plainte et l’évaluer.
« L’intelligence artificielle ne doit jamais être une fin en soi. »
Des processus plus complexes peuvent nécessiter la collaboration de plusieurs agents. Geraint Lewis décrit un système dans lequel un agent coordinateur répartit les différentes tâches, par exemple lors de l’intégration (onboarding) d’un nouveau collaborateur : enregistrement des données personnelles, création d’un badge, création de comptes et d’identifiants de connexion aux différents systèmes informatiques, élaboration d’un programme pour la première journée de travail, etc.
Il évoque également une application destinée aux concertations oncologiques multidisciplinaires (COM) à l’Oxford University Hospital. Les agents peuvent notamment y rassembler les données anatomopathologiques et les examens d’imagerie, ou vérifier si un patient pourrait être éligible à un essai clinique.
Geraint Lewis résume ses conseils aux hôpitaux en trois réflexions. Premièrement : « Posez-vous la question : qu’essayez-vous réellement d’accomplir ? » Deuxièmement : l’intelligence artificielle ne doit jamais être une fin en soi, mais un moyen de contribuer à la réalisation d’objectifs précis, tels que l’amélioration de la qualité et de l’efficacité des soins. Troisièmement : il faut veiller à disposer de bases solides, comme pour tout projet informatique, en accordant une attention particulière à la gestion et à la confidentialité des données, à la maîtrise de la technologie afin de limiter la dépendance à l’égard de tiers, ainsi qu’à la conformité avec la réglementation relative aux dispositifs médicaux.