L’IA fait désormais partie intégrante de notre vie quotidienne, et maintenant le monde scientifique explore le potentiel de l’intelligence artificielle en chirurgie. Des assistants virtuels comme Siri et Alexa aux chatbots marketing, Teslas autonomes et modèles de langage avancés comme ChatGPT, les technologies d’IA se sont intégrées de manière transparente dans nos routines, et visent maintenant la révolution des pratiques médicales et des soins aux patients. Les solutions de soins de santé basées sur l’IA transforment la façon dont les diagnostics sont établis et les plans de traitement sont personnalisés. Ces technologies exploitent des algorithmes sophistiqués pour traiter de grandes quantités de données médicales, aidant les professionnels de la santé à prendre des décisions plus précises.
L’un des domaines où l’IA est extrêmement prometteuse est le diagnostic médical. En tirant parti des algorithmes d’apprentissage automatique, les systèmes d’IA peuvent analyser des images médicales, telles que des radiographies, des IRM et des tomodensitogrammes, avec une précision et une rapidité remarquables. Cela peut aider les radiologues et autres spécialistes à identifier les anomalies, les tumeurs et d’autres marqueurs critiques qui auraient autrement pu passer inaperçus. La détection précoce des maladies grâce à des diagnostics basés sur l’IA a le potentiel d’améliorer considérablement les résultats pour les patients, d’augmenter les taux de survie et de réduire la charge pesant sur les systèmes de santé.
De plus, l’IA peut contribuer au développement de la médecine personnalisée, où les plans de traitement sont adaptés aux caractéristiques uniques d’un individu, notamment la constitution génétique, les facteurs liés au mode de vie et les antécédents médicaux. En analysant de vastes ensembles de données et en appliquant des analyses prédictives, les algorithmes d’IA peuvent identifier les options de traitement optimales et prédire les réponses potentielles à des thérapies spécifiques. L’intégration de l’intelligence artificielle en chirurgie a le potentiel d’optimiser l’efficacité du traitement, de minimiser les effets indésirables et d’améliorer la satisfaction des patients.
Comment les scientifiques peuvent-ils utiliser l’intelligence artificielle en chirurgie ?
L’intégration de l’intelligence artificielle en chirurgie est extrêmement prometteuse. En analysant rapidement et efficacement de grandes quantités de données, l’utilisation de l’intelligence artificielle en chirurgie est en mesure de relever les principaux défis du système de santé.
Dans les soins de santé modernes, la génération de données est abondante et l’IA apparaît comme un allié précieux, capable d’agréger et de synthétiser cette mine d’informations pour fournir des résultats ciblés qui s’avèrent inestimables pour les chirurgiens. De la phase de consultation initiale à la gestion postopératoire, l’IA a le potentiel de remodeler tous les aspects de la pratique chirurgicale.
L’intégration de l’intelligence artificielle en chirurgie ouvre un monde de possibilités trop nombreuses pour être entièrement capturées dans une seule description. Avant la chirurgie, les algorithmes d’IA peuvent fournir des analyses prédictives, aidant à la détection précoce de la maladie. Cette détection précoce conduit non seulement à des interventions plus rapides, mais tient également la promesse d’améliorations des résultats et des pronostics.
De plus, la technologie de l’IA permet aux médecins d’approfondir les rapports de laboratoire, les analyses et les dossiers médicaux des patients, permettant le développement de plans de traitement hautement personnalisés à un niveau micro. Dans les opérations, les algorithmes d’IA peuvent servir de guide, augmentant les processus de prise de décision en analysant les données en temps réel provenant de plusieurs sources et en offrant des informations précieuses aux chirurgiens. Cette intégration de l’intelligence artificielle dans la chirurgie améliore non seulement la prise de décision, mais aide également à prévenir les résultats indésirables.
Au-delà des limites de l’hôpital, l’IA continue de jouer un rôle vital. En évaluant les données des systèmes de surveillance des patients, l’IA peut détecter les complications potentielles pouvant survenir entre les visites postopératoires.
Les plateformes basées sur l’IA peuvent également servir de première ligne de communication pour les patients, en répondant à des préoccupations mineures ou à des questions fréquemment posées. Une telle interaction continue garantit des récupérations plus fluides et une expérience globale améliorée pour le patient.
Robotique en chirurgie
Le domaine de la médecine a toujours été caractérisé par une innovation et une évolution constantes, s’efforçant d’améliorer les résultats pour les patients et les soins de santé en général. Ces dernières années, des progrès significatifs ont vu le jour avec l’intégration d’outils d’intelligence artificielle (IA) dans diverses pratiques médicales, y compris les diagnostics, la planification des traitements et même les interventions chirurgicales. Notamment, le domaine de la chirurgie robotique a connu une croissance remarquable, car les systèmes alimentés par l’IA aident désormais les chirurgiens à effectuer des opérations complexes avec une précision et une exactitude sans précédent.
La chirurgie robotique, ou chirurgie assistée par robot, utilise des systèmes robotiques contrôlés par ordinateur pour exécuter des procédures chirurgicales, partiellement ou entièrement. Ces systèmes se composent généralement d’une console de chirurgien, à partir de laquelle le chirurgien manipule les bras robotiques, et d’un chariot côté patient où les instruments sont positionnés. Grâce à une caméra 3D haute définition, le chirurgien obtient une perspective visuelle du site chirurgical et utilise des commandes manuelles et au pied pour guider les bras robotiques, permettant des mouvements méticuleux et contrôlés pendant la procédure.
Le Système chirurgical da Vinci se distingue comme l’un des systèmes de chirurgie robotique les plus renommés, ayant été utilisé dans plus de six millions de chirurgies dans le monde depuis son introduction en 2000. Ce système a démontré un succès significatif en urologie, gynécologie et chirurgie générale, présentant des avantages tels que la réduction de la perte de sang, des séjours hospitaliers plus courts et des temps de récupération plus rapides pour les patients.
Avec l’intégration de l’intelligence artificielle en chirurgie, en particulier dans les systèmes de chirurgie robotique, le domaine recèle un immense potentiel de transformation, avec de nombreux développements passionnants déjà en cours.
Par exemple, des chercheurs de l’Université de Californie à Berkeley ont conçu le Robot autonome Berkeley pour le bloc opératoire (BARO), un système robotique alimenté par l’IA. BARO utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser les données chirurgicales, apprendre des techniques et des mouvements des chirurgiens experts et exécuter des tâches chirurgicales avec une exactitude et une précision remarquables.
Une autre avancée prometteuse réside dans les outils de planification chirurgicale alimentés par l’IA, qui aident les chirurgiens à déterminer l’approche optimale pour une procédure spécifique en analysant les données spécifiques au patient et en générant des modèles 3D du site chirurgical. En intégrant l’intelligence artificielle dans la chirurgie, ces outils offrent un retour en temps réel pendant la chirurgie, alertant le chirurgien des complications potentielles ou suggérant des approches alternatives en fonction de l’évolution de la situation.
Outre l’amélioration de la précision des procédures, les outils d’IA contribuent également à réduire le risque d’erreur humaine dans la salle d’opération. Notamment, des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont mis au point un système d’intelligence artificielle en chirurgie capable de surveiller les mouvements des instruments chirurgicaux au cours d’une intervention et de fournir une rétroaction en temps réel au chirurgien. Cette technologie permet d’éviter les erreurs, en veillant à ce que la chirurgie soit menée de la manière la plus sûre et la plus efficace possible.
Les entreprises ont déjà commencé à utiliser l’IA dans les soins de santé
De nombreuses entreprises ont déjà commencé à utiliser des systèmes d’IA dans divers aspects des soins de santé, répondant aux besoins axés sur le patient, le clinicien, l’administration et l’exploitation. Leurs applications vont de l’utilisation de données vidéo, audio et comportementales pour mieux comprendre le lien entre les patients, la maladie et le traitement, à l’amélioration du diagnostic du cancer du poumon, à la fourniture d’une assistance vocale aux soins et à la création de systèmes de santé accessibles et abordables grâce au traitement du langage naturel. (PNL) et IA.
Certaines entreprises proposent également des assistants robots pour répondre aux questions cliniques, transcrire les notes de cas et organiser les fichiers. En outre, l’apprentissage automatique avancé avec la génomique computationnelle est utilisé pour accélérer les processus de découverte de médicaments et réduire le temps et les coûts associés pour les patients.
Le tableau ci-dessous ne représente que quelques exemples des nombreuses entreprises mondiales qui sont activement impliquées dans les applications d’IA dans les sciences médicales.
| Entreprise | But |
| AiCure | Utilise des données vidéo, audio et comportementales pour mieux comprendre le lien entre les patients, la maladie et le traitement |
| Aide | L’IA pour les radiologues : améliorer les diagnostics pour le traitement du cancer du poumon |
| Babylon Santé | Utilise la PNL et l’IA pour créer un système de santé internationalement accessible et abordable pour tous |
| Suki | Assistant numérique activé par la voix pour les médecins |
| Insitro | Utilise l’apprentissage automatique avancé avec la génomique computationnelle pour réduire le temps et les coûts associés à la découverte de médicaments pour les patients |
| Bot MD | Assistant bot : répond aux questions cliniques, transcrit les notes de cas dictées et organise automatiquement les images et les fichiers |
Il est difficile de décrire à quelle vitesse le monde médical évolue, mais la mise en œuvre de l’intelligence artificielle en chirurgie se heurte à des limites et à des défis.
Que peut améliorer l’IA dans le domaine médical ?
L’IA a le potentiel d’apporter des améliorations significatives au domaine médical de diverses manières. Certains des domaines clés où l’IA peut avoir un impact positif incluent :
- Diagnostic et prise de décision: L’IA peut aider à diagnostiquer des maladies et des affections en analysant des images médicales, des résultats de laboratoire et des données sur les patients. Il peut aider les professionnels de la santé à identifier des modèles et des anomalies qui peuvent être difficiles à détecter à l’œil nu, conduisant à des diagnostics plus précis et plus rapides.
- Planification de traitement et médecine personnalisée: Les algorithmes d’IA peuvent analyser de grandes quantités de données sur les patients, y compris les dossiers médicaux, les informations génétiques et les facteurs liés au mode de vie, pour développer des plans de traitement personnalisés. Cela peut conduire à des interventions plus efficaces et personnalisées, optimisant les résultats pour les patients.
- Découverte et développement de médicaments: L’IA peut accélérer le processus de découverte de nouveaux médicaments en analysant de grandes quantités de données biomédicales, en identifiant des cibles potentielles et en prédisant l’efficacité des médicaments candidats. Cela peut rationaliser le processus de développement de médicaments, le rendant plus rapide et plus rentable. Ce type d’ajout à l’intelligence artificielle en chirurgie est une chance parfaite de maintenir le bien-être postopératoire des patients.
- Télésurveillance et télémédecine: Les appareils et applications alimentés par l’IA permettent une surveillance à distance des signes vitaux et des symptômes des patients, permettant aux prestataires de soins de santé de suivre leur état de santé et d’intervenir si nécessaire. Les plates-formes de télémédecine équipées de capacités d’IA peuvent fournir des consultations virtuelles, élargir l’accès aux services de santé et améliorer le confort des patients.
- Chirurgie de précision et assistance robotique: L’IA peut améliorer les procédures chirurgicales en fournissant des commentaires et des conseils en temps réel aux chirurgiens. Les systèmes robotiques équipés d’algorithmes d’IA peuvent aider à effectuer des chirurgies complexes avec une plus grande précision et exactitude, réduisant le risque d’erreurs et améliorant les résultats pour les patients.
- Prédiction et prévention des maladies: En analysant les données des patients et les facteurs de risque, les algorithmes d’IA peuvent aider à identifier les personnes à haut risque de développer certaines maladies. Cela permet des interventions proactives et des mesures préventives pour réduire l’incidence et la progression des maladies.
- Optimisation du système de santé: L’IA peut optimiser les opérations de soins de santé et l’allocation des ressources en analysant de grands ensembles de données, en prédisant le flux des patients, en optimisant la planification du personnel et en améliorant la gestion des stocks. Cela peut améliorer l’efficacité, réduire les coûts et améliorer la prestation globale des soins de santé.
Bien que l’IA soit très prometteuse, sa mise en œuvre doit être effectuée en tenant dûment compte des préoccupations éthiques, de confidentialité et réglementaires afin d’assurer la sécurité des patients et de maintenir la confiance dans le système de santé.
La médecine humaine n’est pas le seul domaine où l’IA peut améliorer quelque chose
Le domaine médical ne se limite bien entendu pas à la médecine humaine. Les technologies d’intelligence artificielle, qui ont également commencé à toucher la vie de nos adorables amis, nous ont fait sourire avec l’histoire de la guérison du chien de l’utilisateur de Twitter @peakcooper en mars 2023.
Grâce à ChatGPT, le chatbot d’Open AI qui a redistribué les cartes dans le monde de la technologie, notre petit ami a été sauvé d’une très mauvaise situation due à un mauvais diagnostic. Lorsque Cooper n’a constaté aucune amélioration chez son chien malgré le traitement, il a signalé le problème à GPT-4 et a informé l’intelligence artificielle des résultats des tests de son chien. L’IA a réussi à différencier les maladies transmises par les tiques de l’anémie hémolytique à médiation immunitaire (IMHA), deux maladies symptomatiquement très similaires, et a sauvé la vie de Sassy.
Vous pouvez lire toute l’histoire dans la série de tweets ci-dessous.
J’ai remarqué que ses gencives étaient très pâles, alors nous nous sommes précipités chez le vétérinaire.
Le test sanguin a révélé une anémie encore plus sévère, encore pire que le premier jour où nous sommes arrivés.
Le vétérinaire a effectué plus de tests pour exclure toute autre co-infection associée à des maladies transmises par les tiques, mais s’est avéré négatif 2/
– Cooper (@peakcooper) 25 mars 2023
Ma formation est basée sur la médecine vétérinaire et je voudrais ici faire une autocritique. Vous ne pouvez pas toujours accorder à votre patient l’attention qu’il mérite lorsqu’il vient à votre clinique après une longue journée et cela peut malheureusement entraîner la mort, ce qui est défini comme une erreur humaine en médecine. Avoir un assistant infatigable avec vous est la seule chose qui peut réduire la part d’erreur humaine à presque zéro. L’utilisation de l’intelligence artificielle en chirurgie réduira certainement la marge d’erreur dans un domaine aussi critique.
Les défis de l’application de l’intelligence artificielle en chirurgie
Comme mentionné précédemment, l’intelligence artificielle (IA) a trouvé sa place dans divers domaines de la médecine et des soins de santé, y compris la chirurgie, mais sa mise en œuvre n’est pas sans limites ni défis. Il est crucial de changer notre état d’esprit de réactif à proactif lorsqu’il s’agit de remédier aux inconvénients associés aux nouvelles technologies.
Disponibilité des données
La collecte de données est une étape initiale cruciale dans la construction d’un système d’IA. Pour développer des modèles efficaces, une quantité importante de données de haute qualité est nécessaire. Cependant, la collecte de données soulève des préoccupations liées à la vie privée des patients et aux récents incidents de violation de données par de grandes entreprises. Les progrès technologiques ont augmenté la puissance de calcul et les capacités de stockage de données. Des technologies telles que la reconnaissance faciale et l’analyse génétique permettent l’identification individuelle à partir d’un groupe de personnes.
Une nouvelle intelligence artificielle peut diagnostiquer un patient en utilisant sa parole
Cependant, les patients et le public ont le droit à la vie privée et le choix de déterminer quelles données ils partagent. Les violations de données présentent des risques pour les compagnies d’assurance d’accéder aux données des patients, ce qui pourrait entraîner le refus d’une assurance médicale basée sur la composition génétique. Les restrictions de confidentialité des patients limitent la disponibilité des données, ce qui entraîne une formation limitée des modèles et une incapacité à explorer le plein potentiel des modèles. C’est donc un facteur qui entrave l’intégration de l’intelligence artificielle en chirurgie.
Créer des modèles biaisés
Les systèmes artificiellement intelligents sont entraînés à l’aide d’une partie des données collectées (ensemble de données d’apprentissage), les données restantes étant réservées aux tests (ensemble de données de test).
Si les données collectées sont biaisées, ciblant des races, des sexes ou des tranches d’âge spécifiques, le modèle résultant sera également biaisé. Il est crucial que les données collectées représentent la population visée sans biais.
Prétraitement des données
Même avec des données non biaisées, il est possible de créer des modèles biaisés. Les données brutes contiennent souvent des erreurs dues à la saisie manuelle des données ou à d’autres facteurs.
Un prétraitement est nécessaire pour préparer les données pour l’apprentissage de l’algorithme. Cependant, des précautions doivent être prises lors du prétraitement des données pour éviter d’introduire des biais dans l’ensemble de données.
Sélection du modèle
Avec de nombreux algorithmes et modèles disponibles, il est essentiel de sélectionner celui qui convient le mieux à une tâche spécifique. Le processus de sélection des modèles joue un rôle essentiel dans l’intégration de l’intelligence artificielle en chirurgie. Les modèles biaisés sont souvent trop simplifiés et ne parviennent pas à saisir les tendances présentes dans l’ensemble de données.
Présentation de modèles biaisés
Les utilisateurs de systèmes d’IA doivent avoir une compréhension de base de la façon dont les modèles sont construits pour interpréter efficacement les résultats et déterminer leur applicabilité. Des métriques telles que :
- Précision
- Précision
- Rappel
- Classement F1
- Score ASC
Sont utilisés pour évaluer les performances du modèle.
Cependant, toutes les métriques ne conviennent pas à tous les problèmes. Les utilisateurs doivent s’assurer que les métriques appropriées sont présentées et pas seulement celles avec les scores les plus élevés.
Données fragmentées
L’une des limites des applications d’IA, en particulier l’intelligence artificielle en chirurgie, est l’incapacité de transférer de manière transparente des modèles conçus et déployés par une organisation à une autre sans recalibrage.
En raison de problèmes de confidentialité, le partage de données entre les organisations de soins de santé est souvent limité, ce qui entraîne des données fragmentées et une fiabilité réduite des modèles. C’est pourquoi l’utilisation de l’intelligence artificielle en chirurgie n’est pas courante à partir de 2023.
Boîtes noires
Les systèmes d’IA sont souvent considérés comme des boîtes noires en raison de la complexité des algorithmes mathématiques sous-jacents. Des efforts sont faits pour rendre les modèles plus accessibles et interprétables, mais des progrès restent à faire dans ce domaine.
Considérations sur l’intelligence artificielle en chirurgie
L’intégration de l’IA aux spécialités interventionnelles et chirurgicales soulève de nombreuses préoccupations éthiques, notamment en matière de partialité et de responsabilité. Ces questions éthiques deviennent encore plus importantes à mesure que nous nous dirigeons vers des opérations entièrement autonomes. Les réponses ou interventions autonomes initiées par l’IA présentent des défis éthiques particuliers. Comme indiqué précédemment, les ensembles de données utilisés pour former les systèmes d’IA peuvent être intrinsèquement biaisés, ce qui peut entraîner divers impacts en aval dans différents sous-groupes de patients. Cela signifie que les interventions et les résultats peuvent varier d’un patient à l’autre.
Pour illustrer cela, considérons la chirurgie esthétique. L’IA peut désormais prédire l’âge d’un individu en analysant les traits du visage et suggérer des mesures chirurgicales pour réduire les signes de vieillissement. En Corée du Sud, où la chirurgie esthétique est répandue, les chirurgiens utilisent des instruments chirurgicaux à capteur de mouvement qui collectent des données en temps réel et les guident pour effectuer des ajustements précis afin d’améliorer les résultats. Cependant, ces algorithmes d’IA comportent des biais inhérents. En 2013, le concours Miss Corée a suscité la controverse en raison de la ressemblance des traits du visage entre les candidats qui avaient subi une chirurgie esthétique. La beauté est subjective, et lorsque l’intelligence artificielle dicte des normes esthétiques, la complexité s’approfondit. Il est évident que de tels algorithmes d’IA ne peuvent pas être universellement applicables dans différentes communautés et ethnies.
Dans un environnement chirurgical, les enjeux sont importants. Si un robot formé à l’IA fonctionne mal ou perd le contrôle au cours d’une procédure impliquant des tâches complexes telles que la dissection, la suture ou la manipulation de cathéters dans le cœur, cela peut avoir des conséquences catastrophiques. L’étendue de l’implication de l’IA est directement corrélée aux préoccupations éthiques en cause. La formation de robots avec des ensembles de données englobant des milliers de procédures effectuées dans diverses conditions, sites et par plusieurs opérateurs devient cruciale pour atténuer les dommages. Cependant, lorsqu’un dommage survient, déterminer la responsabilité devient un défi. Doit-il appartenir à l’entreprise qui a développé le robot autonome, au chirurgien, à l’hôpital ou à ceux qui ont contribué à l’ensemble de données ?
L’IA est incapable de reproduire le processus de prise de décision sur lequel s’appuient les chirurgiens, qui implique souvent l’instinct et s’appuie sur une expérience clinique non quantifiable. De plus, une seule opération chirurgicale implique des milliers d’étapes complexes, y compris la coupe, la dissection, la connexion, la brûlure, le refroidissement, le serrage, la ligature et la suture. Dans un avenir prévisible, les robots ne serviront que d’assistants. Bien qu’ils puissent devenir plus compétents dans les fonctions de base, l’ajout de couches plus complexes nécessitera une réflexion et une mise en œuvre minutieuses, car l’expertise et le jugement du chirurgien restent irremplaçables.
Idées fausses sur l’IA dans le domaine de la santé
Malgré toutes ces inquiétudes, il y a beaucoup d’optimisme quant au potentiel de l’IA à révolutionner le secteur de la santé de diverses manières, englobant le diagnostic des patients, le pronostic, la découverte de médicaments et en aidant les médecins à offrir une expérience plus personnalisée aux patients. Cet optimisme a été alimenté par les applications réussies de l’IA dans les soins de santé. Cependant, parallèlement à cela, il existe des attentes irréalistes quant aux capacités de l’IA et à la manière dont elle façonnera l’avenir du secteur de la santé.
Dr Anthony Chang, conférencier à la Conférence 2019 de la Société pour l’intelligence artificielle en médecine (AIME), a donné une conférence intitulée « Common Misconceptions and Future Directions for AI in Medicine: A Physician-Data Scientist Perspective » à Poznan, en Pologne. Dans sa conférence, il a abordé deux mythes dominants liés à la mise en œuvre de l’IA dans les soins de santé.
Mythe 1 : l’IA remplacera les cliniciens
Bien que l’avenir ne puisse être prédit avec certitude, les médecins qui comprennent le rôle de l’intelligence artificielle en chirurgie sont susceptibles d’avoir un avantage concurrentiel dans leur carrière.
Par exemple, l’American College of Radiology (ACR) a publié une offre d’emploi pour un radiologue, décrivant deux exigences :
- Doit être certifié par l’American Board of Radiology
- Doit être un radiologue enthousiaste et bien formé, enthousiasmé par un avenir où les radiologues sont soutenus par une IA et un apprentissage automatique de classe mondiale
Mythe 2 : Des connaissances en programmation sont essentielles pour utiliser l’IA
L’adoption de l’IA dans n’importe quel domaine implique plusieurs composants, et la programmation n’est qu’un aspect. Pour que l’intelligence artificielle en chirurgie continue de croître, de se développer et de réussir, les médecins et les scientifiques des données doivent collaborer étroitement pour construire des systèmes d’IA significatifs. Les médecins doivent comprendre le potentiel de l’IA et évaluer comment elle peut améliorer leurs rôles, en communiquant efficacement ces informations aux scientifiques des données qui peuvent ensuite construire le système d’IA.
La collaboration ne s’arrête pas là. Les médecins et les scientifiques des données doivent déterminer conjointement les données disponibles pour la formation du modèle, analyser et interpréter les performances du modèle, ce qui nécessite une collaboration continue. De plus, il y a une tendance croissante à ce que les logiciels d’IA deviennent plus accessibles et conviviaux, tels que des outils visuels comme La machine enseignable de Googlequi permettent de créer des classificateurs visuels sans compétences de codage.
En exploitant la puissance de l’IA, les soins de santé peuvent passer d’une approche unique à un modèle personnalisé et centré sur le patient, améliorant ainsi les résultats de santé et l’expérience globale des soins de santé pour les individus. L’intelligence artificielle dans la chirurgie et les soins de santé sera la technologie qui ouvrira les portes du brillant avenir qui nous attend tous.
