Pour le meilleur diagnostic

Rien n’est plus fragile qu’un nouveau-né prématuré. Chaque année, près de 8 % des Européens pèsent moins de 2,5 kg à la naissance. Immédiatement placés en couveuse, ces petits patients ont besoin de soins. Le moindre prélèvement sanguin peut entraîner un retard cognitif. Mais parfois, il est nécessaire de pratiquer des analyses invasives, pour s’assurer de leur bonne santé. Alors, piqûre ou pas piqûre ?
Pour aider le médecin à choisir, les chercheurs du laboratoire LTSI(1), à Rennes, développent une intelligence artificielle. « Elle a comparé les bilans sanguins de 177 prématurés avec leurs résultats d’analyses non invasives, comme le rythme cardiaque ou la température, explique Alfredo Hernández, directeur de l’équipe Sépia(2), au LTSI. Cela représente énormément d’informations qui sont confrontées une à une. Ce serait impossible pour un humain. » Pour quel résultat ?

Prématurés à contrôler

Selon le chercheur, cet outil permet de mieux savoir quels prématurés surveiller. En observant les analyses non invasives, l’IA est capable de savoir si la piqûre est nécessaire ou superflue. Les résultats étant encourageants, une étude de grande envergure est prévue en 2020.

Comment fonctionnent ces IA qui conseillent le médecin ? Pour le comprendre, il faut revenir à l’année 1955, quand IBM introduit sa première machine informatique en France. Sur les conseils d’un académicien, ce “computer” est nommé en français “ordinateur”, c’est-à-dire “celui qui ordonne”. Soixante ans plus tard, difficile de trouver une définition plus proche des capacités actuelles de l’intelligence artificielle. C’est exactement ce qu’elle fait : elle ordonne des informations, puis compare de nouvelles données aux renseignements déjà emmagasinés. Cette définition pourrait aussi s’appliquer à plusieurs professions, par exemple en santé : le médecin ordonne des informations, au gré de ses formations et de ses pratiques. Lorsqu’il reçoit un nouveau patient, il compare son état de santé à un corpus de connaissances, puis conclut et livre son diagnostic.

Caractériser un type de tumeur

« Ici, nous n’utilisons aucune IA en dehors de la recherche, explique le chef du service radiologie du CHU de Rennes, Jean-Yves Gauvrit. Nous sommes pourtant loin d’être en retard dans ce domaine ! » D’où vient la différence entre les promesses de l’IA dans le domaine de la santé, et la réalité de sa mise en œuvre ? « Actuellement, l’IA est incapable de lire par elle-même, précise le médecin. Il faut l’aider. Pour lui apprendre, nous commençons par annoter de façon pertinente les diagnostics. Mais là encore, la machine ne comprend pas tout ! Nous faisons travailler l’IA sur des choses très précises, par exemple caractériser un type de tumeur sur des images de scanner. Une fois bien entraînée, elle peut déterminer s’il y a une tumeur ou pas. Le médecin valide l’évaluation bien sûr. Et cela fait gagner du temps sur les diagnostics les plus simples. » Cela ne se fera pas d’un coup de baguette magique. L’arrivée de l’IA se fera tumeur par tumeur, maladie par maladie.

Décision humaine

Même si elle fait un jour partie de l’arsenal du diagnostic, l’IA ne remplacera pas l’humain. « Nous n’opposons pas automatisme et décision humaine, complète Jean-Yves Gauvrit. Il faut bénéficier des deux ! En laissant les tâches répétitives à la machine, nous conservons la vigilance du médecin. Son attention se porte tout entière sur son patient. La machine propose, le professionnel valide. Comme dans un avion, où les pilotes sont aidés par des outils, mais gardent la main. Accepteriez-vous de monter dans un avion sans pilote ? Pour ma part, je ne crois pas. C’est la même chose en médecine. »