"L’intelligence artificielle doit rester un outil au service du médecin sans décider à sa place" Luc Lenoir
"C’est le médecin qui connecte les analyses des algorithmes dans les différentes spécialités, car aucun ne prend en charge plusieurs organes et la santé globale d’une personne. " Pr Nathalie Lassau
"L'IA a un « impact profond sur la recherche » et peut révolutionner « tous les aspects de la prise en charge d’un patient atteint de cancer, du diagnostic jusqu’au suivi thérapeutique ». Il souligne aussi qu’une double analyse radiologue + IA permet de détecter 25% de cancers supplémentaires au sein" Alain Puissieux
2024
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Un document à découvrir
RESUME GENERATIF
Ce document traite de l'impact de l'intelligence artificielle dans le domaine médical, en mettant l'accent sur une application mobile pour le dépistage de l'autisme chez les jeunes enfants.
Révolution de l'IA en médecine
Cette collection d'articles explore l'impact croissant de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique dans le domaine médical.
- * NEJM AI fournit une plateforme pour des discussions rigoureuses sur l'intégration de l'IA en médecine.
- * Les articles abordent les défis, les opportunités et les directions futures de l'IA dans les soins aux patients.
- * Le site ai.nejm.org est recommandé pour approfondir les applications de l'IA en médecine.
Étude de cas : détection de l'autisme
Cette étude valide une application mobile pour le dépistage de l'autisme chez les tout-petits.
- * L'application SenseToKnow utilise la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique pour évaluer les signes précoces de l'autisme.
- * 620 tout-petits ont participé, dont 188 ont été diagnostiqués avec l'autisme par des cliniciens experts.
- * L'application a montré une précision diagnostique élevée : AUROC de 0,92, sensibilité de 83,0% et spécificité de 93,3%.
- * La détection de l'autisme à distance pourrait réduire les disparités d'accès aux services.
Importance de la détection précoce de l'Autisme
La détection précoce de l'autisme est cruciale pour un accès rapide aux services d'évaluation et d'intervention.
- * Les signes comportementaux peuvent être observés dès 9 à 18 mois.
- * Le dépistage standard actuel utilise un questionnaire, le M-CHAT-R/F, qui présente des limitations.
- * L'application vise à surmonter ces défis en fournissant un outil de dépistage objectif et efficace.
Méthodologie de l'étude
L'étude a été menée de manière entièrement à distance, impliquant des parents et des évaluations par télésanté.
- * 756 tout-petits ont été recrutés, avec 620 ayant complété toutes les mesures.
- * Les enregistrements ont été analysés pour valider la précision de l'application.
- * L'application a été disponible en espagnol pour inclure des familles non anglophones.
Résultats et Précision de l'application
L'application a montré une précision élevée dans divers groupes démographiques.
- * La validité de l'analyse par vision par ordinateur était de 89%.
- * Les résultats étaient similaires pour les iPhones et iPads, avec des AUROC de 0,90 à 0,92.
- * Les analyses SHAP ont révélé l'importance relative des caractéristiques comportementales dans les prédictions.
Comparaisons démographiques et performance
L'application a montré une précision comparable entre différents sexes, races et ethnies.
- * Les performances étaient similaires pour les garçons et les filles, ainsi que pour les enfants blancs et noirs.
- * Les résultats indiquent que l'application peut réduire les disparités d'accès aux services d'évaluation précoce.
Conclusion et perspectives futures
L'application SenseToKnow offre une méthode prometteuse pour le dépistage de l'autisme à domicile.
- * Elle pourrait améliorer l'accès aux services pour les familles éloignées des cliniques.
- * Des études futures sont nécessaires pour explorer les différences raciales et ethniques dans l'utilisation de l'application.
Détection précoce de l'autisme par application mobile
Une nouvelle application mobile, SenseToKnow, montre des résultats prometteurs pour le dépistage de l'autisme chez les tout-petits.
- * L'application permet un dépistage à distance des enfants de 16 à 40 mois.
- * Elle utilise la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique pour atteindre une précision diagnostique élevée (AUC = 0,92).
- * Le dépistage à domicile pourrait améliorer l'accès aux soins, surtout pour les familles défavorisées.
- * La population de l'étude avait une prévalence de l'autisme de 30%, ce qui limite l'extrapolation des résultats à la population générale.
- * Des tests supplémentaires dans des populations plus représentatives sont nécessaires pour évaluer l'utilité clinique réelle de l'application.
Importance du phénotypage numérique
L'étude souligne l'importance croissante du phénotypage numérique dans la recherche médicale et la pratique clinique.
- * L'utilisation de la technologie smartphone permet de capturer et d'analyser des données comportementales à grande échelle.
- * Cela ouvre de nouvelles voies pour comprendre les manifestations diverses de l'autisme et suivre les réponses au traitement.
- * L'intégration de ces outils doit se faire avec prudence, en tenant compte des considérations éthiques telles que la confidentialité des données et les biais potentiels des algorithmes d'IA.
Avancées dans le traitement des infarctus du myocarde
L'essai ARISE a démontré que l'IA peut réduire le temps de traitement pour les patients atteints d'infarctus du myocarde avec élévation du segment ST (STEMI).
- * L'utilisation d'un système d'électrocardiogramme (ECG) assisté par IA a réduit le temps médian de porte à ballon de 14 minutes (de 96,0 à 82,0 minutes).
- * Le temps ECG à ballon a également diminué de 5,6 minutes (de 83,6 à 78,0 minutes).
- * Le système a montré une valeur prédictive positive de 89,5% et une valeur prédictive négative de 99,9%.
- * Moins de patients dans le groupe IA ont été activés pour une angiographie d'urgence, ce qui indique une meilleure précision diagnostique.
Limitations et perspectives futures
L'étude présente certaines limitations qui doivent être considérées pour des recherches futures.
- * La conception monocentrique et la courte période de suivi limitent la généralisation des résultats.
- * Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour confirmer ces résultats dans des contextes divers et évaluer l'impact sur les résultats à long terme des patients.
- * L'intégration de l'IA dans les soins cardiovasculaires pourrait améliorer la précision diagnostique et optimiser les soins.
Système AI-ECG et temps de traitement des STEMI
Le système AI-ECG a significativement réduit le temps médian entre l'arrivée à l'hôpital et l'angioplastie pour les patients présentant un STEMI.
- * Réduction du temps médian d'arrivée à l'angioplastie de 14 minutes, passant de 96,0 minutes à 82,0 minutes (P=0,02).
- * Diminution du temps médian ECG-angioplastie de 5,6 minutes, de 83,6 minutes à 78,0 minutes (P=0,011).
- * Les notifications SMS automatiques envoyées aux cardiologues en service ont contribué à cette réduction de temps.
- * Pas de différence significative dans les résultats des patients entre les groupes AI-ECG et contrôle.
Performance diagnostique de l'AI-ECG
L'AI-ECG a montré une capacité élevée à identifier correctement les cas positifs et négatifs.
- * Taux d'identification des cas positifs de 89,5% et des cas négatifs de 99,9%.
- * Réduction significative des activations de STEMI non nécessitant de CAG dans le groupe AI-ECG.
- * Proportion similaire d'artères occluses entre les groupes intervention et contrôle (77% vs 79%).
Forces et limites de l'étude ARISE
L'étude ARISE présente des forces notables mais également des limitations importantes.
- * Forces : conception pragmatique, grande taille d'échantillon, approche contrôlée randomisée.
- * Limites : conception monocentrique, risque de contamination, période de suivi courte, absence de données sur les activations inappropriées de laboratoire de cathétérisme.
Implications et recommandations pour l'avenir
L'intégration de l'AI-ECG dans la pratique clinique pourrait transformer la gestion des STEMI.
- * Nécessité d'études futures pour évaluer les résultats cliniques significatifs comme la mortalité et la morbidité.
- * Exploration de la valeur économique de la réduction des activations de STEMI fausses avec le système AI-ECG.
Performance des modèles GPT par rapport aux médecins
Les modèles GPT-4 ont montré des performances comparables à celles des médecins lors des examens de certification médicale.
- * GPT-4 a dépassé la majorité des médecins en psychiatrie avec un percentile médian de 74,7%.
- Performance similaire à celle des médecins en médecine interne (56,6%) et en chirurgie générale (44,4%).
- * GPT-3.5 n'a pas réussi à passer l'examen dans aucune discipline.
Évaluation des modèles GPT et méthodologie
L'évaluation des performances des modèles GPT a été réalisée sur des examens de certification médicale.
- * Analyse rétrospective des performances de 849 médecins sur les examens de 2022.
- * Les modèles ont été testés 120 fois pour chaque spécialité afin de minimiser la variabilité.
Résultats et conclusions sur les modèles GPT
Les résultats montrent que GPT-4 a atteint un niveau de performance acceptable pour la certification médicale.
- * GPT-4 a réussi à passer l'examen dans quatre des cinq spécialités.
- * Les résultats soulignent le potentiel des modèles LLM pour des applications médicales futures.
Perspectives sur l'intégration de l'IA en médecine
L'intégration de l'IA dans la pratique médicale pourrait améliorer les interactions humaines et la prise de décision.
- * Les systèmes d'IA peuvent aider à automatiser des tâches administratives et à améliorer les compétences humaines en communication.
- * L'importance de tester et de valider les systèmes d'IA pour garantir des conseils sûrs et fiables en santé.
SYNTHESIS / NOTEBOOKLM
Ces sources, principalement issues de la publication NEJM AI, proposent une vue d'ensemble de l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans divers domaines médicaux. Plusieurs articles présentent des études d'évaluation de l'IA, notamment la validation d'une application mobile utilisant la vision par ordinateur pour le dépistage de l'autisme chez les tout-petits. D'autres recherches se concentrent sur l'efficacité des modèles de langage volumineux (LLMs) comme GPT-4, démontrant qu'ils atteignent des performances comparables à celles des médecins lors des examens officiels de résidence. De plus, un essai clinique randomisé (ARISE) explore comment un système d'électrocardiogramme assisté par IA (AI-ECG) réduit les délais de traitement pour l'infarctus du myocarde à élévation du segment ST (STEMI). Enfin, les perspectives abordent le potentiel de l'IA à améliorer le diagnostic des cas complexes et à entraîner les cliniciens à gérer les conversations difficiles.
Commentaire
Face à l'intelligence artificielle (IA), ne pas oublier l'intelligence naturelle (IN) des humains. Ces deux intelligences ne doivent pas s'affronter, mais elles doivent collaborer. L'humain, par son expérience, sa connaissance de l'autre, son écoute, sa compassion, son empathie, ses connaissances sans cesse renouvelées, représente la pièce centrale de l'acte médical "hippocratique". L'IA est certes un atout, un outil qui bénéficie de l'apport de l'humain . Ce dernier perçoit face à un patient mille et une choses que ne percevra jamais l'IA. Par contre l'IA sera capable d'apporter tout son savoir pour détecter ce que l'œil humain ne voit pas, comme le dépistage des cancers par l'imagerie. IA et IN doivent non pas s'associer mais se compléter. L'IN contrôle l'IA en particulier en médecine et obligatoirement .
« Malgré ses performances remarquables et un futur vertigineux, l’IA n’est donc qu’une production métaphorique, parcellaire, non intégrée, voire autistique. Son succès actuel réside dans une forme de mystification. Celle-ci consiste à faire croire qu’elle n’est pas un simple outil de prolongement du cerveau biologique, qu’elle peut s’en affranchir, voire s’autonomiser et exister en dehors de la pensée de ses concepteurs et de ses usagers. L’IA n’est qu’un produit, un prolongement des intelligences naturelles, et son avenir n’a de sens que pour aider l’homme. » Jean-Paul André
https://stm.cairn.info/revue-environnement-risques-et-sante-2019-5-page-419?lang=fr
À LIRE
Comment l’intelligence artificielle révolutionne déjà la pratique médicale
https://www.lefigaro.fr/vox/societe/l-intelligence-artificielle-doit-rester-un-outil-au-service-du-medecin-sans-decider-a-sa-place-20210402Face à l'IA, comment sauver l'intelligence naturelle ?
Philosophie magazine
2018/4 N° 11
https://shs.cairn.info/magazine-philosophie-magazine-2018-4?lang=fr
Copyright : Dr Jean-Pierre Laroche