La progression technologique dans le domaine des soins de santé a toujours été marquée par une évolution rapide. Cependant, depuis la pandémie de grippe aviaire il y a 19 ans, les avancées technologiques ont pris une accélération sans précédent. Dans notre précédent article, nous avons mis en lumière les tendances majeures des technologies de la santé à la fin de l’année 2022. En 2023, l’intelligence artificielle (IA) s’est imposée comme l’une des innovations technologiques les plus discutées. Des acteurs tels que ChatGPT et Bard ont pris d’assaut le monde des assistants chatbots, tandis que des équipements d’IA rationalisent les processus dans divers secteurs d’activité.
Cependant, quel est l’impact de ces avancées sur le secteur des soins de santé ? Selon Binariks.com, le marché mondial de l’intelligence artificielle dans le secteur des soins de santé a été estimé à 16,3 milliards de dollars et devrait atteindre 173,55 milliards de dollars d’ici 2029. Cela équivaut à un taux de croissance annuel composé de 40,2 %, soulignant ainsi une trajectoire de croissance significative pour le marché de l’intelligence artificielle dans le secteur de la santé au cours des prochaines années. Dans cette perspective, cet article explore certaines des tendances majeures de l’intelligence artificielle qui exerceront une influence sur le secteur des soins de santé en 2023, tout en examinant ce qui pourrait revêtir une importance cruciale dans le futur.
Les principales tendances de l’IA dans le secteur de la santé en 2023
Médecine de précision
L’application de l’intelligence artificielle à la médecine de précision connaît un essor rapide, représentant une approche plus contemporaine pour appréhender la santé. Traditionnellement, chaque personne souffrant d’un certain état, d’une maladie ou d’une affection particulière était traitée de la même manière. Cependant, il est important de reconnaître que tout le monde n’est pas identique et ne réagit pas de la même manière à certains traitements. Par le passé, les infrastructures nécessaires pour traiter chaque individu de manière distincte n’étaient pas facilement accessibles, ce qui rendait plus efficace l’adoption d’une approche plus générale. Cependant, grâce à l’émergence d’équipements d’intelligence artificielle, cette personnalisation devient nettement plus accessible.
L’intelligence artificielle peut élaborer des plans de traitement hautement personnalisés en analysant une vaste gamme de données sur les patients, englobant des variables génétiques, environnementales et liées au mode de vie. Cette approche revêt une importance particulière dans le traitement de maladies complexes telles que le cancer. L’intelligence artificielle peut être employée pour identifier les combinaisons optimales de médicaments et élaborer des plans de traitement adaptés en fonction des caractéristiques génétiques spécifiques de chaque patient. La médecine de précision guidée par l’intelligence artificielle vise également à anticiper les réactions des patients à divers traitements. Cette approche assiste les médecins dans la sélection des meilleurs plans d’action tout en réduisant les essais et erreurs.
En 2023, l’utilisation de tests multigéniques tels qu’Oncotype Dx® illustre un exemple concret de médecine de précision dans le traitement du cancer du sein, notamment pour le cancer du sein précoce à récepteurs d’œstrogènes positifs/HER2 négatif (ER+/HER2-). Ces tests jouent un rôle crucial dans la prise de décision thérapeutique en sélectionnant une thérapie adjuvante. Ils analysent un panel de gènes à partir d’échantillons de tumeurs, offrant ainsi des informations essentielles pour guider les décisions cliniques.
Analyse prédictive
L’analyse prédictive alimentée par l’intelligence artificielle dans le domaine de la santé révolutionne les soins aux patients en anticipant les événements et les tendances sanitaires à venir. Cette technologie analyse les données historiques et en temps réel pour prédire les résultats des patients, identifier les individus présentant un risque élevé pour certaines pathologies et anticiper les besoins en matière de soins de santé. Les algorithmes d’intelligence artificielle, par exemple, ont la capacité d’identifier les patients susceptibles de développer des maladies chroniques telles que le diabète ou les maladies cardiaques. Ils le font en analysant les résultats de laboratoire, les données d’imagerie et les dossiers médicaux électroniques (DME). L’analyse prédictive s’avère également extrêmement utile pour anticiper les taux d’admission des patients, gérer les ressources de santé, et optimiser les effectifs ainsi que les niveaux de stocks dans les hôpitaux. Cette technologie s’appuie sur des capteurs, l’Internet des objets (IoT) et des technologies intelligentes pour surveiller et gérer les performances des équipements.
L’analyse prédictive, soutenue par l’intelligence artificielle, est de plus en plus employée en tandem avec des technologies portables telles que les trackers de fitness et les montres connectées, afin de surveiller et de gérer les conditions de santé. Ces dispositifs recueillent en continu de nombreuses données de santé, telles que la fréquence cardiaque, le niveau d’activité, les habitudes de sommeil, et même les niveaux d’oxygène dans le sang. En combinant ces données avec des analyses prédictives, il est possible d’obtenir des informations cruciales sur l’état de santé d’un utilisateur ainsi que sur les risques potentiels auxquels il pourrait être exposé.
Imagerie médicale et diagnostic
L’intelligence artificielle a un impact significatif sur les domaines du diagnostic et de l’imagerie médicale. En radiologie, en pathologie et en ophtalmologie, des algorithmes avancés sont en train d’améliorer la vitesse, la précision et l’efficacité de l’analyse des images. Souvent, l’intelligence artificielle peut détecter des anomalies dans les IRM, les tomodensitogrammes et les radiographies de manière plus rapide et précise que les spécialistes humains. Cette capacité s’avère essentielle pour le diagnostic précoce et la détection des maladies, notamment les affections rétiniennes, les nodules pulmonaires et le cancer du sein. De plus, l’analyse en temps réel des données médicales grâce à l’intelligence artificielle devient de plus en plus répandue, permettant aux médecins de prendre des décisions plus éclairées lors des opérations et des traitements.
Une étude collaborative menée par le King’s College de Londres, l’université de Warwick, Wellcome et plusieurs établissements du NHS (le système de santé britannique) a démontré que l’intelligence artificielle peut analyser les radiographies et identifier les problèmes médicaux aussi rapidement, voire plus rapidement, que les médecins. Le logiciel, appelé X-Raydar, peut analyser les radiographies dès qu’elles sont réalisées, signalant quasiment instantanément toute anomalie et fournissant ensuite un pourcentage de présence pour chaque anomalie détectée.
Les programmes d’intelligence artificielle complets de ce genre représenteront l’avenir de la médecine, où l’IA agira comme un copilote pour les médecins débordés. Compte tenu de la pénurie critique de radiologues au Royaume-Uni, des programmes tels que celui-ci faciliteront l’interprétation des résultats, réduisant ainsi les délais de diagnostic et de traitement.
Professor Vicky Goh, Co-author of King’s College London, and immediate past Chair of the Academic Committee at the Royal Society of Radiologists
Découverte et développement de médicaments
Les phases précliniques de la découverte traditionnelle de médicaments s’étendent généralement sur trois à six ans et impliquent des coûts atteignant des centaines de millions, voire des milliards de dollars. It is a notoriously time-consuming and costly process. Il s’agit d’un processus notoirement long et onéreux. Cependant, une multitude d’outils d’intelligence artificielle transforme pratiquement toutes les phases du processus de découverte de médicaments, offrant un potentiel significatif pour modifier la cadence et l’économie du secteur.
L’intelligence artificielle se révèle bien plus rapide que les méthodes conventionnelles pour identifier les médicaments candidats potentiels en analysant d’énormes ensembles de données. Il s’agit d’émettre des hypothèses sur la manière dont les nouveaux médicaments peuvent interagir avec l’organisme, d’identifier d’éventuels effets indésirables, et même d’apporter une assistance à la planification des essais cliniques. La capacité de l’intelligence artificielle à analyser des données biologiques complexes facilite le développement de nouvelles cibles et de voies thérapeutiques, en particulier pour les maladies dépourvues de traitement efficace à ce jour. Cela ouvre de nouvelles perspectives thérapeutiques pour le développement de médicaments.
Chirurgie assistée par robot
Nous avons déjà examiné la collaboration entre les humains et les robots, et cela s’applique également au secteur de la santé. L’adoption croissante de l’intelligence artificielle dans la chirurgie assistée par robot offre une précision et un contrôle sans précédent. Ces systèmes robotiques, alimentés par des algorithmes d’IA, aident les chirurgiens à réaliser des interventions complexes et délicates. Grâce à la technologie, les interventions chirurgicales peuvent désormais être effectuées avec des méthodes peu invasives, raccourcissant ainsi les temps de récupération et réduisant les risques de complications. L’intelligence artificielle améliore les compétences du chirurgien en fournissant une analyse des données en temps réel, des mouvements précis, et même des perspectives prédictives pendant l’intervention. Cette tendance n’élève pas uniquement le potentiel des traitements chirurgicaux, mais améliore également les résultats des opérations, même dans les domaines où la précision humaine peut être limitée.
Le Smart Tissue Autonomous Robot (STAR) est un exemple concret de chirurgie assistée par robot. Ce système est déployé lors d’opérations laparoscopiques afin de concevoir et de mettre en œuvre un plan chirurgical avec une intervention humaine minimale. En effet, en 2022, il a marqué l’histoire en devenant le premier robot à effectuer une opération sur des tissus mous sans assistance humaine, en réalisant une opération laparoscopique sur un cochon. STAR exploite des algorithmes de suivi basés sur l’apprentissage automatique, des systèmes d’imagerie 3D, la vision par ordinateur, et des techniques de contrôle avancées pour intervenir en cas de problème pendant l’opération. Ceci marque une étape cruciale vers l’automatisation des opérations sur les êtres humains dans le futur.
Assistants de santé virtuels (ASV)
Ces systèmes alimentés par l’IA, souvent sous la forme de chatbots ou d’assistants virtuels, assurent une assistance 24 heures sur 24, améliorant ainsi l’efficacité et l’accessibilité des soins de santé. En plus de faciliter le triage des symptômes et de répondre aux questions des patients, les assistants virtuels de santé assurent également la prise de rendez-vous et envoient des rappels pour la prise de médicaments. Ils s’avèrent particulièrement utiles pour gérer les demandes d’informations courantes, soulageant ainsi la charge de travail du personnel médical et lui permettant de se concentrer sur des tâches plus complexes liées aux soins des patients.
Les assistants virtuels de santé peuvent offrir des interactions personnalisées en comprenant avec précision les besoins des patients et en y répondant à l’aide de l’apprentissage automatique et du traitement du langage naturel. Cette tendance reflète un mouvement plus vaste dans le secteur des soins de santé vers des solutions numériques, où la technologie améliore l’expérience du patient, accélère la prestation des soins, les rendant ainsi plus centrés sur le patient et plus réactifs.
À quoi ressemble l’avenir ?
Alors que nous envisageons l’avenir de l’IA dans les soins de santé, il est évident que la convergence de la technologie et de la médecine est sur le point de transformer fondamentalement le secteur. En 2024 et au-delà, les tendances que nous observons aujourd’hui sont susceptibles d’évoluer, introduisant des applications encore plus sophistiquées et impactantes de l’IA dans le domaine des soins de santé.
En 2024 et au-delà, de nouvelles technologies telles que les salles d’hôpital virtuelles pourraient gagner en popularité. Elles offrent aux patients la possibilité de recevoir des soins à distance depuis leur domicile plutôt qu’à l’hôpital, contribuant ainsi à alléger la charge de travail du personnel médical et à libérer des lits pour ceux qui en ont le plus besoin. Ces salles fonctionnent en utilisant des dispositifs IoT interconnectés pour surveiller les patients et fournir des canaux de communication aux professionnels de santé à distance. Ce type de soins est souvent qualifié de « télémédecine 2.0 », car il va au-delà de la simple prestation de soins à distance. Les salles virtuelles servent de centre centralisé où les professionnels de la santé peuvent surveiller à distance un groupe de personnes.
Les technologies telles que la réalité augmentée (AR) et la réalité virtuelle (VR) gagnent également en popularité dans le domaine des soins de santé. Cette année encore, des rapports ont souligné comment les professionnels de la santé utilisent la réalité virtuelle pour traiter les problèmes de douleur chronique à long terme. Cette technologie est également utilisée dans d’autres secteurs pour améliorer la sécurité. L’AR est utilisée dans des cas tels que le traitement des plaies, facilitant l’évaluation non invasive de la gravité de la plaie d’un patient, de son état de cicatrisation et du cours optimal du traitement.
Conclusion
L’avenir de l’IA dans le secteur de la santé est incroyablement prometteur, marqué par des avancées qui non seulement améliorent les résultats pour les patients et l’efficacité opérationnelle, mais ouvrent également la voie à de nouvelles possibilités thérapeutiques et à une approche plus personnalisée des soins aux patients. La médecine de précision continuera de progresser, l’intégration de l’IA dans l’imagerie médicale et les diagnostics devrait atteindre de nouveaux sommets et la chirurgie assistée par robot, déjà en plein essor, sera probablement de plus en plus adoptée. Il ne fait aucun doute qu’à mesure que ces technologies progresseront, le secteur des soins de santé changera, devenant plus proactif, plus précis et plus centré sur le patient.
Clause de non-responsabilité
Tout contenu et toute information dans cet article sont fournis à titre informatif et éducatif uniquement et ne constituent pas un avis médical.
