{"id":2327,"date":"2021-02-01T10:00:00","date_gmt":"2021-02-01T10:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/?p=2327"},"modified":"2021-01-28T13:56:36","modified_gmt":"2021-01-28T13:56:36","slug":"les-freins-de-l-intelligence-artificielle-dans-le-domaine-medical","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/les-freins-de-l-intelligence-artificielle-dans-le-domaine-medical\/","title":{"rendered":"Les freins de l\u2019intelligence artificielle (IA) dans le domaine m\u00e9dical"},"content":{"rendered":"\n<p>Quand vous utilisez le moteur de recherche Google, vous passez par une IA qui permet d\u2019analyser la s\u00e9mantique de votre requ\u00eate afin de vous offrir des r\u00e9sultats les plus pertinents possible (1). Instagram utilise \u00e9galement l\u2019intelligence artificielle pour vous proposer de nouveaux comptes auxquels vous abonnez, modifier automatiquement votre flux d\u2019actualit\u00e9 selon vos centres d\u2019int\u00e9r\u00eats du moment et bien plus encore (2). L\u2019intelligence artificielle nous encercle de plus en plus sans m\u00eame que l\u2019on s\u2019en aper\u00e7oive. Aujourd\u2019hui des projets d\u2019innovation centr\u00e9s sur l\u2019IA sont r\u00e9guli\u00e8rement men\u00e9s et chaque profession en est impact\u00e9e. Cependant, dans ce billet de blog, nous allons essentiellement nous concentrer sur le domaine m\u00e9dical, car chaque innovation dans ce secteur \u00e0 le potentiel de sauver de nombreuses vies. Actuellement, il existe d\u00e9j\u00e0 de multiples applications pratiques comme en Chine o\u00f9 les m\u00e9decins combattant le COVID-19 se voient \u00e9pauler par des robots.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed-youtube aligncenter wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"Chinese hospitals deploy robots to help medical staff fight coronavirus outbreak\" width=\"1140\" height=\"641\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/Ut1BCR1fzv0?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">L\u2019\u00e9l\u00e8ve qui d\u00e9passe le ma\u00eetre<\/h2>\n\n\n\n<p>Plusieurs \u00e9tudes ont d\u00e9j\u00e0 pu d\u00e9montrer que dans certains domaines, les machines sont plus performantes que les professionnels de la sant\u00e9. Comme par exemple, cette recherche (3) d\u00e9montrant l\u2019efficacit\u00e9 des algorithmes dans la d\u00e9tection de m\u00e9lanomes. Cependant pour mettre au point de tels algorithmes, il est fondamental que l\u2019IA ait \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9e afin d\u2019apprendre \u00e0 d\u00e9celer les anomalies. Pour cela, il existe diff\u00e9rents types d\u2019apprentissage, mais la plupart d\u2019entre eux n\u00e9cessitent de grands \u00e9chantillons. Comme par exemple dans le cadre d\u2019une \u00e9tude (4) qui a utilis\u00e9 plus de 100\u00a0000 images de r\u00e9tines. Cette recherche visait \u00e0 d\u00e9velopper une IA permettant de d\u00e9pister des cas de r\u00e9tinopathie diab\u00e9tique.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"600\" height=\"400\" src=\"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/wp-content\/uploads\/2020\/11\/concourDeDiagnostic.jpeg\" alt=\"\" class=\"wp-image-2328\" srcset=\"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/wp-content\/uploads\/2020\/11\/concourDeDiagnostic.jpeg 600w, https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/wp-content\/uploads\/2020\/11\/concourDeDiagnostic-300x200.jpeg 300w\" sizes=\"(max-width: 600px) 100vw, 600px\" \/><figcaption>Des m\u00e9decins d&#8217;\u00e9lite battus par l&#8217;intelligence artificielle dans un concours de diagnostic (<a href=\"http:\/\/french.people.com.cn\/n3\/2018\/0702\/c31357-9476865.html\">source<\/a>).<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n<p>Cette d\u00e9pendance aux donn\u00e9es est un frein pour le d\u00e9veloppement de l\u2019intelligence artificielle, surtout en m\u00e9decine. Tout d\u2019abord, il faut pouvoir avoir acc\u00e8s \u00e0 ces donn\u00e9es et dans le domaine de la sant\u00e9 \u00e7a n\u2019est pas toujours \u00e9vident, car ce sont des donn\u00e9es sensibles et personnelles (5). Ces derni\u00e8res sont \u00e9galement concern\u00e9es par la r\u00e9glementation g\u00e9n\u00e9rale sur les donn\u00e9es personnelles (RGPD) et doivent donc imp\u00e9rativement \u00eatre anonymis\u00e9es (6). Dans un deuxi\u00e8me temps, il faut que ces donn\u00e9es soient parfaitement propres et bien annot\u00e9es pour pouvoir les comprendre. Cependant, en m\u00e9decine, c\u2019est un grand probl\u00e8me, car dans certains secteurs, il n\u2019existe pas encore de standardisation sur les donn\u00e9es m\u00e9dicales. Elles peuvent donc \u00eatre structur\u00e9es et stock\u00e9es de fa\u00e7ons drastiquement diff\u00e9rentes d\u2019un m\u00e9decin \u00e0 un autre, ce qui augmente grandement la complexit\u00e9 d\u2019exploitation de ces derni\u00e8res (7).<\/p>\n\n\n\n<p>Imaginons maintenant, que malgr\u00e9 tous les probl\u00e8mes \u00e9nonc\u00e9s plus haut, nous ayons r\u00e9ussi \u00e0 acc\u00e9der aux donn\u00e9es qui nous int\u00e9ressent \u2026 et bien toutefois dans certains domaines cela ne serait pas suffisant. Il faudrait \u00e9galement que ces jeux de donn\u00e9es soient suffisamment diversifi\u00e9s ceci afin d\u2019\u00e9viter les biais (8). Par exemple, avec l\u2019algorithme permettant de distinguer les m\u00e9lanomes et bien si le jeu d\u2019entra\u00eenement est constitu\u00e9 en majorit\u00e9 d\u2019image de peau blanche alors l\u2019IA aura de la peine \u00e0 distinguer les anomalies sur une peau fonc\u00e9e. Ceci aura donc un impact direct sur l\u2019efficacit\u00e9 de l\u2019algorithme selon le teint de peau du patient. Malheureusement, les pays b\u00e9n\u00e9ficiant actuellement des meilleurs soins m\u00e9dicaux et donc de base de donn\u00e9es de sant\u00e9 bien fournis sont majoritairement des pays occidentaux. En outre, \u00e9tant donn\u00e9 que les algorithmes seront entra\u00een\u00e9s \u00e0 partir de ces donn\u00e9es, il y a de grandes chances que ceci risque de cr\u00e9er un d\u00e9s\u00e9quilibre dans l\u2019efficacit\u00e9 des algorithmes selon les origines ethniques (9).<\/p>\n\n\n\n<p>Dans le prolongement de ce sujet, je vous conseille cet <a href=\"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/les-algorithmes-miroirs-de-notre-societe%e2%80%8b\/\">article<\/a> qui traite des biais algorithmiques en pr\u00e9sentant quelques exemples concrets. <\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">La bo\u00eete magique<\/h2>\n\n\n\n<p>Vous l\u2019aurez donc compris, le fait de r\u00e9colter des donn\u00e9es de qualit\u00e9 est fondamental, mais complexe et fastidieux. Cependant, tout ce travail en vaut la peine, car comme vu pr\u00e9c\u00e9demment il a d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 prouv\u00e9 qu\u2019il existe des algorithmes d\u00e9passant les performances obtenues par des professionnels du domaine en question. En revanche, un probl\u00e8me subsiste, car dans de nombreux secteurs m\u00e9dicaux, il n\u2019existe pas encore d\u2019algorithme capable d\u2019expliquer la d\u00e9marche qui lui a permis d\u2019\u00e9mettre le diagnostic (9). On appelle cela une bo\u00eete noire, c\u2019est-\u00e0-dire que l\u2019on sait ce que l\u2019on passe en entr\u00e9e et ce que l\u2019on re\u00e7oit en sortie, mais il n\u2019y a aucun moyen de savoir ce qui s\u2019est pass\u00e9 entre les deux. Ce ph\u00e9nom\u00e8ne s\u2019explique par la complexit\u00e9 de ces algorithmes qui effectuent un nombre tr\u00e8s important de micro-raisonnements qui mit bout \u00e0 bout permettent \u00e0 la machine d\u2019\u00e9mettre son diagnostic. Cependant, ces derniers sont si nombreux qu\u2019il est impossible pour un humain de les comprendre, d\u2019o\u00f9 la bo\u00eete noire.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"795\" height=\"422\" src=\"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/wp-content\/uploads\/2020\/11\/blackBox.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2329\" srcset=\"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/wp-content\/uploads\/2020\/11\/blackBox.png 795w, https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/wp-content\/uploads\/2020\/11\/blackBox-300x159.png 300w, https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/wp-content\/uploads\/2020\/11\/blackBox-768x408.png 768w\" sizes=\"(max-width: 795px) 100vw, 795px\" \/><figcaption>Sch\u00e9ma du concept de boite noire (<a href=\"http:\/\/artificialintelligencemania.com\/2019\/01\/10\/the-black-box-problem\/\">source<\/a>)<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n<p>&nbsp;Si l\u2019on se met \u00e0 la place de la personne qui va utiliser l\u2019IA, c\u2019est assez perturbant, car on obtient un r\u00e9sultat et le seul indicateur justifiant sa validit\u00e9 est un pourcentage indiquant la probabilit\u00e9 que le diagnostic soit correct. Cette situation est tr\u00e8s probl\u00e9matique, car tout d\u2019abord, si un m\u00e9decin fait une erreur, il sera possible de comprendre ce qui s\u2019est pass\u00e9 et apprendre de cette erreur. En revanche, avec des algorithmes aussi complexes, il est quasiment impossible, en cas de faute, d\u2019en tirer quelque chose (10). De plus, ce probl\u00e8me de bo\u00eete noire pose de nombreuses questions juridiques, comme par exemple, dans le cas d\u2019un diagnostic erron\u00e9 qui aurait \u00e9t\u00e9 effectu\u00e9 par une IA, qui serait en tort (11)&nbsp;? Un m\u00e9decin ne peut pas prendre une telle d\u00e9cision sans avoir pu suivre le raisonnement ou du moins les points cl\u00e9 qui auraient pouss\u00e9 la machine \u00e0 en arriver \u00e0 cette conclusion (6). Pour cette raison, temps que ce probl\u00e8me de bo\u00eete noire n\u2019aura pas \u00e9t\u00e9 r\u00e9solu de nombreux domaines m\u00e9dicaux n\u2019impl\u00e9menteront pas ce genre de technologie car trop probl\u00e9matique.<\/p>\n\n\n\n<p>Pour conclure, l\u2019intelligence artificielle est en train de r\u00e9volutionner la m\u00e9decine, cependant, il reste encore de nombreux ajustements \u00e0 effectuer avant que les IA puissent pleinement \u00eatre int\u00e9gr\u00e9es dans le domaine de la sant\u00e9.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Bibliographie<\/h2>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\" type=\"1\"><li>SEMJI. RankBrain, l\u2019IA Google qui r\u00e9volutionne le SEO [en ligne]. [Consult\u00e9 le 29 novembre 2020]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse&nbsp;: <a href=\"https:\/\/semji.com\/fr\/blog\/rankbrain-ia-google-seo\/#Un_cerveau_artificiel_mis_au_service_de_vos_recherches\">https:\/\/semji.com\/fr\/blog\/rankbrain-ia-google-seo\/#Un_cerveau_artificiel_mis_au_service_de_vos_recherches<\/a><\/li><li>RANGAIAH, Mallika, 2020. How Instagram Uses AI and Big Data Technology&nbsp;? Analytics steps [en ligne]. 17 f\u00e9vrier 2020. [Consult\u00e9 le 29 novembre 2020]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse&nbsp;: <a href=\"https:\/\/www.analyticssteps.com\/blogs\/how-instagram-uses-ai-and-big-data-technology\">https:\/\/www.analyticssteps.com\/blogs\/how-instagram-uses-ai-and-big-data-technology<\/a><\/li><li>PHILLIPS, Michael, 2019. Detection of Malignant Melanoma Using Artificial Intelligence: An Observational Study of Diagnostic Accuracy. National Center for Biotechnology Information [en ligne]. 31 d\u00e9cembre 2019. [Consult\u00e9 le 28 novembre 2020]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse&nbsp;: <a href=\"https:\/\/www.ncbi.nlm.nih.gov\/pmc\/articles\/PMC6936633\/\">https:\/\/www.ncbi.nlm.nih.gov\/pmc\/articles\/PMC6936633\/<\/a><\/li><li>INSERM, 2016. Un algorithme informatique au service des ophtalmologues. Inserm [en ligne]. 11 f\u00e9vrier 2020. [Consult\u00e9 le 28 novembre 2020]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse&nbsp;: <a href=\"https:\/\/www.inserm.fr\/actualites-et-evenements\/actualites\/algorithme-informatique-service-ophtalmologues\">https:\/\/www.inserm.fr\/actualites-et-evenements\/actualites\/algorithme-informatique-service-ophtalmologues<\/a><\/li><li>JANIN, Arnaud, 2019. IA, comment am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des donn\u00e9es en sant\u00e9. D\u00e9cision Sant\u00e9 [en ligne]. 7 f\u00e9vrier 2019. [Consult\u00e9 le 28 novembre 2020]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse&nbsp;: <a href=\"https:\/\/www.decision-sante.com\/actualites\/breve\/2019\/02\/07\/ia-comment-ameliorer-la-qualite-des-donnees-en-sante_28234\">https:\/\/www.decision-sante.com\/actualites\/breve\/2019\/02\/07\/ia-comment-ameliorer-la-qualite-des-donnees-en-sante_28234<\/a><\/li><li>CHARLET, Jean, 2018. Intelligence artificielle et sant\u00e9. <em>Inserm<\/em> [en ligne]. 6 juillet 2018. [Consult\u00e9 le 28 novembre 2020]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse&nbsp;: <a href=\"https:\/\/www.inserm.fr\/information-en-sante\/dossiers-information\/intelligence-artificielle-et-sante\">https:\/\/www.inserm.fr\/information-en-sante\/dossiers-information\/intelligence-artificielle-et-sante<\/a><\/li><li>KERRAVALA, Zeus, 2018. Healthcare CIOs should focus on data quality to maximize the value of artificial intelligence. CIO [en ligne]. 26 octobre 2018. [Consult\u00e9 le 28 novembre 2020]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse&nbsp;: <a href=\"https:\/\/www.cio.com\/article\/3316936\/healthcare-cios-should-focus-on-data-quality-to-maximize-the-value-of-artificial-intelligence.html\">https:\/\/www.cio.com\/article\/3316936\/healthcare-cios-should-focus-on-data-quality-to-maximize-the-value-of-artificial-intelligence.html<\/a><\/li><li>LYNCH, Shana, 2020. The Geographic Bias in Medical AI Tools. Human-Centered Artificial intelligence Stanford University [en ligne]. 21 septembre 2020. [Consult\u00e9 le 29 novembre 2020]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse&nbsp;: <a href=\"https:\/\/hai.stanford.edu\/blog\/geographic-bias-medical-ai-tools\">https:\/\/hai.stanford.edu\/blog\/geographic-bias-medical-ai-tools<\/a><\/li><li>KELLY, Christopher J., 2019. Key challenges for delivering clinical impact with artificial intelligence. Bio Medical Central [en ligne]. 29 octobre 2019. [Consult\u00e9 le 28 novembre 2020] Disponible \u00e0 l\u2019adresse&nbsp;: <a href=\"https:\/\/bmcmedicine.biomedcentral.com\/articles\/10.1186\/s12916-019-1426-2\">https:\/\/bmcmedicine.biomedcentral.com\/articles\/10.1186\/s12916-019-1426-2<\/a><\/li><li>WALTER, Michael, 2020. Will AI\u2019s \u2018black box\u2019 problem ever be solved ? AI in Healthcare [en ligne]. 10 mars 2020. [Consult\u00e9 le 28 novembre 2020]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse&nbsp;: <a href=\"https:\/\/www.aiin.healthcare\/topics\/medical-imaging\/ai-black-box-data-healthcare-problem-imaging\">https:\/\/www.aiin.healthcare\/topics\/medical-imaging\/ai-black-box-data-healthcare-problem-imaging<\/a><\/li><li>STANLEY, Louise, 2020. \u2018Black box medicine\u2019 and machine learning. Birmingham Health Partners [en ligne]. 16 juin 2020. [Consult\u00e9 le 28 novembre 2020]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse&nbsp;: <a href=\"https:\/\/www.birminghamhealthpartners.co.uk\/black-box-medicine-and-machine-learning\/\">https:\/\/www.birminghamhealthpartners.co.uk\/black-box-medicine-and-machine-learning\/<\/a><\/li><\/ol>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L&#8217;intelligence artificielle est en constante \u00e9volution et r\u00e9volutionne d\u00e9j\u00e0 de nombreux domaines, mais qu&#8217;en est-il en m\u00e9decine ?<\/p>\n","protected":false},"author":56,"featured_media":2340,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[18,16,19,12],"tags":[270,269,52,267,271],"class_list":["post-2327","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-advanced-neural-net","category-big-data","category-machine-learning","category-reflexion-is","tag-black-box","tag-diagnostic-medical","tag-intelligence-artificielle","tag-medecine-2","tag-rgpd"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v23.5 - 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