De nombreuses dimensions de la vie moderne sont de plus en plus alimentées par l'intelligence artificielle, y compris divers aspects de la santé et du bien-être. Combien de temps avant qu'un ordinateur puisse surpasser les interventions de soins de santé dirigés par l'homme? Peut-être plus important encore, combien de temps avant qu'un humain soit prêt à faire confiance à un non-humain pour le traiter? Ces deux questions pourraient devenir un point focal dans le débat sur le potentiel de la technologie d'apprentissage automatique et de la robotique dans les soins de santé.
Les ordinateurs peuvent "penser" d'une manière de plus en plus humaine. Que nous soyons prêts ou non, les développements récents en informatique cognitive indiquent que l'ère du coaching informatisé et des soins de santé est arrivée.
Analyser statistiquement l'information sur la santé
Ce n'est pas un secret que nous partageons toutes sortes d'informations privées et souvent intimes chaque fois que nous faisons un achat ou naviguez sur Internet. La capacité de prédire les événements de santé simplement en dépistant le comportement occasionnel a été démontrée de manière poignante en 2012 quand le détaillant Target a montré le monde qu'ils pouvaient prédire avec une précision inquiétante si une femme était enceinte en fonction de ses habitudes d'achat - parfois même donner des nouvelles de grossesse membres de la famille.
De nombreux détails personnels sont systématiquement analysés statistiquement afin de mieux comprendre les habitudes et les caractéristiques de chacun. Certaines de ces pratiques se déroulent volontairement et avec la pleine conscience et le soutien de l'utilisateur, tandis que d'autres peuvent être effectuées furtivement par des organisations et des entreprises.
Le comportement de suivi involontaire soulève certaines questions éthiques et sociales.
De nombreuses personnes partagent maintenant librement leurs informations personnelles sur la santé de diverses manières, par le biais d'un partage explicite via une évaluation des risques pour la santé, de façon négligeable via des wearables et parfois même involontairement via les médias sociaux et les comportements d'achat.
La précision avec laquelle cette information peut être analysée et interprétée augmente, créant à la fois des dangers et des opportunités, et nous plaçant peut-être à la frontière d'une nouvelle ère où la technologie pourrait jouer un rôle positif dans notre santé et notre bien-être.
Personnaliser la santé et résoudre le problème du mauvais diagnostic
Les erreurs de diagnostic des médecins constituent un énorme sujet de préoccupation. Un résultat de la négligence ou d'un manque de considération de l'abondance des options, ces erreurs peuvent être dévastatrices pour le patient et sa famille. Le professeur Eta Berner de l'Université de l'Alabama à Birmingham et le Dr Mark L. Graber du Centre médical VA de Northport ont découvert que 10 à 20% des cas médicaux étaient mal diagnostiqués. Berner et Graber soulignent que des processus cognitifs efficaces garantissent le bon diagnostic la plupart du temps. Cependant, il y a des moments où ces processus cognitifs échouent. L'analyse de Berner et Graber a montré que l'excès de confiance du médecin peut souvent être une cause contributive d'erreurs médicales. En outre, un rapport financé par l'Agence pour la recherche et la qualité dans le secteur de la santé a révélé que 28% de toutes les erreurs diagnostiques étaient majeures, ce qui pourrait indiquer un événement potentiellement mortel.
Un mauvais diagnostic peut inclure n'importe quoi, depuis la prescription du mauvais médicament jusqu'à la suppression chirurgicale de la mauvaise partie du corps.
Cette statistique alarmante pourrait amener certains à affirmer que le problème existant pourrait être résolu simplement en supprimant le facteur humain de l'équation. Une technologie comme Watson d'IBM offre maintenant l'espoir que l'information peut être synthétisée et envisagée de façon plus humaniste. La technologie cognitive de Watson a la capacité d'analyser des données non structurées, de comprendre des questions complexes et de présenter aux utilisateurs finaux des solutions fondées sur des données probantes.
Watson vise à améliorer les algorithmes prédictifs, qui ne se sont pas toujours révélés efficaces dans des situations réelles.
Cependant, ce qui pourrait être plus provocateur que le potentiel prédictif de Watson est la possibilité que sa technologie surpasse les humains quand il s'agit d'interventions de santé et de forme physique.
En 2015, IBM Watson a formé un partenariat stratégique avec CVS Health, ce qui a annoncé l'arrivée de l'informatique cognitive dans l'industrie des soins de santé commerciaux. Il a suggéré que bientôt, les médecins et les pharmaciens auraient accès à une technologie qui pourrait, par exemple, détecter automatiquement un déclin de la santé d'un patient.
Un accord entre Under Armour et IBM, signé en 2016, a donné à Watson l'opportunité de poursuivre la construction et le développement de sa plate-forme de santé. Apple a également réalisé un investissement important dans la plate-forme Watson dans le but d'améliorer ses plateformes de développement HealthKIT et ResearchKIT. Selon un rapport de Grand View Research Inc., le marché mondial de l'informatique cognitive en soins de santé devrait atteindre plus de 5 milliards de dollars d'ici 2020.
Des études de recherche scientifique soutiennent également l'utilisation de la technologie pour minimiser le risque d'erreur et de préjudice en médecine. Le Dr Mark L. Graber suggère l'utilisation de soi-disant «outils de déclenchement», qui pourraient identifier les cas à risque d'erreur diagnostique en analysant les dossiers de santé électroniques et en recherchant les divergences. Différents types d'outils de déclenchement sont maintenant utilisés dans les hôpitaux américains, mais ils ne sont pas toujours capables de détecter les erreurs de diagnostic. Par conséquent, des efforts sont déployés pour concevoir de meilleures interventions préventives.
Une approche prometteuse a été présentée par le Dr Hardeep Singh et ses collègues. Ils ont conçu un déclencheur électronique qui peut identifier les patients qui ont des rendez-vous d'hôpital non programmés dans les 2 semaines de leur visite de soins primaires, suggérant que quelque chose pourrait avoir été manqué lors de leur examen initial. De nombreux experts prédisent qu'une technologie comme celle-ci aidera à prévenir les erreurs ou au moins à les attirer à l'attention dans le but de les réduire.
Embrasser l'intelligence artificielle
En 2015, le président de NHS England, Sir Malcolm Grant, a exprimé son opinion selon laquelle l'intelligence artificielle devrait être adoptée par les soins de santé, car elle pourrait améliorer la qualité des soins et favoriser la personnalisation de la médecine. De nombreux professionnels de la santé ont depuis fait écho à ce sentiment. Une technologie qui pourrait diagnostiquer et / ou identifier de façon fiable des erreurs de diagnostic grâce à l'exploration de données n'est probablement pas loin.
L'informatique cognitive dans le secteur des soins de santé est actuellement davantage utilisée dans un rôle consultatif et non pour prendre des décisions finales ou remplacer les humains en tant que tels. Watson, par exemple, aide les individus et les organisations à prendre des décisions cliniques plus avancées et sophistiquées et aidera bientôt les individus à améliorer leur condition physique grâce à son partenariat avec Under Armour. Cependant, il y a peu de temps, les ordinateurs ont dépassé les humains en tant que force dominante dans un sport intellectuel comme les échecs, et les pouvoirs de calcul ne font qu'augmenter. En outre, l'élément humain est ajouté aux caractéristiques de traitement des ordinateurs, ce qui rend l'idée que l'ordinateur et les robots prennent soin de nous n'est pas si farfelue que cela semblait autrefois.
> Sources
> Berner E, Graber M. L'excès de confiance comme cause d'erreur diagnostique en médecine. L'American Journal of Medicine . 2008; 121: S2-S23.
> Graber ML. L'incidence de l'erreur diagnostique en médecine. BMJ Qualité et Sécurité . 2013; 22 (Suppl 2): ii21-ii27. doi: 10.1136 / bmjqs-2012-001615.
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