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Rapport Villani sur l’Intelligence Artificielle : quelles perspectives pour la santé ?

Jeudi 29 mars dernier, Cédric Villani, l'excentrique mathématicien et député LREM d'Essonne, présentait au Collège de France son rapport sur l'intelligence artificielle (IA). Édouard Philippe, en septembre dernier, l'avait chargé d'une mission parlementaire de 6 mois. Une dizaine de pages sont consacrées au domaine de la santé. Décryptage.

Les experts sont unanimes pour saluer le travail considérable réalisé par l'équipe de Cédric Villani en un temps si court. La France doit se positionner pour jouer un rôle dans le développement de l'intelligence artificielle. Le rapport insiste sur la nécessité, dans tous les domaines, de renforcer les programmes de recherche, de s'interroger sur les limites juridiques et éthiques. Toutefois, si le rapport a le mérite de marquer et d'éveiller les consciences sur l'ampleur du phénomène IA, certains soulignent la faiblesse des crédits alloués (1,5Md€ sur 4 ans) et l'absence remarquée des entreprises.

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La révolution de la médecine prédictive

Dans le domaine de la santé, l’intelligence artificielle "ouvre des perspectives très prometteuses" pour le patient grâce à une prise en charge "plus personnalisée et prédictive".

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Le rapport cite d'emblée la richesse du SNIIRAM qui contient un trésor inestimable de données administratives sur la santé des citoyens, sous-exploitées et verrouillées; mais il met en garde : "une surréglementation maintiendrait à court-terme les équilibres existants, mais exposerait à une perte de maîtrise sur les évolutions désirables de notre modèle de santé".

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"La France doit à nouveau faire figure de pionnière en investissant massivement dans les capacités de recherche et d’innovation en matière d’IA appliquée à la santé" notamment avec le SNIIRAM. Pour le mathématicien, il faut expliquer les enjeux de l'IA aux patients et aux professionnels de santé :

  • le patient peut alimenter d'autres canaux de données : "le recueil des symptômes ne se fait plus seulement lors de la consultation du patient avec son médecin, mais à travers un ensemble de capteurs intégrés à l’individu (objets dequantified self, apps de santé sur le smartphone, véritable « laboratoire d’analyses médicales distribuées ») ou à son environnement (objets de mesure de la pollution, du stress sonore) qui permettent d’agréger une grande quantité de données puis de les analyser de manière automatisée" (p.196)
  • le professionnel de santé doit être en mesure de codifier la donnée pour alimenter un système IA : un travail de normalisation de l’information médicale doit être menée pour que l'information devienne une donnée pertinente pour le suivi médical. Les études médicales doivent être réformées et s'ouvrir à des équivalences non-médicales pour permettre à des data-scientist de rejoindre le cursus (p.198)

Une richesse toute administrative

Côté pouvoir public, le DMP, comme le SNIIRAM, aujourd'hui, ne se prêtent pas à une exploration et une utilisation par des systèmes IA. Parce que le DMP ne partage pas de la donnée mais des documents, qu'il est difficilement interopérable et n'admet que de strictes utilisations tierces.

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Lorsque des demandes d'utilisation ou d'accès aux données sont effectuées, "l’accès aux données du SNDS est conditionné à une procédure d’évaluation d’intérêt public ex ante, au cours de laquelle le demandeur est obligé de décrire les finalités de son projet et les méthodes pour y parvenir. Or la recherche en matière d’IA nécessite des capacités d’exploration et d’expérimentation qui ne peuvent pas toujours être décrites complè- tement par leurs concepteurs en amont" (p.201) Pour l'heure, "les procédures actuelles semblent inappropriées à l’heure de l’IA en santé".

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La révolution de la médecine prédictive permettrait de "conduire des politiques de prévention sanitaire prédictives, plus ciblées et individualisées". Par exemple en matière de prévention du suicide, l’Agence de santé publique du Canada (ASPC) s’est associée à Advanced Symbolics, une startup spécialisée en IA, pour anticiper les risques suicidaires à travers l’analyse automatique des médias sociaux. Facebook déploie un tel outil depuis novembre 2017.

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"L’IA peut également aider les pouvoirs publics à mieux gérer et anticiper les demandes de soin sur le territoire. Pour les hôpitaux, le recours à l’IA peut permettre de mieux prévoir des situations d’affluence aux urgences ou taux de réhospitalisation, et de faciliter la gestion des flux hospitaliers. En cas de crise sanitaire, l’IA peut permettre de modéliser plus finement la propagation d’une pathologie et faciliter la coordination des équipes de soin sur place. En somme, l’intelligence artificielle peut renforcer l’efficience de notre système de santé à travers une analyse prédictive de la demande de soin, la construction d’outils de pilotage économique et médical plus fins et plus réactifs."

La gouvernance des données

Le rapport souligne le partage des missions entre l’Institut national des données de santé, l’ASIP santé, l’Administrateur général des données et la mission Etalab, etc. à l'heure où il faut "énoncer des lignes directrices fortes et de proposer une offre de services lisible autour des données".

De surcroît, "un environnement réglementaire trop contraignant aurait pour avantage de conserver à court-terme un certain statu-quo, mais reviendrait à abandonner aux États ayant un cadre plus souple la capacité de construire une philosophie propre sur les usages de l’intelligence artificielle en santé. Il est donc important que la France soit force de proposition à l’échelle internationale, et s’investisse pleinement dans les négociations sur les futurs standards technologiques."

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Olivier Ezratty commente sur son blog le rapport : "On est très contents d’avoir à disposition les bases de données de parcours de santé de la CNAM. En attendant, les startups françaises d’imagerie médicale alimentent leur IA avec des bases de données d’origine américaine. Les USA ont vigoureusement généralisé la numérisation et l’interopérabilité des dossiers médicaux depuis le Personal Health Record Act de 2009 ! Cela porte ses fruits alors que le DMP est toujours à la traîne en France. Il faudrait donc se demander comment pratiquement les entrepreneurs français pourront s’appuyer sur d’éventuels déploiements de solutions en France pour les commercialiser à l’étranger et à quelle échéance."

Au final, si le rapport éveille les consciences et révèle que nous sommes loin d'être préparés aux changements induits par l'IA, il manque certainement de solutions pour devenir des champions de l'IA. Et il est à craindre que l’omniprésence des GAFA et l’absence actuelle de toute prise de conscience des enjeux par les acteurs publics maintiendront les données de santé captives aux mains des géants privés.

Crédits photos : TEDx Paris

À propos de Vincent Fromentin

Blogueur santé et directeur de publication de La Lettre de Galilée. Voir tous ses articles.
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