L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) s’impose progressivement dans le domaine de la médecine de ville, offrant aux médecins des outils numériques pour optimiser leur pratique. Entre aide à la décision, détection de pathologies, simplification des tâches administratives et suivi médical, l’intelligence artificielle promet de transformer le quotidien des praticiens libéraux et améliorer la santé des patients.
Aujourd’hui, plus d’un médecin généraliste sur deux témoigne de l’utilisation des solutions d’intelligence artificielle dans sa pratique médicale (53 %), et 91 % des soignants estiment qu’elle a un impact positif sur la prise en charge des patients1.
Bien que les opportunités soient nombreuses, des défis subsistent. Notamment en matière de confidentialité des données, d’éthique, de formation et d’acceptabilité par les patients et les soignants.
Quelles sont les techniques IA applicables dans le domaine de la médecine de ville ?
L’intelligence artificielle (IA) est une technologie qui permet à une machine d’effectuer des tâches nécessitant normalement l’intelligence humaine, comme la reconnaissance vocale ou la prise de décision. Elle utilise des algorithmes et des modèles pour apprendre à partir de données et s’améliorer au fil du temps. L’IA est intégrée dans divers systèmes pour automatiser des processus et résoudre des problèmes complexes.
Ainsi, en exploitant diverses techniques IA, les professionnels de santé ont l’opportunité d’automatiser des tâches répétitives et fournir des soins personnalisés. Voici un aperçu des principales techniques d’IA et de leurs applications dans le domaine de la médecine de ville :
IA conversationnelle pour interagir avec les patients 💬
Il s’agit d’un système ou d’une application qui utilise des techniques d’intelligence artificielle dans le but d’interagir avec les utilisateurs de manière naturelle et fluide par le biais de dialogues textuels ou vocaux. L’objectif est de simuler une conversation humaine pour fournir des informations, répondre à des questions ou accomplir des tâches.
→ En effet, elle peut être utilisée dans le cadre du suivi patient ou de la prise de rendez-vous par exemple.
Le traitement du langage naturel (NLP) pour interpréter et résumer 📃
Elle se concentre sur des tâches spécifiques telles que l’analyse de texte, la traduction automatique, le résumé de texte, rapports, etc. Le NLP s’utilise comme un composant dans des systèmes plus larges, en complémentarité avec les IA conversationnelles.
→ Par exemple, elle peut aider à faciliter la rédaction de comptes rendus et rapports médicaux, l’analyse des antécédents patients, le résumé de publications médicales afin de permettre de rester informé.
Vision par ordinateur
La vision par ordinateur utilise des algorithmes pour interpréter et comprendre le contenu visuel des images ou des vidéos. En médecine de ville, cette technologie s’applique en imagerie médicale pour analyser des radiographies, des IRM, des scanners ou des photographies de la peau. Elle permet donc de détecter des maladies telles que le cancer ou de suivre l’évolution de certaines pathologies.
→ Ainsi, elle peut aider les médecins à détecter des signes précoces de maladies, à améliorer la précision des diagnostics médicaux et à réduire le temps d’analyse des images médicales.
IA, santé et Health Data Hub
L’intelligence artificielle va aussi pouvoir analyser en un temps record un grand nombre de données de santé, très utile pour la recherche médicale. C’est au cœur du projet numérique du Health Data Hub. Créé en 2019 en France, dans le cadre du projet de loi « Organisation et Transformation du système de santé », le Health Data Hub contribue au développement de la centralisation des données de santé issues de diverses sources (hôpitaux, laboratoires, dispositifs médicaux connectés, etc.) afin de les rendre accessibles pour la recherche, l’apprentissage, l’innovation et l’amélioration des politiques publiques.
Ces techniques d’IA sont utilisées pour créer et entraîner des modèles d’IA capables d’apprentissage à partir de données pour effectuer des tâches spécifiques et de le renforcer.
À mesure que les données s’accumulent et que les algorithmes s’affinent. Par conséquence, les applications de l’IA en médecine de ville deviennent de plus en plus précises et efficaces. On pense aux techniques d’apprentissages tels que le machine learning, deep learning, etc. Ces modèles sont ensuite intégrés dans des systèmes d’IA, qui sont des applications complètes conçues pour résoudre des problèmes du monde réel en utilisant les capacités des modèles d’IA.
Quels usages concrets en médecine de ville ?
Avec l’adoption du numérique dans la pratique médicale, l’intelligence artificielle peut se mettre au service du médecin dans plusieurs domaines de son activité :
1. Confirmer un diagnostic et aide à la décision médicale
L’intelligence artificielle peut analyser les symptômes décrits par le patient et croiser ces informations avec des bases de données médicales pour aider le médecin à poser un diagnostic plus précis. Elle est particulièrement utile pour :
- La détection précoce de maladies chroniques (diabète, insuffisance cardiaque, etc.)
- L’analyse des résultats biologiques pour détecter des anomalies (suspicion de cancer, maladies…)
- L’interprétation d’imagerie médicale en lien avec des spécialistes, pré-diagnostic dermatologiques, etc.
2. Améliorer la pertinence des soins
L’IA peut s’utiliser comme une aide à la prescription, en proposant des traitements et des médicaments adaptés en fonction du profil du patient, de ses antécédents et des dernières recommandations médicales. Elle permet notamment :
- De prévenir les risques d’interactions médicamenteuses
- De suggérer des ajustements de posologie des médicaments et produits de santé
- D’adapter les traitements aux patients polymédiqués ou souffrant de pathologies complexes.
3. Alléger la charge administrative
Une grande partie du temps des médecins est dédié à des tâches administratives. L’intelligence artificielle permet de :
- Automatiser la rédaction des comptes rendus médicaux ou aide à la rédaction d’ordonnance grâce au traitement du langage naturel ;
- Faciliter la gestion numérique des dossiers patients en extrayant les informations essentielles ;
- Optimiser la prise de rendez-vous et l’organisation du cabinet grâce à des outils prédictifs qui permettent de réduire les annulations et les retards.
4. Renforcer la prévention et le suivi médical patient
De plus, grâce à l’analyse des données patient, l’IA peut anticiper des complications et alerter le médecin en cas de risques (hypertension non contrôlée, évolution d’un diabète, etc.). Les applications permettent également :
- Le suivi à distance des patients chroniques ;
- L’identification des patients nécessitant un contrôle plus fréquent ;
- L’amélioration de l’éducation thérapeutique via des recommandations personnalisées en ligne.
5. Se former en continu
En dernier lieu, l’intelligence artificielle peut aider les médecins à actualiser rapidement leurs connaissances. Ils peuvent accéder à des résumés d’études, des thèses de recherche ou des revues spécialisées, idéal pour l’apprentissage continu. L’IA peut également proposer des recommandations personnalisées en rapport avec leur spécialité, leurs intérêts et leurs besoins cliniques.
Quels défis pour l’intégration de l’IA en médecine de ville ?
Gagner la confiance des professionnels de santé
L’IA est un outil précieux, toutefois elle ne remplace pas l’expertise du médecin. 59,7 % des soignants se méfient des IA craignant des erreurs liées aux biais algorithmiques.
Une adoption progressive et une formation complète sont essentielles pour ainsi garantir son intégration sans altérer la relation soignant-patient.
Ne pas nuire à la relation soignant-patient
66 % des soignants et 60 % des médecins pensent que l’IA pourrait dégrader le lien de confiance avec leurs patients. L’intelligence artificielle est alors perçue comme une innovation permettant d’aider les professionnels de santé à gagner du temps en faveur de la relation soignant-patient2.
Respecter la confidentialité et le RGPD
L’utilisation massive de données de santé soulève des préoccupations en matière de cybersécurité, d’éthique et de respect du RGPD. Il est crucial que les solutions adoptées soient sécurisées et conformes aux réglementations en vigueur. Le but est de ne pas susciter la méfiance de leurs utilisateurs et faciliter ainsi l’adoption.
Former les professionnels à l’utilisation de l’IA en santé
Les médecins doivent se former aux outils d’IA pour les utiliser efficacement et comprendre leurs limites. L’enseignement de l’IA devrait être intégré dans les cursus de médecine et proposé en formation continue.
En résumé
L’intelligence artificielle connait un développement de son usage en médecine de ville et se destine à devenir un assistant intelligent, capable d’optimiser le temps médical, d’améliorer le suivi des patients et de renforcer la qualité des soins. Toutefois, son adoption doit se faire de manière encadrée, avec une approche centrée sur le praticien et le patient.
Loin de remplacer le médecin, l’intelligence artificielle est une innovation précieuse, à condition qu’elle soit utilisée de façon éthique et sécurisée. La formation et l’accompagnement des professionnels de santé seront déterminants dans le but d’exploiter pleinement son potentiel au service d’une médecine plus efficiente et humaine.
- Étude Pulselife : IA en santé ↩︎
- Etude Medscape : Les médecins français et l’IA ↩︎
