L’intelligence artificielle peut déjà scanner des images de l’œil pour évaluer les patients pour la rétinopathie diabétique, une des principales causes de perte de vision, et trouver des preuves d’accident vasculaire cérébral sur les tomodensitogrammes du cerveau. Mais que réserve l’avenir à cette technologie émergente? Comment cela changera-t-il la façon dont les médecins diagnostiquent la maladie et comment améliorera-t-il les soins que reçoivent les patients?
L’intelligence artificielle aura un impact dramatique sur le domaine de la pathologie, prédit une équipe d’experts de haut niveau. Crédit d’image: UVA Health
Une équipe de médecins dirigée par James H.Harrison Jr., MD, PhD, d’UVA Health, nous a donné un aperçu de demain dans un nouvel article sur l’état actuel et l’utilisation future de l’intelligence artificielle (IA) dans le domaine de la pathologie. Harrison et d’autres membres du groupe de travail d’apprentissage automatique du College of American Pathologists ont passé les deux dernières années à évaluer le potentiel de l’IA et de l’apprentissage automatique, à évaluer son rôle actuel dans les tests de diagnostic et à décrire ce qui est nécessaire pour atteindre son potentiel dans le non-trop. -futur lointain. Et ce potentiel est énorme, rapportent-ils.
Dans leur article, les auteurs décrivent des possibilités étonnantes – à partir d’un microscope à «réalité augmentée» qui identifie et étiquette automatiquement les aspects importants du champ de vision en temps réel pour compléter les systèmes de classification d’images diagnostiques. Ce type de chose était, jusqu’à récemment, le domaine de Tony Stark et d’autres dans les films de science-fiction.
En plus de prédire ce que l’avenir nous réserve, les auteurs décrivent les obstacles potentiels et font des recommandations importantes sur la manière dont le domaine de la santé peut tirer le meilleur parti du formidable potentiel de la technologie.
«L’IA et en particulier les algorithmes d’apprentissage automatique introduisent un type fondamentalement nouveau d’analyse de données dans le flux de travail des soins de santé», écrivent les auteurs. «En raison de leur influence sur les pathologistes et les autres médecins dans la sélection des diagnostics et des traitements, les résultats de ces algorithmes auront un impact critique sur les soins aux patients.»
Intelligence artificielle en pathologie
À l’heure actuelle, la pathologie et d’autres applications de santé de l’intelligence artificielle en sont à leurs balbutiements. La Food and Drug Administration fédérale n’a approuvé que quelques dispositifs d’IA à des fins pathologiques, principalement pour la classification des cellules dans le sang et les liquides organiques et pour le dépistage du tissu cervical, rapportent les auteurs. Mais dans les laboratoires de recherche, les scientifiques utilisent l’apprentissage automatique pour classer et classer les cancers du poumon et de la prostate, prédire les résultats des cancers du poumon et du cerveau, mesurer la prolifération du cancer du sein, prédire la réapparition du cancer de la vessie et bien plus encore. Les auteurs décrivent ce qu’ils voient dans les publications de recherche et les premiers prototypes comme «alléchant».
Les systèmes d’intelligence artificielle, en particulier les systèmes d’apprentissage automatique qui effectuent une classification d’images complexe, devraient avoir un impact significatif dans deux domaines dans lesquels les images sont particulièrement importantes, la pathologie et la radiologie. Les pathologistes devront probablement choisir, vérifier, déployer, utiliser et surveiller les systèmes d’IA à l’avenir, et ils doivent donc apprendre les forces et les faiblesses de ces types de systèmes et de techniques pour leur gestion efficace.
Harrison, directeur de l’informatique de laboratoire clinique chez UVA Health et membre du département de pathologie de l’UVA
En plus des projections d’applications futures, Harrison et ses collègues donnent un aperçu des algorithmes d’IA existants et discutent du développement et de la validation de systèmes utilisant l’IA. Leur examen aborde également les préoccupations potentielles concernant la mise en œuvre clinique des technologies, soulignant l’importance d’une validation minutieuse et d’un suivi des performances pour garantir que l’IA est utilisée de manière sûre et efficace. L’article suggère des réglementations potentielles qui pourraient être nécessaires en cours de route. «La création d’un cadre réglementaire avec les meilleures pratiques définies pour atteindre ces objectifs est une étape nécessaire pour une diffusion réussie de l’apprentissage automatique en pathologie et en médecine», écrivent les auteurs.
L’article ne suggère pas que nous recevrons de sitôt des soins uniquement de la part de robots médecins. Au lieu de cela, il prédit que les meilleurs résultats dans un proche avenir proviendront d’une combinaison judicieuse de capacités humaines et mécaniques. Les auteurs sont d’accord avec l’American Medical Association pour décrire l’objectif comme une «intelligence augmentée» qui complète et améliore, plutôt que de remplacer, le jugement et la sagesse des médecins humains.
Notre article a été écrit pour présenter aux pathologistes et à d’autres cliniciens les bases de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle, y compris le fonctionnement des systèmes et ce qui sera nécessaire pour les gérer avec succès. Au fur et à mesure que nous commencerons à appliquer ces outils de manière plus large, les médecins auront besoin d’une compréhension pratique du moment où se fier à eux, quand les remettre en question et comment les faire fonctionner correctement. »
Harrison
Résultats publiés
L’article a été publié dans les Archives of Pathology & Laboratory Medicine, le journal officiel du College of American Pathologists. L’article a été écrit par Harrison, John R. Gilbertson, Matthew G. Hanna, Niels H. Olson, Jansen N. Seheult, James M. Sorace et Michelle N. Stram. Tous sont membres du groupe de travail sur l’apprentissage automatique du comité d’informatique du Collège des pathologistes américains.
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