L'intelligence artificielle dans le domaine de la santé fait référence à l'application de l'intelligence artificielle (IA) aux données médicales et de santé, dans des domaines tels que le diagnostic des maladies, la planification des traitements, le suivi des patients, le développement de médicaments et les systèmes d'aide à la décision clinique. En exploitant les techniques de apprentissage automatique et de apprentissage profond, les systèmes d'IA peuvent analyser de vastes quantités d'informations cliniques, identifier des schémas et aider les cliniciens à prendre des décisions plus précises et plus rapides. L'intégration de l'IA dans les soins de santé a le potentiel d'améliorer les résultats pour les patients, de réduire les charges administratives et d'accélérer la recherche médicale, mais elle introduit également des défis éthiques, techniques et réglementaires importants qui doivent être relevés.
L'utilisation de l'IA dans les soins de santé a soulevé des préoccupations concernant la confidentialité des données, l'automatisation de certains emplois cliniques et l'amplification des biais algorithmiques existants. Des études ont examiné comment les patients, les professionnels de santé et le public perçoivent la confiance et l'empathie dans les soins impliquant l'IA, beaucoup soulignant la nécessité de transparence et de supervision humaine. À mesure que les outils d'IA deviennent plus répandus, les systèmes de santé doivent équilibrer l'innovation avec des garde-fous pour garantir une mise en œuvre équitable et sûre.
Diagnostic des maladies
Un diagnostic précis et précoce des maladies reste un défi dans les soins de santé. Reconnaître les conditions médicales et leurs symptômes est un problème complexe qui nécessite souvent de synthétiser des informations provenant de multiples sources. L'IA peut aider les cliniciens grâce à ses capacités de traitement des données pour gagner du temps et améliorer la précision. Grâce à l'utilisation de l'apprentissage automatique, l'IA peut considérablement aider les médecins dans le diagnostic des patients en analysant des dossiers de santé électroniques (DSE) de masse. Par exemple, l'IA peut aider à la prédiction précoce de la maladie d'Alzheimer et des démences en examinant un grand nombre de cas similaires et de traitements potentiels.
En 2023, une étude a rapporté des taux de satisfaction plus élevés avec les réponses générées par ChatGPT par rapport à celles des médecins pour des questions médicales publiées sur le subreddit r/AskDocs de Reddit. Les évaluateurs ont préféré les réponses de ChatGPT à celles des médecins dans 78,6 % des 585 évaluations, citant une meilleure qualité et une meilleure empathie. Les auteurs ont noté qu'il s'agissait de questions isolées provenant d'un forum en ligne, et non dans le contexte d'une relation patient-médecin établie. De plus, les réponses n'étaient pas notées sur l'exactitude des informations médicales, et certains ont fait valoir que l'expérience n'était pas correctement en aveugle, les évaluateurs étant coauteurs de l'étude.
De grands entrepôts de données liées à la santé, contenant parfois des centaines de millions de patients, ont été utilisés comme données d'entraînement pour les modèles d'IA. Une méta-analyse de 2025 publiée dans PLOS One a constaté que l'utilisation d'algorithmes d'IA pour détecter les caries dentaires était cliniquement justifiée, démontrant la base de preuves croissante pour les diagnostics assistés par l'IA.
Dossiers de santé électroniques
Des algorithmes d'IA ont été créés pour évaluer les dossiers de santé électroniques individuels des patients et pour prédire les risques de maladies en fonction des dossiers et des antécédents familiaux. Une approche générale est un système basé sur des règles qui prend des décisions de la même manière que les humains utilisent des organigrammes. Ce système prend en compte de grandes quantités de données et crée un ensemble de règles qui relient des observations spécifiques à des diagnostics conclus. Ainsi, l'algorithme peut prendre les données d'un nouveau patient et tenter de prédire la probabilité qu'il ait une certaine condition ou maladie.
Étant donné que ces algorithmes peuvent évaluer les informations d'un patient en fonction de données collectives, ils peuvent identifier des problèmes exceptionnels à porter à l'attention d'un médecin et gagner du temps. Une étude menée par le Centerstone Research Institute a constaté que la modélisation prédictive des données de DSE atteignait une précision de 70 à 72 % dans la prédiction de la réponse individuelle au traitement. Ces méthodes sont utiles car la quantité de dossiers de santé en ligne double tous les cinq ans. Les médecins n'ont pas la capacité de traiter toutes ces données manuellement, et l'IA peut exploiter ces données pour aider les médecins à traiter leurs patients. L'IA peut analyser les dossiers de santé électroniques pour identifier des schémas et fournir des informations fondées sur des preuves pour soutenir les médecins dans la prise de décision clinique.
Documentation clinique
L'utilisation d'outils de IA générative, un sous-ensemble de l'IA, se développe comme support pour la documentation clinique, principalement pour la transcription des consultations et la rédaction de notes médicales. Des études précoces ont montré que ces outils peuvent aider les cliniciens dans les tâches de documentation, réduisant les charges administratives qui sont des facteurs connus d'épuisement professionnel. Ces outils peuvent également améliorer l'accessibilité pour les patients en synthétisant des données complexes et en rédigeant des réponses dans un style conversationnel ou un niveau de littératie souhaité, améliorant ainsi l'efficacité globale des services de santé.
AlphaFold et découverte de médicaments
AlphaFold, développé par Google DeepMind, a la capacité de prédire les structures des protéines en fonction de la séquence d'acides aminés constitutive, ce qui devrait avoir des avantages dans les sciences de la vie, accélérant la découverte de médicaments et permettant une meilleure compréhension des maladies. Le lauréat du prix Nobel Venki Ramakrishnan a qualifié le résultat de « progrès stupéfiant sur le problème du repliement des protéines », ajoutant : « Cela s'est produit des décennies avant ce que beaucoup de gens dans le domaine auraient prédit. Il sera passionnant de voir les nombreuses façons dont cela changera fondamentalement la recherche biologique. »
En 2023, Demis Hassabis et John Jumper ont remporté le prix Breakthrough en sciences de la vie ainsi que le prix Albert Lasker pour la recherche médicale fondamentale pour leur gestion du projet AlphaFold. Hassabis et Jumper ont ensuite remporté le prix Nobel de chimie en 2024 pour leurs travaux sur la prédiction de la structure des protéines, aux côtés de David Baker de l'Université de Washington.
Interactions médicamenteuses
Les améliorations dans le traitement du langage naturel ont conduit au développement d'algorithmes pour identifier les interactions médicamenteuses dans la littérature médicale. Les interactions médicamenteuses constituent une menace pour ceux qui prennent plusieurs médicaments simultanément, et le danger augmente avec le nombre de médicaments pris. Pour relever le défi du suivi de toutes les interactions médicamenteuses connues ou suspectées, des algorithmes d'apprentissage automatique ont été créés pour extraire des informations sur les médicaments en interaction et leurs effets possibles à partir de la littérature médicale.
Les efforts ont été consolidés en 2013 dans le cadre du défi DDIExtraction, dans lequel une équipe de chercheurs de l'Université Carlos III a rassemblé un corpus de littérature sur les interactions médicamenteuses pour former un test standardisé pour de tels algorithmes. Les concurrents ont été testés sur leur capacité à déterminer avec précision, à partir du texte, quels médicaments étaient montrés comme interagissant et quelles étaient les caractéristiques de leurs interactions. Les chercheurs continuent d'utiliser ce corpus pour standardiser la mesure de l'efficacité de leurs algorithmes.
D'autres algorithmes identifient les interactions médicamenteuses à partir de schémas dans le contenu généré par les utilisateurs, en particulier les dossiers de santé électroniques et les rapports d'événements indésirables. Des organisations telles que le système de rapport d'événements indésirables de la FDA (FAERS) et VigiBase de l'Organisation mondiale de la santé permettent aux médecins de soumettre des rapports sur les réactions négatives possibles aux médicaments. Des algorithmes d'apprentissage profond ont été développés pour analyser ces rapports et détecter des schémas impliquant des interactions médicamenteuses.
Télésanté
La télésanté est le traitement des patients à distance. Pivovarov et Elhada (2015) ont proposé d'utiliser des dispositifs portables pour permettre une surveillance constante du patient et la capacité de remarquer des changements via l'IA qui peuvent être moins distinguables par les humains. Une revue systématique et méta-analyse de 2025 portant sur 15 études comparant les chatbots d'IA aux professionnels de santé humains dans des consultations textuelles a constaté que dans une grande majorité des études, les chatbots d'IA ont obtenu des performances comparables ou supérieures en termes de satisfaction des patients et de précision clinique, bien que les auteurs aient souligné la nécessité de recherches supplémentaires sur la sécurité et les résultats à long terme.
Considérations éthiques et réglementaires
Le déploiement de l'IA dans les soins de santé soulève des problèmes éthiques et réglementaires importants. La confidentialité des données est une préoccupation principale, car les systèmes d'IA nécessitent souvent l'accès à des informations sensibles sur les patients. L'automatisation de certaines tâches peut entraîner un déplacement d'emplois parmi les travailleurs de la santé, et le biais algorithmique peut perpétuer ou aggraver les disparités de santé existantes. Les organismes de réglementation travaillent à l'établissement de cadres garantissant que les outils d'IA sont sûrs, efficaces et équitables. Par exemple, la Food and Drug Administration des États-Unis a publié des orientations sur l'utilisation de l'IA dans les dispositifs médicaux, et la loi sur l'IA proposée par l'Union européenne comprend des dispositions spécifiques pour les applications à haut risque dans les soins de santé.
Orientations futures
À mesure que l'IA continue d'évoluer, son intégration dans les soins de santé devrait s'étendre. Les progrès dans les grands modèles de langage et les architectures transformeurs permettent des systèmes d'aide à la décision clinique et des interactions avec les patients plus sophistiqués. Cependant, le succès de ces technologies dépendra de la résolution des défis liés à la qualité des données, à l'interprétabilité et à la confiance. La collaboration entre les chercheurs en IA, les cliniciens et les décideurs politiques sera essentielle pour réaliser le plein potentiel de l'IA dans l'amélioration des résultats de santé mondiaux.