L’IA intégrée aux jumeaux numériques pour prédire votre santé future

Rapport minoritaire, mais appliqué à la santé. Cet outil d’intelligence artificielle s’appelle Foresight et peut prédire votre santé future. Capable de créer des jumeaux numériques de patients, il reprend peu ou prou le même principe que les grands modèles de langage utilisés par ChatGPT d’OpenAI, Claude d’Anthropic ou Llama 3 de Meta. Techniquement, Foresight est un « transformateur génératif dans la modélisation temporelle des données des patients ». Selon une étude, publiée en avril 2024 dans le Lancet Santé numériqueréalisée par des chercheurs britanniques du King’s College de Londres, la fiabilité de ses projections semble suffisamment élevée pour envisager une utilisation dans le futur.

Pour faire fonctionner cet outil, ces chercheurs l’ont d’abord entraîné sur la base de nombreux dossiers médicaux anonymisés. Ils ont ensuite alimenté Foresight avec de nouvelles données de santé pour créer des jumeaux numériques – des doublons virtuels de patients. Une fois ces profils créés, il devient possible de se projeter dans diverses hypothèses et d’analyser, grâce à l’importante puissance de calcul et d’analyse des données de l’intelligence artificielle, les probabilités de développer telle ou telle maladie, la performance des traitements et le besoin, ou non, d’agir en prévention.

Des jumeaux numériques avec un taux de fiabilité déjà très intéressant

Pour les scientifiques, la prospective – et l’IA en général – pourraient affiner et affiner leurs diagnostics pour prendre des décisions thérapeutiques plus efficaces. Au cours de leurs expériences, les données d’un total de 811 000 patients ont été examinées. Les chercheurs ont demandé à Foresight de projeter l’état de santé des patients américains sur la base des dossiers médicaux du centre médical Beth Israel Deaconess et de la base de données MIMIC-III. L’objectif était de prédire les « 10 prochains problèmes de santé possibles » qui pourraient apparaître chez le patient. L’IA avait raison de prédire leur condition physique future avec une précision de 88 %.

En revanche, les mêmes tests de fiabilité ont été appliqués aux données de cohortes d’individus britanniques (du King’s College Hospital NHS FT et du Maudsley NHS Foundation Trust). Dans ce scénario, l’outil a prédit avec précision les conditions ultérieures avec une précision de 68 % et 76 %, respectivement.

Des données beaucoup plus variées prises en compte

Prévoyance « est formé sur de grandes quantités de données réelles du NHS et utilise le texte libre contenu dans les notes, rapports, lettres, etc. des médecins. Une information généralement ignorée mais qui contient des informations riches et détaillées qui représentent plus de 80 % du dossier d’un patient. L’outil capture donc des informations phénotypiques profondes et subtiles », a déclaré Richard Dobson, professeur d’informatique médicale au King’s College de Londres. James Teo, autre co-auteur de l’étude et directeur de la science des données et de l’IA au King’s College Hospital, estime que les prédictions représentent des « multivers possibles » pour comprendre les maladies.

« Notre IA générative est capable de produire des prédictions à partir du dossier de santé pour tout trouble, test, médicament, traitement ou complication à venir pour tous types de maladies.a déclaré James Teo sur X (Twitter). Ce jumeau numérique du patient peut fournir des informations et des scénarios de type « et si ». »

https://twitter.com/jthteo/status/1770714167047025118?ref_src=twsrc%5Etfw

Et d’ajouter : « À court terme, cette technologie pourrait soutenir des essais virtuels pour trouver de nouvelles pistes de traitement potentielles, prédire d’éventuelles complications et évaluer les résultats. Il serait également possible de détecter des complications inattendues ou des événements indésirables non détectés par les moyens traditionnels. Sur le plan pédagogique, c’est également un outil utile pour enseigner les résultats réalistes de scénarios de patients imaginaires plutôt que des scénarios raréfiés mais improbables de manuels lors d’examens médicaux. »

Des progrès encore nécessaires pour ces jumeaux numériques de santé

Même si les premiers tests sont très encourageants, l’heure n’est pas encore venue de l’utilisation en conditions réelles. Avant que la technologie ne soit déployée dans la nature, des ajustements et des tests supplémentaires sont nécessaires. Des chercheurs britanniques ont déjà annoncé travailler sur un outil « plus précis » baptisé Foresight 2.

La question de l’éthique est également cruciale. Qu’en est-il de la protection de la vie privée et des données personnelles ? Quel impact sur la relation patient-médecin si une IA participe au diagnostic ? On peut s’interroger sur le degré d’adhésion des individus à un protocole thérapeutique qui aurait été défini à l’aide d’un système de décision automatique. Et dans quelle mesure faut-il les avertir de l’implication d’une IA dans ce processus ?

“Pour l’instant, nous ne sommes pas prêts à déléguer des décisions à ces systèmes, surtout lorsque la vie d’un patient en dépend”, » a déclaré Laurence Devilliers, professeur d’IA à Sorbonne Université sur le site de l’Inserm. Dans le même temps, il est urgent de construire une loi, des normes et des règles éthiques pour régir l’utilisation des systèmes prédictifs, afin de minimiser les risques de manipulation et de dépendance. Il s’agit de vérifier leur robustesse et leur respect de critères éthiques tels que la liberté et l’autonomie de décision des humains lors de l’utilisation de ces outils.”

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