b) Oncologue
Le métier d'oncologue change également
à de nombreux égards. Il existe désormais de
très bons outils d'évaluation de risques de
récidive d'une tumeur par l'intelligence artificielle en
génomique des cancers développés par Therapixel ou
Therapanacea notamment.31 On peut envisager dans les prochaines
années une réduction de 30% des opérations
effectuées dans le cadre d'un cancer du sein grâce
à une intelligence artificielle développée par
des chercheurs du MIT (Massachusetts Institute of Technology à Boston).
Au Japon, un logiciel capable de détecter un cancer du côlon
en moins d'une seconde a été mis au point par une
équipe de chercheurs. En France, Optellum a
développé un logiciel de détection du cancer du poumon
et d'aide à la décision médicale avec pour
conséquence une réduction considérable du nombre
d'interventions.32 L'efficacité des outils
utilisant les méthodes de deep learning a été
prouvée. Ils permettent de très faibles taux
d'erreur pour la détection et la classification des cancers
pulmonaires et des cancers du sein métastatiques.
Les technologies digitales telles que les
méthodes de séquençage de l'ADN amènent à
une médecine prédictive et permettent de
s'attaquer à la cause plutôt qu'aux conséquences. Les
méthodes de soins vont de fait changer. De plus en plus de
cancers seront traités comme des maladies chroniques.
c) Psychiatre/traitement Alzheimer
Dès les années 60, Joseph Weizenbaum avait
développé un chatbot (robot conversationnel), Eliza, avec
système de reformulation des propos des patients sous forme de
questions. Cela fonctionnait déjà très bien.33
De nombreux outils au service de la santé mentale sont actuellement
développés dans le repérage des troubles psychiques ou des
situations à risque.
31
https://www.lesechos.fr/tech-medias/intelligence-artificielle/trois-start-up-de-lintelligence-artificielle-appliquee-a-la-sante-a-suivre-140975
32 David Gruson, La Machine, le Médecin et Moi,
Éditions de l'Observatoire, 2018
33 Laurence Devillers, Robots sociaux et affectifs : une
intelligence artificielle sans conscience mais utile, «
Santé et intelligence artificielle », sous la direction de
Bernard Nordlinger et Cédric Villani, CNRS Editions, 2018
20
d) Urgences
L'accueil du patient aux urgences pourra s'effectuer avec une
connaissance du patient qui permettra d'anticiper la procédure à
suivre dans son cas particulier et de gagner en temps tout en réduisant
les erreurs médicales (exemple d'un patient admis conscient ou non, avec
des allergies) en fonction de son histoire médicale qui apparait dans
son Dossier Médical Partagé. Cela aura d'énormes
conséquences sur toute la médecine d'urgence et sur
l'organisation des services.
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