(Adnkronos) – « L’intelligence artificielle (IA) pour la santé numérique est une opportunité, une ressource extraordinaire, mais nous devons encore la comprendre en profondeur et étudier comment entraîner les machines. C’est que l’étude des applications des technologies numériques en médecine est quelque chose de nouveau pour toute l’histoire de l’homme. Les grandes technologies comme Google et Facebook, mais aussi Amazon, continuent d’investir dans des tentatives de création de systèmes de santé totalement virtuels pour gérer la santé de millions de personnes dans de nombreuses régions du monde, mais à ce jour, elles ont toujours échoué. C’est probablement parce que la santé est un système en soi, qui se nourrit de ses propres règles et modes d’interaction entre les personnes, et puis nous ne sommes qu’au début de la révolution numérique ». Ainsi Francesco Gabrielli, directeur du Centre national de télémédecine et des nouvelles technologies d’assistance de l’Institut supérieur de la santé, dans un éditorial publié dans Alleati per la Salute (www.alleatiperlasalute.it), le portail dédié à l’information médico-scientifique créé à partir de Novartis , fait le point sur l’évolution numérique de la santé.
« En Italie, jusqu’en 2020 – écrit Gabrielli – nous étions peu nombreux à parler de télémédecine : au niveau pratique institutionnel, tout a commencé en 2017. Nous avons fait un saut très rapide avec la pandémie de Covid-19 et ce saut en soi est une bonne chose. chose. , mais la science procède par acquisitions successives d’évidences. De nombreux travaux scientifiques sont en cours, des dizaines étudient le fonctionnement des réseaux de neurones, la structure de base de l’intelligence artificielle, capable d’apprendre en fonction des données qu’elle reçoit. D’autres recherches sont en cours sur certaines applications cliniques. Cela prend du temps. Nous sommes tous convaincus que l’IA est une ressource extraordinaire, mais nous devons apprendre à la connaître et à l’utiliser. Nous devons considérer qu’il n’est jamais arrivé auparavant dans l’histoire que tant de personnes puissent avoir autant de données sur une personne. C’est le changement de paradigme dans la façon de faire de la médecine ».
Amazon, Facebook et Google, souligne l’expert, « investissent dans la médecine depuis des années, mais les résultats sont décevants. Le secteur de la santé est un secteur productif différent, il a ses propres règles, il a des systèmes d’évolution organisationnelle et d’acceptation des nouvelles technologies (transfert de technologie) qui sont différents des autres secteurs parce qu’ils concernent la santé, la condition de la maladie, avec la souffrance, avec la peur et le courage, avec les relations humaines, avec la nature, avec les nombreuses choses que nous ignorons encore sur nous-mêmes ». Gabrielli précise : « Il n’arrivera jamais qu’un professionnel de la santé utilise une technologie qui n’a pas de validation scientifique, car le risque est trop élevé : il est inacceptable pour tout le monde qu’il arrive quelque chose au patient sans en comprendre la raison. La technologie en médecine est une chose complètement différente de la mode, une tendance high-tech. Les outils de diagnostic sont une chose et les capteurs placés dans des appareils de mode portables, le podomètre ou la montre intelligente qui effectue un électrocardiogramme en plomb (qui ne peuvent être utilisés que pour très peu de buts de prévention et de contrôle, en sont une tout autre mais pas actuellement pour le diagnostic) » .
En ce moment, le Centre national de télémédecine de l’ISS se prépare à créer des méthodes d’expérimentation clinique de l’application de l’IA. « La chose la plus importante – explique Gabrielli – est que nous devons, avant tout, définir une méthodologie correcte pour expérimenter l’intelligence artificielle ». En médecine, l’une des « applications les plus avancées de l’intelligence artificielle se trouve dans les diagnostics radiologiques, comme les tomodensitogrammes et l’imagerie par résonance magnétique (IRM) – souligne l’expert – où des résultats encourageants ont été obtenus. Cependant, la plupart d’entre elles sont des expériences préliminaires qui doivent encore être vérifiées expérimentalement. Par exemple, dans le cas de l’étude ‘FastMri’, menée par Meta (anciennement Facebook) et l’Université de New York sur l’utilisation de l’IA dans l’imagerie par résonance du genou, de bons résultats ont été obtenus : mais ils se réfèrent à une partie du corps , comme le genou, qui a une conformation anatomique très bien définie et constante par rapport aux autres parties. Ainsi, toute altération est plus facilement identifiable. Alors qu’il est normal d’avoir des variations anatomiques, comprendre lesquelles sont à considérer comme physiologiques et lesquelles sont pathologiques est une autre chose ».
« Je suis assez optimiste sur le fait que nous pourrons introduire progressivement l’IA dans la pratique clinique – conclut Gabrielli – L’important, en médecine, n’est pas de courir après les tendances. Ce qui est faisable technologiquement n’est pas dit utile pour le patient. En pratique, il faut comprendre si une application a du sens. Il y a parfois des solutions technologiques qui n’ont aucun sens, ou d’autres dont l’utilisation ne donne pas les résultats escomptés. Par exemple, un capteur usé qui compte mes pas en fonction de l’impact de mes pieds sur le sol, dont l’impulsion est transmise à l’os, peut enregistrer des pas inexistants si j’accélère mon vélo sur les pavés ».
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