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Santé Les algorithmes apprenants meilleurs candidats au jeu télévisé Jeopardy! pouvait-

ont relancé l’intérêt pour l’IA elle devenir le meilleur médecin au monde si on lui
faisait lire tous les livres de médecine, apprendre tous
L’IA s’impose comme les cas cliniques ? IBM s’est alors donné les moyens
de ses ambitions, dépensant des milliards de dollars
la meilleure alliée du L’essor de la puissance de calcul et des technologies pour racheter de multiples entreprises exploitant des
données médicales telles que Truven Health Analytics,
big data a remis sur le devant de la scène l’intelligence
médecin artificielle via une approche radicalement différente : Avec une seule image,
celle des algorithmes apprenants, c’est-à-dire les
modèles de machine learning et deep learning.
L’idée n’est plus de chercher à modéliser l’ensemble la machine fait d’ores et déjà
des caractéristiques et symptômes d’une maladie, mieux que des radiologues experts
Pionnier de l’intelligence mais d’apprendre à un réseau neuronal à réaliser pour dépister le cancer
artificielle à l’époque un diagnostic à partir des données disponibles sur du poumon.
des systèmes experts, le le malade. IBM fut l’un des pionniers à proposer ce
secteur médical voit les type d’approche dans le milieu médical. Le géant Phytel, Explorys ou encore Merge Healthware. Cette
usages de l’IA exploser américain a poussé son offre d’intelligence artificielle approche centrée sur l’analyse des données médicales
ces dernières années avec dans le milieu de la santé sous le nom de Watson des patients a démontré des résultats probants,
notamment en oncologie. Une étude menée sur 638
Health en 2015. L’IA d’IBM qui avait triomphé des
l’essor des algorithmes
de machine learning/
deep learning. Une chose
est sûre : l’IA va bientôt Ion, la plateforme robotisée de bronchoscopie conçue par Intuitive
devenir indispensable dans Surgical met en œuvre des algorithmes d’IA pour faciliter le
déplacement du cathéter dans les bronches du patient.
le diagnostic, le suivi des
patients, et jusque sur la
table d’opération.

Un algorithme d’IA assiste les mouvements impulsés par le chirurgien sur le robot Musa de
Microsure lors de l’opération, afin de notamment filtrer les éventuels tremblements. Une aide
dans la microchirurgie où la précision est inférieure au millimètre.

Très tôt est apparue l’idée d’exploiter des techniques de Mycin développée dans les années 80 et qui
d’intelligence artificielle dans le secteur médical. Dès pouvait diagnostiquer environ un millier de maladies.
1965 fut créé Dendral, un système qui, à partir d’une L’université de Stanford a ensuite développé Oncocin
spectrométrie de masse et la résonance magnétique pour les protocoles en oncologie. Puis est apparu Puff
nucléaire, permettait d’identifier les constituants pour le diagnostic des maladies respiratoires, Mistral,
chimiques d’un matériau. Ce système a été conçu Eydenet, Kaleidos, etc.
par un médecin, Joshua Lederberg, prix Nobel de Un grand nombre de systèmes experts ont été
médecine 1958, un chimiste et deux informaticiens qui développés dans les années 80/90, mais tous ont
ont littéralement mis sous forme de code informatique demandé un énorme travail préparatoire pour
toutes les compétences d’un expert. Ce fut la naissance constituer une base de connaissances et formaliser sous
des systèmes experts, un domaine qui allait rapidement forme de règles l’ensemble des compétences relatives
intéresser le milieu médical et de nombreux médecins au domaine auquel il se destine. Cette tâche titanesque
ont voulu développer des systèmes experts dans a souvent représenté plusieurs années de travail pour
leur discipline. C’est le cas de Mycin, un système de une équipe de chercheurs, ce qui a incontestablement
diagnostic des maladies du sang développé à partir entravé le déploiement de ce type de systèmes auprès
de 1972, ou encore Caduceus, une version améliorée des professionnels de santé.

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