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M. Makaremi, P. Bouletreau

Au cours de la dernière décennie, de nombreuses années. Les GAFAM (Google,
nombreuses applications très promet- Amazon, Facebook, Apple et Microsoft)
teuses de l’IA ont vu le jour dans le et leur homologue chinois BATX (Baidu,
domaine de la médecine . Les réseaux Alibaba, Tencent et Xiaomi) ont déjà massi-
[11]
de neurones convolutifs se sont révélés vement investi dans le domaine de la santé
très efficaces pour la reconnaissance connectée [16] . À titre d’exemple, Google,
d’images, à condition qu’ils soient via ses divisions Verily et Deepmind
éduqués à partir d’énormes bases de Health, propose aujourd’hui des applica-
données étiquetées. La principale raison tions basées sur l’IA « aidant les méde-
qui explique la supériorité actuelle de cins et les infirmières à fournir des soins
l’IA sur les médecins humains dans des plus rapides et de meilleure qualité aux
sous-domaines très spécifiques de la patients » (site Web Deepmind Health).
médecine est que les machines peuvent Les masses de données obtenues à partir
être éduquées à partir de centaines de des projets de santé connectée (infor-
milliers de cas cliniques, dépassant de loin mations démographiques et données
l’expérience clinique des meilleurs spécia- cliniques) aident en retour à éduquer les
listes du domaine. De plus, les données algorithmes d’apprentissage automatique,
sur les soins de santé sont devenues de rendant ainsi les programmes de plus en
“Il est raisonnable plus en plus nombreuses et complexes plus efficaces et précis.
de considérer l’IA pour chaque patient et l’objectif d’une
comme un outil pouvant médecine personnalisée nécessite la prise Grâce à l’énorme quantité de données
véritablement aider en compte d’un ensemble considérable analysées, il est probable que, dans un
les médecins humains de données pour chaque patient. proche avenir, les études cliniques sur l’IA
dans des domaines seront statistiquement plus puissantes et
aussi variés que La crainte que des machines puissent plus fiables que les études « classiques »
la médecine prédictive, potentiellement remplacer les médecins - même randomisées à double insu.
la prise de décision humains dans un avenir proche doit être
clinique ou la médecine prise au sérieux, car la dynamique de chan- De nos jours, les applications médicales
personnalisée. gement dans le domaine de la recherche de l’IA incluent, sans toutefois s’y limiter,
sur l’IA est sans précédent. Faire des la radiologie [30] , la dermatologie , la neuro-
[4]
[9]
prévisions sur l’avenir devient de plus logie [15] , l’ophtalmologie , l’oncologie ,
[1]
en plus hasardeux. Cependant, la plupart la cardiologie [19] , la génétique [21] , les soins
[7]
des experts supposent que les humains d’urgence , la conception de médica-
devront coopérer avec ce que l’on appelle ments [35] .
une « IA faible » pendant encore au moins
quelques décennies. Par conséquent, il
est raisonnable de considérer l’IA comme APPLICATIONS POTENTIELLES
un outil pouvant véritablement aider les DE L’IA EN CHIRURGIE
médecins humains dans des domaines ORTHOGNATHIQUE
aussi variés que la médecine prédictive, la
prise de décision clinique ou la médecine
personnalisée. L’utilisation de l’IA semble particulièrement
bien adaptée au cadre des protocoles de
Les principaux acteurs de la recherche chirurgie orthognathique et son potentiel
sur l’IA se sont engagés sur le marché impact est assez considérable. Plusieurs
mondial de la santé connectée il y a de facteurs justifient ce raisonnement :

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