Un système d’intelligence artificielle appelé Delphi-2M repousse les limites de la médecine prédictive en estimant le risque qu’une personne développe plus de 1 000 maladies jusqu’à 20 ans avant l’apparition des symptômes. En analysant les tendances dans les dossiers médicaux, Delphi-2M prévoit quelles pathologies sont les plus susceptibles d’apparaître et à quel moment.
« Si notre modèle indique un risque sur 10 pour l’année à venir, il semble vraiment que ce soit effectivement un risque sur 10 », a déclaré le Pr Ewan Birney, directeur par intérim du Laboratoire européen de biologie moléculaire, à la BBC.
Entraîner le modèle d’IA sur d’immenses volumes de données de santé
Mis au point par des chercheurs de l’EMBL, du Centre allemand de recherche sur le cancer et de l’Université de Copenhague, Delphi-2M a été entraîné sur des données de santé anonymisées provenant d’environ 400 000 résidents du Royaume-Uni, comprenant des hospitalisations, des consultations chez le médecin généraliste et des facteurs liés au mode de vie comme le tabagisme et la consommation d’alcool.
Il a ensuite été testé sur 1,9 million de personnes au Danemark, avec des résultats égaux ou supérieurs à ceux des modèles de risque existants pour des pathologies comme le diabète de type 2, les crises cardiaques et le sepsis.
« Seule une légère baisse des performances a été observée lors de l’application aux données des registres danois des maladies, ce qui démontre que les modèles sont — même sans réglage fin supplémentaire — largement applicables à différents systèmes de santé nationaux », ont écrit les chercheurs dans Nature.
Delphi-2M affiche une précision d’environ 76 % pour prédire le prochain problème de santé auquel une personne est susceptible d’être confrontée, et conserve une précision d’environ 70 % même lorsqu’il se projette à 10 ans. L’étude a également révélé qu’entraîné sur des données synthétiques, le modèle d’IA fonctionnait suffisamment bien pour être exploitable dans des applications sensibles en matière de confidentialité.
Les cliniciens pourraient repérer suffisamment tôt les patients à haut risque pour intervenir au moyen d’un traitement ciblé ou de conseils sur le mode de vie. Les services de santé publique pourraient prévoir la demande et planifier les ressources nécessaires face à l’augmentation projetée de certaines pathologies plusieurs années à l’avance. Les programmes de dépistage pourraient également être repensés, l’IA indiquant les personnes qui ont le plus de chances d’en tirer bénéfice.
Ce que ce modèle d’IA pourrait changer pour la médecine
Delphi-2M a toutefois ses limites. Le modèle d’IA est plus performant pour les maladies dont l’évolution est clairement définie et éprouve des difficultés avec les événements plus aléatoires. Les biais constituent une autre source de préoccupation : les données de la UK Biobank concernent en grande partie des personnes âgées de 40 à 70 ans, et non l’ensemble de la population.
Parmi les autres sources de biais figurent celui lié aux volontaires en bonne santé, les différences dans la manière dont les maladies sont enregistrées (par exemple, un diagnostic posé par un médecin généraliste par opposition à une déclaration personnelle) et les baisses de performance dans certains sous-groupes démographiques. Les chercheurs travaillent désormais à élargir le modèle en y intégrant des données génétiques, des analyses sanguines et des données d’imagerie, selon la BBC.
Le potentiel de l’IA dans les soins de santé s’est révélé être l’un des aspects les plus enthousiasmants de l’essor de cette technologie. L’année dernière, une étude a révélé que ChatGPT surpassait les médecinslorsqu’il évaluait des dossiers médicaux, même lorsque ceux-ci avaient accès à des outils d’IA.
Pas plus tard que ce mois-ci, il a été rapporté que la moitié des patients victimes d’un AVC au Royaume-Uni devraient désormais se rétablir complètement depuis le déploiement à l’échelle nationale d’un outil d’IA qui aide les médecins à choisir le meilleur traitement.
l’IA médicale MAI-DxO de Microsoft atteint une précision plus de quatre fois supérieure à celle des médecins humains.