Des Radiologues remplacés par des algorithmes?

Un article scientifique paru dans le prestigieux New England Journal of Medicine fait, depuis, trembler le monde des radiologues. Ecrit par le Dr Obermeyer, de la Harvard Medical School, et son collègue Emanuel, de l’Université de Pennsylvanie, il décrit comment les nouvelles techniques de l’intelligence artificielle, qui s’appuient sur le big data et le machine learning, vont remplacer très avantageusement, à terme, les médecins radiologues, en fournissant analyses et diag­nostics en temps réel et sans beaucoup de frais!

C’est sans doute par là que tout va commencer. La médecine est à la veille d’une révolution sans précédent: celle du numérique (digital health).

La radiologie qui, aujourd’hui, coûte beaucoup d’argent au système de santé, est une cible privilégiée des innovateurs du digital health. En effet, lorsque vous voulez pénétrer un métier, celui de la médecine en l’occurrence, autant commencer là où il y a des marges, de grosses marges. Ainsi, si vous entrez dans le champ des radiologues et que vous pouvez offrir un meilleur service tout en cassant les coûts, alors vous êtes sûr d’obtenir un large soutien… notamment de la population, et des politiques par conséquent.

C’est certainement comme cela que tout va commencer pour la réduction des coûts tant attendue dans le système de santé.

L’analyse des images est le champ d’activité de prédilection pour les algorithmes auto-apprenants, car ces dernières sont excellentes dans la reconnaissance de formes. Le suisse Reto Wyss, de la start-up ViDi, à Fribourg, en est d’ailleurs l’un des représentants les plus talentueux. Mondialement connu, il fait lire et interpréter à ses algorithmes autoapprenants à peu près n’importe quelle vidéo. Chercher une pièce défectueuse à la sortie d’une chaîne de production ou un globule blanc anormal au milieu de milliers d’autres fait partie de ses prouesses. Alors imaginez analyser une radio… un jeu d’enfant!

Ces algorithmes ne sont pas de type systèmes experts comme jusqu’alors, car ils ne fonctionnent pas sur une expertise préétablie et normalisée dans des bases de données. Non, ils ne cessent d’apprendre et de se perfectionner avec le flux constant de big data provenant de milliers d’expériences, car plus vous les alimentez en données provenant de cas concrets, plus ils s’améliorent. Ils finissent par fonctionner parfaitement. Ce sera fatal à l’être humain, qui atteint finalement toujours assez vite ses limites, contrairement à ce type de «machine».

Le machine learning, nom donné à cette discipline de l’intelligence artificielle, n’a pas fini de transformer notre monde car, dès le moment où vous avez besoin d’analyser et/ou d’interpréter des images numérisées, personne au monde n’est meilleur ni plus rapide que ces machines intelligentes et virtuelles.

Ainsi, la médecine fera de plus en plus appel à ces techniques et donc, demain, des métiers vont changer drastiquement, voire disparaître simplement, comme celui des radiologues!

Personne ne va pleurer la fin des radiologues, ni même celle des notaires (qui eux seront anéanti par les blockchains comme nous l’avions montré dans une chronique précédente) … mais il serait bon tout de même de faire un bilan prévisionnel de ce qui pourrait se passer à terme dans le système médical.

En effet, on est peut-être dans ce domaine à l’aube de l’une des plus grandes révolutions humaines: celle du digital! … et c’est primordial de s’y intéresser car celle-ci concerne quand même nos vies.

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Références: NEJM, 29 septembre, 2016, Vol. 375:13, pp. 1,216-1,219

Xavier Comtesse

Xavier Comtesse

Dans les années 70/80, Xavier Comtesse est le co-créateur de trois start-ups à Genève: les éditions Zoé, la radio locale Tonic et «Le Concept Moderne». Il est ensuite haut fonctionnaire à Berne auprès du Secrétaire d'État à la Science avant de rejoindre l'Ambassade Suisse à Washington comme diplomate. En 2000, il crée la première Swissnex à Boston puis rejoint le Think Tank «Avenir Suisse» comme Directeur Romand. En 2015 il lance avec quelques experts «HEALTH@LARGE», un nouveau Think Tank sur la santé numérique. Il est mathématicien et docteur en informatique. Il est l'auteur du livre: Santé 4.0 paru récemment aux éditions Georg, Genève.

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