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Diagnostic, recherche médicale, hôpitaux et bien-être : les promesses et les limites de l’IA en santé. 95 articles
Disponibles à toute heure et souvent gratuits, les chatbots thérapeutiques proposent une écoute et des exercices de bien-être à portée de téléphone. Mais leur popularité ne doit pas masquer leurs limites : la plupart ne disposent pas d’une validation clinique établie et ne peuvent remplacer un professionnel, surtout en situation de crise.
Le laboratoire français Servier annonce un accord de cinq ans avec Google afin d’étendre l’usage de l’intelligence artificielle dans sa recherche. Cibles thérapeutiques, criblage de composés, essais cliniques : le groupe veut réduire les délais et mieux orienter ses programmes, notamment face aux maladies rares.
Hippocratic AI a réuni 141 millions de dollars en série B, un tour mené par Kleiner Perkins qui valorise la jeune entreprise 1,64 milliard de dollars. La société veut étendre ses agents d’intelligence artificielle auprès des systèmes de santé, des laboratoires pharmaceutiques et des assureurs, y compris hors des États-Unis.
Au CES 2025, la start-up franco-belge NeuroClues annonce avoir obtenu le marquage CE pour sa solution de suivi oculaire assistée par intelligence artificielle. Son casque analyse les mouvements des yeux afin d’extraire, en quelques minutes, des biomarqueurs utiles à l’étude de troubles tels que Parkinson, Alzheimer ou certaines myopathies.
À partir de photos du fond d’œil et d’examens de la rétine, l’intelligence artificielle peut signaler des anomalies liées à la DMLA, au diabète ou au glaucome. Elle accélère le tri des images, mais le médecin conserve la responsabilité du diagnostic, du traitement et de la relation de soin.
Prédire la forme d’un anticorps reste difficile, car les régions qui reconnaissent les agents pathogènes varient énormément. Des chercheurs du MIT présentent AbMap, un modèle fondé sur l’IA qui exploite des données structurelles et fonctionnelles pour mieux comparer les anticorps, repérer des candidats prometteurs et étudier les réponses immunitaires.
Les personnes anxieuses ou déprimées ont davantage tendance à consulter des pages suscitant peur, colère ou tristesse. Une étude associée à des chercheurs du MIT décrit un cercle vicieux possible entre vulnérabilité psychologique et navigation en ligne, et teste un outil, Digital Diet, pour rendre les résultats de recherche plus transparents sur le plan émotionnel.
L’intelligence artificielle promet d’aider les soignants à diagnostiquer et à décider plus vite. Des chercheurs du MIT, d’Equality AI et de Boston University rappellent toutefois qu’un outil médical, qu’il soit fondé sur l’IA ou sur un simple score, doit être évalué, transparent et surveillé pour ne pas reproduire des inégalités.
Marcher laisse une empreinte biomécanique riche en informations. Une équipe internationale menée par l’Université d’Adélaïde a étudié plus de 700 personnes afin de montrer comment l’IA peut rapprocher le suivi de santé et l’identification biométrique, tout en posant de sérieuses questions de fiabilité et de vie privée.
Souvent repéré à un stade avancé, le cancer de l’ovaire reste difficile à diagnostiquer précocement. Des équipes de recherche explorent des prélèvements moins invasifs, des marqueurs biologiques, l’analyse génétique et des outils statistiques afin de mieux identifier les patientes nécessitant des examens approfondis.
L’intelligence artificielle médicale ne se limite pas aux systèmes les plus visibles. Aux États-Unis, des chercheurs soulignent que les scores de risque clinique, souvent plus simples mais très répandus, peuvent eux aussi influencer l’équité des soins. Les nouvelles règles fédérales ouvrent un chantier crucial : contrôler les données, les biais et l’usage réel de ces outils.
Des chercheurs de l’Université Stanford ont conçu un modèle d’IA qui reconstruit les gestes de pianistes d’élite en trois dimensions. Présenté à SIGGRAPH Asia 2024, ce travail pourrait aider à mieux comprendre les contraintes du jeu, à prévenir certaines blessures et, à terme, à imaginer des claviers plus adaptés aux différentes morphologies.
Dans un essai sur six cas cliniques réels, ChatGPT-4 a atteint un score diagnostique moyen de 90 %, contre 74 % à 76 % pour 50 médecins. Le résultat ne valide pas un remplacement du praticien : il révèle surtout le défi d’intégrer une IA générale de manière sûre et utile.
L’apprentissage automatique s’invite dans les diagnostics, l’imagerie médicale, la prévention et l’organisation des hôpitaux. Il peut aider les soignants à repérer des signaux utiles dans de vastes volumes de données, à condition d’être évalué avec rigueur et de ne pas reproduire les inégalités déjà présentes dans le système de santé.
Whisper d’OpenAI transforme rapidement la parole en texte et séduit les éditeurs de logiciels médicaux, dont Nabla. Mais cette automatisation n’est pas infaillible : des phrases absentes de l’audio peuvent apparaître dans une transcription. Dans un cabinet ou à l’hôpital, l’IA doit donc assister le soignant, jamais se substituer à sa vérification.
Face à des voix vécues comme hostiles ou envahissantes, la thérapie par avatar propose un dialogue encadré avec leur représentation numérique. Une étude menée par King’s College London auprès de 345 participants suggère que cette approche peut réduire la détresse et la fréquence des hallucinations auditives chez certaines personnes souffrant de psychose.
Whisper, l’outil de reconnaissance vocale d’OpenAI, est utilisé pour retranscrire certains échanges médicaux. Mais des chercheurs et développeurs alertent sur ses « hallucinations » : des phrases absentes de l’enregistrement peuvent apparaître dans le texte, un risque majeur si ces notes ne sont pas relues avec rigueur.
Prise de rendez-vous par téléphone, compte rendu de consultation, appui à la décision : les assistants IA gagnent les cabinets. À l’occasion du lancement d’un outil Doctolib le 15 octobre 2024, voici ce qu’ils apportent aux soignants, mais aussi les garde-fous indispensables pour préserver la qualité des soins.
Le CHU de Montpellier mise sur l’intelligence artificielle pour mieux exploiter les données cliniques et soutenir le dépistage, notamment des tumeurs. Désigné « extracteur de territoire » depuis fin 2020, l’établissement étend cette réflexion aux soins, à la recherche, à la gestion et à la formation, sans éluder les enjeux de sécurité.
L’application MoodCapture propose d’exploiter la caméra frontale d’un smartphone afin d’analyser des indices faciaux et environnementaux associés à l’humeur. Cette piste pourrait aider au repérage précoce de symptômes dépressifs, mais elle ne permet pas de poser un diagnostic et soulève des questions majeures de confidentialité.
Entre formulaires, comptes rendus et résultats d’analyses, la documentation représente une charge considérable pour les établissements de santé. Le traitement intelligent des documents, ou IDP, promet d’en automatiser une partie. Encore faut-il l’intégrer sans sacrifier la fiabilité des données, le contrôle humain et la confidentialité des patients.
L’Université d’Oxford a annoncé, en novembre 2023, un outil d’intelligence artificielle destiné à mieux évaluer le risque d’accident cardiovasculaire. Testée auprès de 744 patients, la solution a conduit à revoir la prise en charge de 45 % d’entre eux. Une piste prometteuse, qui doit encore démontrer son effet sur les infarctus et les décès.
Des studios de fitness interactifs confient l’animation des séances à une intelligence artificielle. Exercices personnalisés, correction des mouvements, écrans immersifs et défis ludiques promettent un entraînement plus engageant. Mais cette automatisation soulève aussi des questions de sécurité, de données personnelles et de place de l’encadrement humain.
