IA en santé: entre promesses technologiques et défis bien réels

L’intelligence artificielle (IA) transforme déjà le milieu de la santé, promettant des gains d’efficacité et un meilleur accès aux services. Mais entre le potentiel technologique et la réalité du terrain, les défis sont nombreux : fiabilité des données, intégration dans les pratiques et enjeux éthiques. Comment tirer parti de cette technologie sans compromettre la qualité de soins ni le rôle de l’humain?

Par Rébecca Salesse, conseillère CSQ

Le Forum national sur l’intelligence artificielle de la CSQ, qui a eu lieu en mars dernier, a été l’occasion de présenter une conférence de Cécile Petitgrand, présidente et fondatrice de Data Lama, une entreprise québécoise spécialisée dans l’accompagnement des organisations sur les enjeux liés aux données et à l’IA. À travers des échanges et des exemples concrets, la conférencière a brillamment fait valoir que l’IA ne remplacera jamais l’humain. Bien utilisée, cette technologie doit permettre au personnel soignant de voir plus de patientes et patients et d’améliorer la qualité des traitements, notamment dans le réseau de la santé du Québec.

Les utilisations de l’IA en santé sont nombreuses. Voici un survol de celles présentées lors du forum.

Trier les patients à distance

Des agents conversationnels permettent d’effectuer un premier tri des patientes et patients à distance. Leur efficacité dépend toutefois de la qualité des réponses fournies par la clientèle. Comme les systèmes sont entraînés pour reconnaître les informations, si les données de base sont inexactes, l’IA peut difficilement poser de bons diagnostics. Malgré ces limites, les agents conversationnels demeurent généralement plus fiables que les autres moyens utilisés par les patientes et patients pour s’autodiagnostiquer, tels que ChatGPT ou Google, selon Cécile Petitgrand.

Accélérer la reconstruction et l’analyse d’images

L’intégration de l’IA aux appareils d’imagerie par résonance magnétique (IRM) améliore la reconstruction des images utilisées en radiologie et en radio-oncologie. Cela représente un gain d’efficacité non négligeable. Cécile Petitgrand a donné en exemple le cas du Centre hospitalier universitaire de Québec-Université Laval, où l’utilisation de cette technologie permet de traiter 25 patientes et patients de plus chaque semaine.

Accélérer la découverte de médicaments

Particulièrement efficace dans la découverte de médicaments, l’IA accélère les processus grâce à l’approche générative. Selon Cécile Petitgrand, il suffit d’indiquer à un modèle calculatoire ce que l’on souhaite et celui-ci propose des conceptions à tester. Le Canada se positionne d’ailleurs comme un acteur important dans ce domaine.

La robotique en milieu hospitalier

Les avancées robotiques sont également marquantes en milieu hospitalier, d’après la conférencière. Les robots peuvent assurer diverses tâches logistiques, comme envoyer des médicaments de la pharmacie au personnel soignant, acheminer les prélèvements sanguins aux laboratoires ou de la nourriture chaude aux patientes et patients. Les possibilités sont nombreuses.

Cécile Petitgrand a donné en exemple l’Hôpital général de Montréal, où le Robot Da Vinci est utilisé en chirurgie. Il permet aux chirurgiennes et chirurgiens d’utiliser des instruments avec une précision parfois supérieure aux capacités de la main humaine.

L’autosoin et la santé connectée

Dans un contexte de vieillissement de la population, où 25 % des Québécoises et Québécois auront 65 ans ou plus d’ici 2031, l’IA ouvre de nouvelles possibilités pour l’autosoin, affirme Cécile Petitgrand. Selon elle, les outils connectés permettent aux patientes et patients de jouer un rôle plus actif dans le cadre de leur plan de travail. En conférence, elle a illustré son propos avec l’exemple d’un patient du Centre hospitalier universitaire de Montréal, diabétique de type 1 depuis 1979, qui peut désormais transmettre des données à son endocrinologue en temps réel. Cette gestion plus précise et dynamique permet aux patientes et patients de s’impliquer davantage dans leur suivi.

Des préoccupations bien réelles

Malgré les nombreux avantages et ses promesses, l’utilisation de l’IA dans le domaine de la santé pose certains enjeux importants que la conférencière n’a pas hésité à soulever : le vol de données (dont la valeur est importante sur le darkweb), l’empreinte environnementale élevée, la responsabilité en cas d’erreur, le manque de transparence des algorithmes, la difficulté d’intégration dans les pratiques, la perte d’emplois possible et la déqualification du personnel, l’attachement émotionnel et la dépendance.

En somme, autant dans le domaine de la santé qu’ailleurs, le potentiel de l’application de l’IA est très grand, mais mérite d’être abordé avec prudence.