L’intelligence artificielle peut-elle surmonter les défis du système de santé ?
Même si les améliorations rapides de l’intelligence artificielle ont conduit à des spéculations sur des changements importants dans le paysage des soins de santé, l’adoption de l’IA dans les soins de santé a été minime. Une enquête réalisée en 2020 par Brookings, par exemple, a révélé que moins de 1 % des offres d’emploi dans le secteur de la santé nécessitaient des compétences liées à l’IA.
La clinique Abdul Latif Jameel pour l’apprentissage automatique en santé (Jameel Clinic), un centre de recherche du MIT Schwarzman College of Computing, a récemment accueilli la conférence MITxMGB AI Cures dans le but d’accélérer l’adoption d’outils cliniques d’IA en créant de nouvelles opportunités de collaboration. entre chercheurs et médecins axés sur l’amélioration des soins pour diverses populations de patients.
Autrefois virtuelle, la conférence AI Cures est revenue à la participation en personne au centre de conférence MIT Samberg le matin du 25 avril, accueillant plus de 300 participants principalement composés de chercheurs et de médecins du MIT et de Mass General Brigham (MGB).
Le président du MIT, L. Rafael Reif, a ouvert l’événement en souhaitant la bienvenue aux participants et en parlant de la capacité de transformation de l’intelligence artificielle et de sa capacité à détecter, dans un fleuve sombre de données tourbillonnantes, les brillants schémas de sens que nous ne pourrions jamais voir autrement. La présidente et chef de la direction de MGB, Anne Klibanski, a poursuivi en louant le partenariat entre les deux institutions et en notant que la collaboration pourrait avoir un impact réel sur la vie des patients et aider à éliminer certains des obstacles au partage d’informations.
Au niveau national, environ 20 millions de dollars de travaux de sous-traitance ont actuellement lieu entre le MIT et la MGB. Ravi Thadhani, directeur des études du MGB et coprésident d’AI Cures, pense que cinq fois ce montant serait nécessaire pour effectuer un travail plus transformateur. Nous pourrions certainement faire plus, a déclaré Thadhani. La conférence n’a fait qu’effleurer la surface d’une relation entre une université de premier plan et un système de soins de santé de premier plan.
Regina Barzilay, professeure au MIT et coprésidente de AI Cures, a fait écho à des sentiments similaires lors de la conférence. S’il fallait 30 ans pour prendre tous les algorithmes et les traduire en soins aux patients, bien perdre la vie des patients, a-t-elle déclaré. J’espère que le principal impact de cette conférence est de trouver un moyen de la traduire dans un cadre clinique au profit des patients.
L’événement de cette année a réuni 25 conférenciers et deux panels, la plupart d’entre eux abordant les obstacles auxquels se heurte le déploiement général de l’IA dans les milieux cliniques, de l’équité et de la validation clinique aux obstacles réglementaires et aux problèmes de traduction à l’aide d’outils d’IA.
Sur la liste des orateurs, il convient de noter l’apparition d’Amir Khan, un chercheur principal de la Food and Drug Administration (FDA) des États-Unis, qui a répondu à un certain nombre de questions de chercheurs et de cliniciens curieux sur les efforts et les défis en cours de la FDA dans la réglementation de l’IA dans soins de santé.
La conférence a également couvert de nombreuses avancées impressionnantes réalisées par l’IA au cours des dernières années : Lecia Sequist, une oncologue du cancer du poumon du MGB, a parlé de son travail collaboratif avec le radiologue du MGB Florian Fintelmann et Barzilay pour développer un algorithme d’IA qui pourrait détecter le cancer du poumon jusqu’à à six ans à l’avance. La professeure du MIT Dina Katabi a présenté aux médecins du MGB Ipsit Vahia et Aleksandar Videnovic un appareil d’IA qui pourrait détecter la présence de la maladie de Parkinson simplement en surveillant les habitudes respiratoires d’une personne pendant son sommeil. C’est un honneur de collaborer avec le professeur Katabi, a déclaré Videnovic lors de la présentation.
La professeure adjointe du MIT Marzyeh Ghassemi, dont la présentation portait sur la conception de processus d’apprentissage automatique pour des systèmes de santé plus équitables, a trouvé convaincantes les perspectives à plus long terme partagées par les conférenciers lors du premier panel sur l’évolution de la science clinique par l’IA.
Ce que j’ai vraiment aimé dans ce panel, c’est l’accent mis sur la pertinence de la technologie et de l’IA dans la science clinique, déclare Ghassemi. Vous avez entendu certains panélistes [Eliezer Van Allen, Najat Khan, Isaac Kohane, Peter Szolovits] disent qu’ils étaient la seule personne à une conférence de leur université qui était axée sur l’IA et le ML [machine learning]et nous étions maintenant dans un espace où nous avons une conférence miniature avec des affiches uniquement avec des gens du MIT.
Les 88 affiches acceptées à AI Cures étaient exposées pour que les participants puissent les parcourir pendant la pause déjeuner. La recherche présentée couvrait différents domaines d’intérêt, de l’IA clinique et de l’IA pour la biologie aux systèmes alimentés par l’IA et autres.
J’ai été vraiment impressionné par l’ampleur du travail en cours dans cet espace, a déclaré Collin Stultz, professeur au MIT. Stultz a également pris la parole à AI Cures, se concentrant principalement sur les risques d’interprétabilité et d’explicabilité lors de l’utilisation d’outils d’IA dans un cadre clinique, en utilisant les soins cardiovasculaires comme exemple pour montrer comment les algorithmes pourraient potentiellement induire les cliniciens en erreur avec de graves conséquences pour les patients.
Il y a un nombre croissant d’échecs dans cet espace où les entreprises ou les algorithmes s’efforcent d’être les plus précis, mais ne prennent pas en considération la façon dont le clinicien perçoit l’algorithme et sa probabilité de l’utiliser, a déclaré Stultz. Il s’agit de ce que le patient mérite et de la manière dont le clinicien est capable d’expliquer et de justifier sa prise de décision au patient.
Phil Sharp, professeur à l’Institut MIT et président du conseil consultatif de la Jameel Clinic, a trouvé la conférence énergisante et a pensé que les interactions en personne étaient cruciales pour acquérir des connaissances et de la motivation, inégalées par de nombreuses conférences qui sont toujours hébergées virtuellement.
La large participation des étudiants, des dirigeants et des membres de la communauté indique qu’il existe une prise de conscience qu’il s’agit d’une formidable opportunité et d’un énorme besoin, déclare Sharp. Il a souligné que l’IA et l’apprentissage automatique sont utilisés pour prédire les structures de presque tout, des structures protéiques à l’efficacité des médicaments. Il dit aux jeunes, attention, il pourrait y avoir une révolution de la machine à venir.