Patient Numérique

Fin mai, à Paris, une conférence “Dialogues de la santé” abordera notamment le sujet des avantages espérés de l’intelligence artificielle dans la mise en oeuvre de la médecine prédictive et en matière de prévention. La conférence “IA et santé : miracle ou mirage ?” traitera notamment de la question de la technologie des jumeaux numériques, ces doublons virtuels du corps humain, ou tout au moins de certaines parties du corps ou d’organes voire systèmes biologiques spécifiques, afin de simuler maladies, effets médicamenteux et thérapeutiques…

En France, plusieurs pro-jets de recherche sur la thématique des jumeaux numériques en médecine sont menés par l’Inserm (‘Institut national de la santé et de la recherche médicale) et l’Inria (Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique). Ambition déclarée : “d’ici à 2030, développer des jumeaux numériques multi-échelles réalistes, à la fois en termes de temps – prédire de quelques minutes à plusieurs années – et d’espace. Aujourd’hui, on parle de modélisation d’une molécule, d’un organe, mais demain on parlera de modéliser un corps entier.” Dixit Christelle Ayache, responsable adjointe du programme Santé numérique de l’Inria.

Exemple de projet en cours : celui du consortium Meditwin (composé de sept instituts hospitalo-universitaires, du CHU de Nantes, de l’Inria, de plusieurs start-ups et de Dassault Systèmes). Objectif : “industrialiser, commercialiser et déployer sur une plateforme souveraine, d’ici à 2029, des jumeaux numériques dans sept nouvelles disciplines médicales dans les domaines de la neurologie, de la cardiologie et de l’oncologie.”

Plus d’informations à propos de ce projet via le site de l’Inria.

Si l’IA, dans ce cadre précis de la médecine prédictive, semble prometteuse, les chercheurs soulignent que le rôle de l’humain n’en restera pas moins crucial. Notamment pour vérifier, valider et, au besoin, corriger les prévisions et prédictions afin de tenir compte de paramètres et phénomènes restant imprévisibles. En cause notamment les effets chaos. “De petites variations peuvent entraîner des évolutions totalement différentes, rendant les prévisions à long terme très difficiles – le fameux “effet papillon”. Les supercalculateurs et l’IA peuvent faire gagner en précision, mais certains modèles de chaos resteront à jamais imprévisibles”, explique par exemple un chercheur associé au CNRS.

“Si l’on veut, par exemple, construire des modèles de prédiction de dépression chez les personnes avec des données pré-Covid, rien n’indique que ces modèles seraient encore valables aujourd’hui. Parfois les données s’altèrent, car les mentalités ou les comportements évoluent, ajoute Fabrice Denis. Il y aura toujours besoin d’une garantie humaine pour vérifier les résultats.”

Source: Le Point.