04/01/2017

LES RADIOLOGUES "VIRÉS" PAR LES ALGORITHMES?

Un article scientifique paru dans le prestigieux "New England Journal of Medecine" fait depuis trembler le monde des radiologues. Ecrit par le Docteur 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 les Big Data et les Machines Learning, vont remplacer très avantageusement à terme les médecins radiologues en fournissant analyses et diagnostics en tant réel et sans frais!

C'est sans doute par là que tout va commencer. La médecine est à la veille d'une révolution sans précédente: 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 sûrs d'obtenir un large soutien ... notamment de la population et des politiques par conséquence.

C'est certainement ainsi que cela va se passer.

L'analyse des images est le champ d'activité de prédilection pour les algorithmes auto-apprenantes 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 auto-apprenantes un peu près n'importe quelle vidéo. Chercher une pièce défectueuse à la sortie d'une chaîne de production ou une globule blanche anormale au milieu de milliers d'autres, fait partie de ses prouesses. Alors imaginez-vous analyser une radio ... un jeu d'enfant!

Ces algorithmes ne sont pas de type systèmes experts comme jusqu'alors, car elles ne fonctionnent pas sur une expertise préétablie et normalisée dans des Data Bases. Non, elles ne cessent d'apprendre et de se perfectionner avec le flux constant de Big Data provenant de milliers d'expériences car plus vous les alimenter en données provenant de cas concrets, plus elles s'améliorent. Elles finissent par fonctionner parfaitement. Ce sera fatal à l'être humain qui atteint finalement toujours assez vite ses limites au contraire de 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 interpréter des images digitalisées, 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 dramatiquement voir 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 ... et c'est primordial de s'y intéresser car celle-ci concerne nos vies.

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

Cet article a paru dans l'AGEFI page 6 du 4 janvier 2017