ANO Digital Economy a publié un rapport sur les tendances dans l’utilisation de l’IA en médecine.

Lors de l'élaboration du rapport, ANO Digital Economy a classé les tendances par catégories temporelles : tendances à court terme (actuellement 2 ans ; actuellement en cours de mise en œuvre, mais ne couvrant pas encore toutes les entreprises et industries), tendances à moyen terme (3 à 5 ans ; actuellement en phase de projet pilote et de mise en œuvre partielle sans diffusion à grande échelle), tendances à long terme (5 ans ou plus ; concepts et technologies qui ne sont discutés ou mis en œuvre que dans des projets limités, car leur mise en œuvre est difficile).

Des assistants intelligents, tels que le russe DIMA (MD AI) et l'américain Microsoft DAX Copilot, seront utilisés aujourd'hui et dans les deux prochaines années pour aider les professionnels de santé à établir des diagnostics et à choisir les traitements. Selon le rapport, cela permettra de remédier à la surcharge de travail administratif et de documentation courante des médecins, ainsi qu'au manque d'efficacité et de précision dans la collecte des antécédents médicaux et des diagnostics initiaux, dû aux erreurs humaines.

Par ailleurs, l'ANO estime que les dispositifs de suivi des indicateurs de santé et de réalisation de tests diagnostiques se généraliseront bientôt. Parmi ceux-ci figurent les appareils connectés, les trackers d'activité, les dispositifs d'autodiagnostic et les diagnostics à distance. Ces dispositifs faciliteront et rendront plus accessible le suivi de l'état de santé des patients, notamment pour les personnes atteintes de maladies chroniques et celles qui ont des difficultés à se rendre régulièrement dans un établissement de santé.

Le rapport cite des exemples d'appareils de surveillance : Neyrox, un fabricant russe, surveille des paramètres tels que la fréquence cardiaque, l'ECG, la respiration, la température, la glycémie et la saturation en oxygène, ainsi que les réactions du système nerveux. Grâce à l'IA, Neyrox analyse ces données et prédit les crises d'épilepsie 40 à 50 secondes avant leur apparition, alertant ensuite l'utilisateur. Le dispositif EmbracePlus d'Empatica, qui permet de surveiller les paramètres physiologiques et de détecter précocement des maladies, dont la COVID-19, est également mentionné.

Les dossiers médicaux électroniques (DME/DSE) résoudront le problème de l'absence de base de données unifiée, qui entrave la communication entre les établissements médicaux. Ils élimineront également les erreurs humaines et feront gagner du temps aux patients et aux médecins. ANO cite en exemple le dossier médical électronique russe, doté d'une IA pour l'analyse des données et l'aide à la décision, ainsi qu'un développement de l'entreprise américaine Epic Systems.

Au cours des trois à cinq prochaines années, l'IA générative (pour la génération de nouvelles données) sera mise en œuvre ; son utilisation en médecine « change les approches du diagnostic, du traitement et du développement de médicaments ». Les analystes estiment que l'utilisation de ce type d'intelligence artificielle permettra de remédier au manque d'aide apportée aux médecins pour établir des diagnostics et choisir les traitements optimaux, ainsi qu'aux limites des méthodes traditionnelles d'analyse de grands volumes de données. Parmi les technologies utilisant l'IA générative, on peut citer la plateforme russe Syntelly, qui analyse les propriétés toxicologiques et physico-chimiques des composés, et la technologie de développement de médicaments d'Insilico Medicine.

Les auteurs du rapport soulignent également la tendance à la création de programmes d'assurance maladie personnalisés grâce à l'intelligence artificielle. Grâce à des produits d'assurance personnalisés analysant les données médicales et le comportement uniques de chaque client, les compagnies d'assurance pourront proposer des tarifs et des programmes flexibles. Ces programmes seront adaptés aux besoins et aux risques liés aux facteurs humains. Cela améliorera la qualité de service et l'efficacité de l'assurance. L'organisation cite en exemple la plateforme d'assurance SberHealth et Lightbeam Health, qui analyse plus de 4 500 facteurs, notamment cliniques, sociaux et environnementaux, pour identifier les risques cachés.

Parmi les tendances à long terme mises en évidence figurent les agents d'IA autonomes, des programmes qui analysent de manière autonome les données médicales des patients. Ils sont également capables d'établir des diagnostics, de recommander des traitements et d'effectuer certaines procédures sans intervention directe du médecin. Ces agents d'IA autonomes exploitent d'importants volumes de données et des algorithmes d'apprentissage automatique, ce qui permettra d'automatiser les processus de routine et la prise de décision, accélérant ainsi la réponse aux changements de l'état de santé des patients. Grace, d'Hippocratic AI, est un exemple de cette technologie.

La médecine personnalisée basée sur l'IA et la génomique est également une tendance de fond. Elle combine les données génétiques d'une personne avec des indicateurs cliniques. Les analystes affirment que le développement de schémas thérapeutiques personnalisés basés sur les caractéristiques individuelles améliorera l'efficacité des traitements et réduira le risque d'effets secondaires. La start-up canadienne Deep Genomics, par exemple, utilise l'IA pour prédire l'impact des mutations génétiques et développer des médicaments ciblés.

De plus, les implants et neuroprothétiques contrôlés par l’IA, capables de collecter et d’analyser en continu les paramètres physiologiques, d’ajuster automatiquement leur fonctionnement et de prévenir le développement de complications, sont devenus des tendances à long terme.

Selon le rapport, les technologies d'IA pour la surveillance épidémiologique et l'alerte précoce en cas d'épidémie de maladies infectieuses sont devenues une tendance qui pourrait se concrétiser d'ici cinq ans ou plus. À titre d'exemple, l'entreprise canadienne BlueDot est citée, qui a été la première au monde à alerter sur la COVID-19 en décembre 2019 en analysant des millions de sources de données grâce à l'IA.

Les analystes estiment que l'utilisation des jumeaux numériques de patients ne se généralisera qu'à long terme. Pour les créer, des modèles virtuels contenant des informations sur la santé du patient et les traitements prescrits sont développés. Parmi les acteurs travaillant sur cette technologie figurent l'Université Sechenov et la startup Q Bio Gemini.

Les tendances à long terme incluent également l'utilisation des technologies de réalité virtuelle et augmentée (RV/RA) dans divers domaines, de la formation du personnel médical et de la préparation chirurgicale à la rééducation et au traitement de diverses pathologies. Parmi les développeurs figurent l'Université de médecine d'État de Samara et son système virtuel expert modulaire « MEVIS » et le système de simulation d'interventions chirurgicales FundamentalVR.

Les robots chirurgicaux sont également devenus une tendance de fond, réduisant potentiellement le risque d'erreur et la précision limitée des interventions chirurgicales traditionnelles. En Russie, par exemple, le robot chirurgical « Levsha » a été développé par la société « Neurosputnik », permettant au chirurgien de « sentir » les manipulations, comme en chirurgie traditionnelle.