Quand l’IA améliore les diagnostics médicaux

29 septembre 2017

Va-t-on pouvoir se passer de la visite médicale chez un spécialiste ? C’est le défi que veut relever le Human Diagnosis Project, une plateforme d’IA agrégeant et modélisant à l’aide du machine learning les diagnostics d’une communauté de spécialistes, selon la revue Scientific American. Tandis que ce projet open source est financé par des privés et par la philanthropie, le marché auquel il s’adresse semble très prometteur. De fait, 40% des visites effectuées chez un spécialiste pourraient aujourd’hui s’effectuer en ligne, d’après une étude CommonWealthFund.

Concrètement, le médecin spécialiste se connecte à l’application ou à la plateforme en ligne, répond à une série de questions sur le cas de son patient et, si nécessaire, envoie des radiographies à la communauté d’experts. En moins de 24 heures, Human Dx agrège l’ensemble des réponses et produit un rapport de données grâce à l’IA.

« Comme avec Wikipedia les personnes peuvent entrer des informations pertinentes dans Human Dx, à la différence que dans ce cas c’est la communauté médicale mondiale qui est invitée à soumettre des contributions et connaissances cliniques. Avec des praticiens, des résidents et étudiants qui laissent leurs commentaires sur les cas cliniques, Human Dx utilise le machine learning pour contextualiser automatiquement leurs décisions et ‘diagnostics’ cliniques individuel », pouvait-on lire dans RedBull Technology.

Ce recours à l’intelligence collective par le biais des nouvelles technologies concerne potentiellement les 30 millions d’Américains qui ne disposent d’aucune couverture santé. C’est aussi un gain de temps pour le patient qui n’a plus à attendre des semaines avant de voir un spécialiste. Enfin, la généralisation de ce type de plateformes permettrait d’éviter le risque d’erreurs de diagnostics. Rien qu’en France, le nombre de décès en 2016 liés à des erreurs médicales est estimé à 450 000, selon une association d’aide aux victimes.

Tandis que la plateforme créée par l’Américain Jay Komarneni, ancien consultant McKinsey, se destine d’abord aux patients, comme d’autres solutions de la santé connectée (Skype médical, applications mobiles, objets connectés…), elle pourrait aussi former les praticiens débutants qui pourront comparer leur diagnostic avec les plus expérimentés.

D’autres plateformes de crowdsourcing médical ont déjà vu le jour afin de résoudre des cas complexes à l’image de CrowdMed, une solution de diagnostics collaborative dédiée aux patients ayant des maladies orphelines. Lancée en 2013 – et détectée par le site PSFK – elle repose sur une communauté de 15 000 professionnels de la santé. Mais aussi les géants de la Tech qui sont également en phase de développement de solutions similaires comme Google avec sa filiale Calico ou encore le Watson d’IBM.

Crédit illustration : Klaudio Ladavac

 

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