Transcription
Lorsque nous parlons d'IA et de soins de santé, je pense que nous devons la comprendre comme un changement fondamental dans la boîte à outils dont nous disposons. De la même manière, et je le dis profondément, que l'algèbre a changé notre compréhension du monde et des mathématiques. Dans notre domaine. Les changements majeurs se produisent dans les tests de diagnostic, la façon dont nous pouvons maintenant les interpréter plus efficacement et sans autant d'expertise nécessaire. Nous voyons les anciens modèles de soins changer avec les nouvelles façons de faire des soins. Le sujet de la manière dont l'IA sera utilisée est si intéressant car ces nouveaux modèles sophistiqués d'apprentissage automatique, ils ne sont pas la fin de la question. C'est le début de la question. L'IA est l'avenir des soins de santé. Ou du moins, c'est ce qu'on nous a dit. Mais qu'est-ce que cela signifie ? Vient-elle pour votre emploi ? Sauve-t-elle votre vie ? Quels risques présente-t-elle et comment a-t-elle le potentiel de vous affecter ? L'intelligence artificielle existe sous une forme ou une autre depuis des décennies, mais la plupart des gens ne la découvrent qu'à cause de choses comme ChatGPT, qui sont entrées dans le courant dominant. Dans le domaine de la santé, l'intelligence artificielle existe également depuis des années. Elle a aidé les médecins à transcrire plus rapidement leurs notes. Elle a aidé à l'expérience patient avec des chatbots, mais avec l'IA générative, elle suralimente vraiment ce que les professionnels de la santé et les scientifiques sont capables de faire en aidant à prédire les risques futurs pour la santé, à poser des diagnostics plus rapidement et plus précisément, et en aidant également à la découverte potentielle de médicaments pour de nouveaux traitements et thérapeutiques. Le boom de l'IA a vraiment frappé le secteur de la santé au cours des cinq dernières années. Nous avons en fait été capables de passer à des modèles ou des outils que nous avons construits pour travailler très efficacement avec les données et avons pu définir de nouvelles façons de traiter les maladies, de nouvelles façons de diagnostiquer les maladies, et enfin trouver des signatures individualisées de la manière dont je, en tant que patient, ou quelqu'un d'autre en tant que patient, réagirait si il recevait un certain traitement ou une certaine thérapie. Le boom de l'IA générative aide les médecins de manière plus avancée, mais les cliniciens et les patients remettent en question les risques que ces nouvelles technologies peuvent apporter. Je pense que beaucoup de gens se demandent à quoi cela ressemblera quand j'irai à l'hôpital, quand j'irai chez le médecin. Comment sera-t-il utilisé pour éclairer les décisions ? Qu'en est-il des erreurs, des faux positifs, des faux négatifs ? Qui sera responsable ? Il y a beaucoup de questions à ce sujet qui nécessitent vraiment l'expertise de personnes dans différents domaines. Nous avons donc des agences comme la Food and Drug Administration des États-Unis qui supervisent certaines utilisations de l'IA dans les soins de santé. Il existe également des groupes comme l'American Medical Association et la National Academy of Medicine qui publient des directives et des codes de conduite pour une utilisation responsable de l'IA. Donc, pour l'instant, il y a des experts et divers groupes qui essaient de superviser cela et de s'assurer qu'il est utilisé de manière responsable. Il y a donc cette grande tension sur la façon dont l'IA affectera nos flux de travail. Les cliniciens ont la capacité d'interagir avec les patients, de comprendre leurs préférences, donc je pense toujours qu'ils auront un rôle clé à jouer dans l'interprétation des résultats que la technologie d'IA leur donne. Alors que les plus grands laboratoires d'IA, de Google à OpenAI, essaient de perturber l'industrie de la santé dans son ensemble, il existe des laboratoires plus petits et plus ciblés au sein du monde universitaire dédiés à l'application de l'IA aux spécialités. Eh bien, nous avons évalué la performance du modèle en examinant différentes vues. Nous constatons un investissement croissant dans l'IA et les soins de santé. Depuis 2020, il y a eu une augmentation substantielle du financement de capital-risque dans ce domaine. En 2024, nous avons vu environ 11 milliards de dollars de financement aller à diverses startups d'IA et de soins de santé. Les experts disent que les universitaires ont des priorités différentes de celles de certaines de ces startups d'IA. Les universitaires peuvent affiner les grands modèles linguistiques, et ils peuvent avoir une incitation différente à développer des directives éthiques autour de leur utilisation responsable. Je pense que notre plus grand risque avec l'IA est de nous assurer que nous l'utilisons de manière responsable et cohérente. Nous voulons que les gens poursuivent cette créativité jusqu'au bout du monde, mais nous avons également besoin de processus clairs en place pour garantir qu'avant même qu'ils ne soient présentés à un patient, ils aient passé une série de portes d'étape et de revues pour s'assurer qu'ils sont sûrs, efficaces, justes et équitables. Yale a investi 150 millions de dollars dans le développement de l'IA au cours des cinq prochaines années. L'un des efforts en cours à Yale Medicine est le laboratoire de science des données cardiovasculaires fondé par le Dr Rohan Carer en 2020. Il s'agit donc du laboratoire de science des données cardiovasculaires, ou laboratoire CARDS. Ce n'est pas un domaine unique d'IA sur lequel nous travaillons. Nous travaillons sur les diagnostics, sur les soins de précision ou la définition de thérapies qui fonctionnent pour les individus, sur l'imagerie cardiaque, et d'autres moyens que nous utilisons pour permettre de meilleurs soins aux patients. Un bon exemple est l'électrocardiogramme, qui sont des enregistrements électriques du cœur pris avec des autocollants sur la poitrine, disponibles dans le monde entier. ECGGPT, qui est un jeu de mots sur ChatGPT. Il prend une image d'ECG et génère un rapport, ce qui est un exemple d'IA générative. Nous pouvons générer un rapport complet directement à partir de l'électrocardiogramme. À l'origine, cela nécessiterait qu'un cardiologue interprète ces études, mais notre espoir est que cela puisse servir de base à des lectures très précises disponibles partout, que les cliniciens pourront confirmer et utiliser dans leurs soins. Nous avons donc décidé de nous concentrer sur des solutions basées sur des applications plutôt que sur des choses qui s'intègrent dans de grands systèmes de santé, afin que ces outils soient véritablement accessibles. Ici, nous avons un ECG typique de 12 dérivations, et nous savons qu'en tant que lecteur humain, je peux voir que ce sont les dérivations qui proviennent de la poitrine. Mais pour moi, en regardant cela, je ne pourrais jamais vous dire que c'est un patient atteint d'insuffisance cardiaque simplement sur la base de l'ECG. Ce que l'œil de l'IA est capable de faire, c'est d'isoler ces deux dérivations et de détecter un signal qui déclenche que oui, il s'agit de quelqu'un atteint de dysfonction systolique ventriculaire gauche, avec une fraction d'éjection inférieure à 40 %. Et il le visualise d'une manière qu'un lecteur humain ne serait pas capable de détecter. Alors que des installations comme le laboratoire CARDS développent ces nouveaux outils d'IA à un rythme rapide, de nombreuses étapes sont encore nécessaires avant que ces technologies ne puissent être mises en œuvre pour assurer le bien-être public. Les régulateurs pourraient souhaiter imposer une surveillance et des garde-fous avant que l'IA ne devienne la nouvelle pratique standard de soins. En ce qui concerne l'IA et les erreurs de diagnostic, les experts disent que les cas et les exemples de cela sont assez limités à ce stade, car même si une IA peut faire une erreur ou un mauvais diagnostic, il y a toujours un vrai médecin impliqué dans le diagnostic ou la prescription d'un médicament. Alors, allons-nous vraiment devenir en meilleure santé ? Je pense que ce n'est pas seulement la question du million de dollars, c'est la question de la vie de millions de personnes. Il y a un avantage à la technologie, il y a un avantage aux systèmes d'IA, mais cela nous oblige vraiment tous, nous devons être capables d'accéder. Nous devons être capables de l'utiliser. Nous devons être disposés à l'utiliser, et nous devons avoir l'espace ou l'énergie pour le faire. Sur le mur de mon bureau, j'ai quatre photographies. C'est le transistor, l'appareil photo, le téléphone et le code source du World Wide Web, car pour moi, ce sont les innovations habilitantes de ma vie qui ont transformé la façon dont nous dispensons les soins - la télémédecine, les dossiers de santé électroniques, l'imagerie par résonance magnétique, tout cela découle de ces innovations fondamentales. Je pense que l'IA appartient à cette catégorie.