L’impact de l’IA médical sur le parcours de soin du patient
L’Intelligence artificielle (IA) est au cœur de la médecine 4 P (prédictive , personnalisée, préventive et participative). Le terme de « médecine de précision », lancé en 2015 par un décret du Président Obama est défini par le National Institute of Health (NIH) comme une « approche émergente pour le traitement et la prévention des maladies qui tient compte de la variabilité individuelle des gènes, de l’environnement et du mode de vie de chaque personne »
Marvin Lee Minsky définit l’intelligence artificielle comme « la construction de programmes informatiques qui s’adonnent à des tâches qui sont pour l’instant sont accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains, car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que l’apprentissage perceptuel, l’organisation de la mémoire et le raisonnement critique ». L’intelligence artificielle fait appel à la neurobiologie computationnelle (réseaux de neurones), à la logique mathématique. Elle met en œuvre des outils visant à imiter des fonctions humaines (reconnaissance, raisonnement, décision). L’Intelligence artificielle dans la santé renvoie le plus souvent à un algorithme auto-apprenant (algorithme de type machine learning). Le « machine learning », littéralement « apprentissage machine » ou apprentissage statistique est un champ d’étude de l’intelligence artificielle et concerne le développement de méthodes permettant à une machine (au sens large) de progresser par apprentissage itératif, et ainsi de remplir des tâches difficiles ou problématiques par des moyens algorithmiques plus classiques » . Source : UNIR : innover ensemble pour séduire l’errance diagnostic dans les maladies rares, les cahiers du 39 Bis, spéc ; p.81
