En direct de SantExpo 2023 : L’IA générative en santé, quelques pistes présentées au stand Maincare

L’IA générative vient de faire une entrée remarquée auprès du grand public. Qui n’a pas encore entendu parler de ChatGPT ? Dans le domaine de la santé, les perspectives d’applications des IA génératives sont également nombreuses. François Valadier en a recensé quelques-unes : 

L’intelligence clinique ambiante 

Les outils d’IA peuvent aider les professionnels de santé, en rédigeant à leur place le compte rendu d’une consultation à partir de l’enregistrement automatique des échanges avec leurs patients. Les praticiens n’ont plus qu’à valider les comptes rendus. Ces retranscriptions peuvent également être augmentées de résumés automatiques.  

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L’IA permet aussi d’automatiser les comptes rendus d’hospitalisation, en structurant les données extraites d’enregistrements vocaux, de textes… 

L’intelligence clinique ambiante permet de faire gagner beaucoup de temps aux acteurs de la chaîne de soins qui interviennent auprès des patients, a résumé en substance François Valadier. 

La biochimie de précision 

Le directeur de l’innovation d’Open Value a mentionné la prédiction des structures tridimensionnelles des protéines à partir de la séquence d’acides aminés, réalisée par l’algorithme DeepMind. Celui-ci est développé par AlphaFold, la branche R&D en intelligence artificielle de Google. Ces travaux représentent une avancée considérable dans le domaine de la biologie de précision. « La structure tridimensionnelle est en effet difficilement récupérable par les outils actuels, a fait savoir François Valadier avant d’ajouter : C’est intéressant, car on sait que la forme d’une protéine va conditionner l’impact qu’elle aura sur notre corps. »

Les agents conversationnels personnalisés 

Dans la santé, les agents conversationnels personnalisés pourraient s’avérer utiles pour les procédures de prise en charge médicale. Des discussions avec des patients avant leurs rendez-vous médicaux permettraient de recueillir des informations contextuelles : posologie d’un traitement en cours… Autre intérêt, ces agents seraient disponibles en permanence, et dans n’importe quelle langue. 

Les outils d’aide à la décision des praticiens 

Selon François Valadier, des outils d’IA d’aide au diagnostic intégrant l’historique des données médicales d’un patient devraient se développer à l’avenir. Cela permettrait de guider les praticiens vers le traitement à prescrire ou les suites à donner selon les effets d’une prise en charge, médicamenteuse par exemple. « C’est pour moi l’avenir de l’utilisation des données médicales par une intelligence artificielle », a-t-il prédit en conclusion.