3 façons révolutionnaires dont l'IA transforme les soins médicaux

Comprendre comment l'intelligence artificielle et d'autres technologies de pointe font progresser la médecine moderne est un excellent moyen d'approfondir votre capacité à repérer les tendances. Voici ce que vous devez savoir. À mesure que l'utilisation de l'IA se généralise dans le domaine médical, elle continue de jouer un rôle crucial dans l'amélioration des traitements d'aujourd'hui.

Les systèmes d'intelligence artificielle couvrent désormais toute la gamme du marché médical, du suivi des données des patients à la recommandation d'ordonnances, en passant par l'assistance aux opérations chirurgicales. Tous ces progrès ne sont qu'une goutte d'eau par rapport à ce que l'avenir nous réserve. Les systèmes d'IA de la prochaine génération amélioreront la précision, minimiseront les temps de recherche et réduiront les effets secondaires.

Les algorithmes d'IA avancés donnent aux médecins de meilleurs outils pour faire la différence. Ces systèmes ont déjà contribué à réduire les coûts d'expérimentation, à minimiser les erreurs humaines et à diagnostiquer sans intervention humaine des maladies difficiles à traiter et qui prennent beaucoup de temps. Voici les utilisations les plus courantes de l'IA dans le domaine médical aujourd'hui.

• La prévention : L'intelligence artificielle est particulièrement utile dans le domaine du diagnostic. Ces systèmes peuvent être configurés pour reconnaître des schémas et des connexions que les humains ne remarqueraient jamais. Ainsi, les systèmes d'IA sont de plus en plus souvent intégrés dans les systèmes médicaux afin de déterminer les premiers signes de maladie dans les images médicales, les patients et d'autres données vitales.
• Développement de médicaments : La découverte de médicaments est un autre domaine clé dans lequel l'IA joue un rôle important. Il existe aujourd'hui des systèmes d'IA qui permettent aux fabricants de médicaments de simuler les réactions humaines sans avoir recours à un vrai patient. Ces systèmes peuvent simuler des millions de scénarios, ce qui permet de réduire considérablement les délais de développement des médicaments, les effets secondaires et d'optimiser la conception des médicaments.
• Plans de traitement sur mesure : De nombreux prestataires de soins de santé se sont tournés vers l'IA pour améliorer leurs plans de traitement globaux. Ces systèmes peuvent contribuer à la création, à l'exécution, au suivi et à la personnalisation des traitements médicaux. Par conséquent, nombreux sont ceux qui pensent que les futurs systèmes d'IA seront capables de diagnostiquer, de rechercher, de prescrire et même de créer des médicaments sur place. Voici trois nouvelles façons dont l'IA fait progresser la médecine moderne aujourd'hui.

Un algorithme d'IA cartographie les tumeurs pour le traitement du cancer

Les ingénieurs de la Northwestern Medicine ont réussi à créer un système d'IA intuitif capable de cartographier avec précision les tumeurs. La cartographie des tumeurs est un élément essentiel de la radiothérapie, qui est le moyen le plus répandu pour lutter contre le cancer. Notamment, la moitié des patients atteints de cancer aux États-Unis reçoivent un traitement par radiothérapie.

Le système aide à résoudre le problème de la segmentation des tumeurs. Ce processus manuel prend beaucoup de temps et entraîne des retards, des incohérences et une précision variable selon le professionnel qui effectue les tests. Étant donné la nature dangereuse du cancer, ces problèmes peuvent entraîner la mort du patient.

Statistiques sur le cancer

Le cancer reste l'une des principales causes de décès au sein de la population et, malheureusement, toutes les statistiques montrent qu'il est en augmentation. Les experts prévoir il y aura 2 millions de nouveaux patients atteints de cancer cette année. Pire encore, plus de 600 000 personnes mourront des suites de leurs complications.

Reconnaissant la nécessité d'un système plus précis et plus fiable, les scientifiques de la Northwestern Medicine ont publié l'article suivant¹ titré "Étude de l'apprentissage profond pour la segmentation automatisée des tumeurs résolues par le mouvement en radiothérapie." Cette recherche présente un outil d'IA très performant, appelé iSeg, qui améliore la détection des tumeurs. Le système pourrait permettre un diagnostic plus précoce et même une segmentation standardisée des tumeurs à l'échelle mondiale, en éliminant les variations qui ont rendu le diagnostic si difficile.

Apprentissage de l'algorithme de cartographie des tumeurs

Le système d'IA a été formé à l'aide de milliers de tomodensitogrammes provenant de plusieurs établissements médicaux. Il est intéressant de noter que les médecins ont dessiné les contours de la tumeur autour de la zone affectée afin d'améliorer les capacités d'identification du système. Deux hôpitaux, les prestigieux Northwestern Medicine et Cleveland Clinic, ont participé à l'étude en fournissant des scanners pour l'ensemble des données de l'IA.

Source - Médecine du Nord-Ouest

iSeg est unique en ce sens qu'il s'agit du premier protocole d'apprentissage profond en 3D alimenté par l'IA et dédié à la détection des tumeurs cancéreuses. Le système utilise la numérisation 3D pour segmenter les tumeurs et suivre leurs actions à chaque respiration, ce qui permet de les repérer plus facilement avant qu'elles ne grossissent.

Avantages de l'étude sur l'algorithme de cartographie des tumeurs

Ce système d'IA pourrait déboucher sur un système de découverte automatisé, car l'IA s'est révélée très efficace. Elle a été capable d'égaler et de dépasser les diagnostics fournis par les médecins. L'équipe cherche maintenant à utiliser cette approche fondée sur les données pour améliorer les processus de traitement et renforcer la détection précoce.

L'IA au service du dépistage de la maladie de Parkinson

Un autre exemple récent de la manière dont l'IA fait progresser la médecine moderne est fourni par des chercheurs du département de chimie analytique de l'ACS. Cette équipe a mis au point un algorithme d'IA qui détecte les composés organiques volatils (COV) dans le cérumen afin de déterminer la présence de la maladie de Parkinson. Cette nouvelle approche est non invasive et rentable, ce qui amène de nombreuses personnes à la considérer comme une étape importante dans la lutte contre la maladie de Parkinson.

Méthodes traditionnelles de détection de la maladie de Parkinson

Le nouveau système permet aux médecins de détecter la maladie de Parkinson bien plus tôt que les méthodes traditionnelles, qui reposent sur l'observation du sébum de la peau. La méthode traditionnelle est facilement compromise lorsque la peau est exposée à des polluants, à l'humidité ou à d'autres contaminants. En outre, ce processus est coûteux, ce qui constitue un obstacle financier pour les patients qui en ont besoin.

Étude de l'IA sur la maladie de Parkinson

Les Un modèle de diagnostic de la maladie de Parkinson basé sur l'intelligence artificielle et l'olfaction, utilisant les composés organiques volatils des sécrétions du canal auditif étude² décrit comment des scientifiques ont pu former un système d'intelligence artificielle à surveiller quatre biomarqueurs cruciaux pour simplifier le diagnostic de la maladie de Parkinson. Plus précisément, l'équipe a déterminé que l'éthylbenzène, le 4-éthyltoluène, le pentanal et le 2-pentadécyl-1,3-dioxolane étaient des biomarqueurs précis de la présence de la maladie.

Maladie de Parkinson

La maladie de Parkinson est une affection du système nerveux qui peut affecter la capacité d'une personne à effectuer des mouvements moteurs de base. La maladie fait des ravages chez les personnes qui en sont atteintes. En l'espace de quelques années, la plupart des patients souffriront d'un large éventail de problèmes neurologiques. Malheureusement, plus de 8,5 millions de personnes souffrent de cette maladie aujourd'hui.

Formation d'un algorithme d'IA pour la maladie de Parkinson - Advancing Modern Medicine

L'équipe a recueilli un grand nombre de données sur le COV du cérumen pour entraîner l'ensemble de données de l'IA. Ces données proviennent de 209 sujets humains. Il est intéressant de noter que seuls 108 des patients souffraient de la maladie de Parkinson. Cette approche a permis aux ingénieurs de fournir au système d'IA un moyen de comparer les zones saines et les zones touchées par la maladie de Parkinson.

Avantages de l'étude sur la maladie de Parkinson de l'IA

Ce système de détection précoce de la maladie de Parkinson présente plusieurs avantages. Tout d'abord, il contribuera à sauver la vie de centaines de milliers de personnes qui ne savent pas qu'elles sont atteintes de cette maladie, car les possibilités de traitement sont limitées. En outre, cette méthode de détection précoce non invasive est moins coûteuse que les autres méthodes et beaucoup plus facile d'accès.

À l'avenir, ces systèmes pourraient fournir des résultats fiables en quelques minutes et contribuer à créer une stratégie de diagnostic standardisée et autonome, réduisant les coûts et améliorant l'accessibilité.

L'IA au service de la lutte contre la maladie du foie gras

Des chercheurs de la Graduate School of Medicine de l'Université métropolitaine d'Osaka ont formé et testé un nouvel algorithme d'IA spécialement conçu pour détecter la stéatose hépatique. Cette affection extrêmement courante touche près d'un quart de la population mondiale et peut entraîner de graves complications de santé telles que le cancer du foie.

Méthodes actuelles de détection de la maladie du foie gras

Actuellement, les professionnels de la santé diagnostiquent la stéatose hépatique à l'aide d'ultrasons, de tomographies et d'IRM. Le scanner et l'IRM sont des procédures extrêmement coûteuses, et l'échographie nécessite un professionnel capable de déchiffrer avec précision ce que les ondes sonores affichent.

Problèmes posés par les options actuelles de diagnostic de la maladie du foie gras

Malheureusement, ces méthodes créent des obstacles financiers et des contraintes de temps pour les patients. Tout d'abord, elles nécessitent des locaux spécialisés. Vous ne trouverez pas d'appareil d'IRM dans le cabinet de votre médecin. Ces appareils peuvent coûter +$100K et doivent souvent être placés dans des installations spécialement construites, ce qui augmente leur coût global et d'autres facteurs qui limitent l'accès des patients.

Étude sur la maladie du foie gras de l'IA

Heureusement, une équipe de scientifiques de l'École supérieure de médecine de l'Université métropolitaine d'Osaka a créé une méthode améliorée d'interprétation radiologique. Leur article³ Performance d'un modèle d'apprentissage profond basé sur la radiographie thoracique pour la détection de la stéatose hépatique présente une nouvelle méthode d'utilisation des radiographies du thorax pour détecter la stéatose hépatique.

Le système peut accomplir cette tâche en enregistrant des marqueurs biologiques dans la poitrine, qui ne sont détectés que lorsque les patients souffrent d'une maladie du foie gras. Cette approche réduit les coûts de diagnostic et permet aux professionnels de la santé d'effectuer plusieurs diagnostics en même temps.

Formation à l'IA sur la maladie du foie gras - Faire progresser la médecine moderne

Pour entraîner son système d'IA, l'équipe a créé un ensemble de données comprenant 6 599 radiographies du thorax de 4 414 patients. Ces patients ont été radiographiés et les scanners des patients sains ont été comparés à ceux des patients souffrant de stéatose hépatique. Ces informations permettent à l'équipe de créer des scores de paramètres d'atténuation contrôlée (CAP), ce qui améliore la précision.

Avantages de l'étude sur la maladie du foie gras

L'algorithme d'IA de la maladie du foie gras permet aux professionnels de la santé d'effectuer des diagnostics supplémentaires sur les patients sans nécessiter d'étapes supplémentaires. En particulier, des milliers de patients ont déjà subi des radiographies du thorax. Par conséquent, ces personnes ont reçu tout ce dont elles avaient besoin pour s'assurer qu'elles n'étaient pas atteintes de stéatose hépatique sans même le savoir.

IA - Faire progresser la médecine moderne grâce à l'efficacité et à l'innovation

Lorsque l'on examine les effets des systèmes d'IA dans la médecine moderne, il est facile de voir que le marché est prêt à entrer dans une nouvelle ère d'efficacité des traitements et de facilité d'utilisation. À mesure que les systèmes d'IA se répandent et s'intègrent dans le domaine médical, le soutien aux options médicales intégrées à l'IA augmentera. Tous ces facteurs montrent que l'IA a le potentiel de révolutionner le domaine médical et bien plus encore.

En savoir plus sur les autres avancées de l'IA ici

Études référencées :

<sup>1. Sarkar, S., Teo, P.T. & Abazeed, M.E. Deep learning for automated, motion-resolved tumor segmentation in radiotherapy. npj Precis. Onc. 9, 173 (2025). https://doi.org/10.1038/s41698-025-00970-1
2. Sun, C., Zhu, Y., Wang, Q., Zeng, Y., Yu, Y. et Zhang, W. (2025). An artificial intelligence olfactory-based diagnostic model for Parkinson's disease using volatile organic compounds from ear canal secretions. Chimie analytique, 97(23), 8230-8237. https://doi.org/10.1021/acs.analchem.5c00908
3. Matsuo, H., Matsumura, T., Inoue, Y., Tanaka, R., Ito, T. et Tatsumi, M. (2024). Performance of a chest radiograph-based deep learning model for detecting hepatic steatosis (Performance d'un modèle d'apprentissage profond basé sur une radiographie thoracique pour détecter la stéatose hépatique). Radiologie : Imagerie cardiothoracique, 6(3), e240402. https://doi.org/10.1148/ryct.240402</sup>