L’intelligence artificielle connaît une croissance spectaculaire dans notre vie, et celle-ci est également perceptible dans le domaine de la santé. Ce qui relevait encore il y a peu de la science-fiction est aujourd’hui une réalité dans les hôpitaux, les cabinets médicaux et les soins à domicile. L’IA est utilisée pour augmenter l’efficacité, réduire la charge administrative et améliorer la qualité des soins. « La valeur ajoutée et la puissance prédictive des systèmes d’IA peuvent être considérables. »
Le système de santé belge est en pleine mutation grâce à l’analyse de données et à l’intelligence artificielle (IA). Maarten De Vos est professeur à la faculté d’ingénierie et de médecine de la KU Leuven. Il s’intéresse à l’amélioration des approches fondées sur la science des données et à leurs applications dans le domaine de la santé. Ses solutions basées sur l’IA sont utilisées dans plusieurs départements hospitaliers, de la néonatologie à la gériatrie. Il ne voit pas l’IA comme un système monolithique, mais comme un terme large pouvant couvrir de nombreux domaines différents et prendre des formes variées selon les champs d’application : « Il est important de ne pas parler de l’IA comme d’un tout, mais d’examiner chacun des domaines où elle intervient pour voir où nous en sommes. »
L’IA dans la pratique hospitalière
Selon Maarten De Vos, l’utilisation de l’IA est particulièrement avancée dans l’optimisation des flux de travail en imagerie médicale et en pathologie. « Par exemple, on utilise l’IA pour analyser des préparations pathologiques digitalisées, qui étaient auparavant examinées manuellement au microscope. L’IA automatise les tâches répétitives et chronophages, comme le contrôle des données en pathologie ou en spirométrie. Outre un gain de temps énorme, ça permet aussi de mettre au point des évaluations plus objectives. » Il insiste toutefois sur le fait que l’IA ne fait qu’assister : « Les décisions finales restent du ressort de l’humain. L’IA aide surtout à obtenir de nouvelles perspectives plus rapidement ou évite la variabilité interindividuelle (différences de résultats entre personnes). L’expertise humaine et l’IA sont plus fortes ensemble que séparément. »
« L’expertise humaine et l’IA sont plus fortes ensemble que séparément »
Olivier Vanovermeire, président du conseil médical et radiologue à l’AZ Groeninge, mais aussi directeur médical chez Barco, société technologique, abonde dans le même sens : « Pendant longtemps, l’IA a été perçue comme une menace ; certains prédisaient même que les radiologues deviendraient inutiles. En réalité, c’est le contraire : l’IA est un outil qui améliore les diagnostics, mais les radiologues restent essentiels dans le processus décisionnel. » La forte adoption de l’IA en radiologie s’explique par une normalisation avancée de l’imagerie médicale au niveau international. « Sur environ 1 000 logiciels d’IA approuvés par la FDA (Food and Drug Administration) dans le domaine médical, deux tiers sont destinés à la radiologie », note Olivier Vanovermeire. « Beaucoup de ces logiciels sont utilisés depuis 2010. À l’époque, ils étaient moins performants, mais préfiguraient déjà ce qu’on appelle aujourd’hui l’IA. » Selon lui, l’Europe n’est pas toujours en tête, mais « elle participe activement. » Olivier Vanovermeire : « L’IA permet par exemple que les images d’urgence soient d’abord analysées par un algorithme, idéal pour effectuer des tâches d’assistance. Mais le radiologue reste – pour l’instant ? – le responsable ultime, notamment quand l’IA prédit un résultat négatif et envoie un patient chez lui en toute sécurité. »
Maarten De Vos : « L’IA ne se limite pas à l’hôpital. Nous travaillons avec des moniteurs portables (wearables) qui mesurent à domicile l’activité cérébrale, la fréquence cardiaque ou d’autres paramètres, ce qui permet d’éviter des hospitalisations et d’obtenir des données réalistes. » L’IA soulage les soignants en traitant de grandes quantités de données et en repérant les anomalies : « C’est une étape vers une médecine personnalisée, avec des traitements vraiment adaptés au patient. »
Olivier Vanovermeire constate également la montée en puissance des wearables, hors radiologie, mais appelle à la prudence : « Il existe des défis organisationnels et financiers : il faut déterminer qui suit les alertes et comment financer ces dispositifs, ce qui requiert un supermonitor ou un infirmier spécialisé. »
L’intelligence artificielle est également utilisée dans la médecine de première ligne, notamment par les médecins généralistes pour dépister les affections respiratoires. « Lors des tests de spirométrie, l’IA peut détecter plus rapidement des maladies pulmonaires rares, permettant ainsi une orientation plus précoce des patients », explique Maarten De Vos.
Défis : réglementation, vie privée et responsabilité
L’intégration de l’IA soulève des défis complexes. « Des règles strictes de confidentialité comme le RGPD sont essentielles, mais elles ralentissent parfois l’innovation », estime Maarten De Vos. La question de la responsabilité (« Qui est responsable si un système d’IA commet une erreur ? ») divise encore.
Expert en philosophie des techniques, Lode Lauwaert (KU Leuven), s’intéresse notamment aux enjeux éthiques liés à l’intelligence artificielle : « Les innovations en IA évoluent plus rapidement que la réglementation. Nous manquons de garde-fous en matière de sécurité », pointe-t-il. « Une double vérification humaine reste cruciale dans de nombreux cas. Les systèmes fonctionnent souvent mieux que l’humain, mais ne sont pas infaillibles. En outre, les erreurs médicales peuvent avoir de graves conséquences. Lors des dépistages, diagnostics ou opérations, il est essentiel de superviser de près l’IA. Son efficacité dépend aussi de l’usage précis qu’on en fait. »
« Une double vérification humaine reste cruciale »
L’European AI Act entend mettre en place des réglementations, mais Olivier Vanovermeire reconnaît que ça reste compliqué : « Les systèmes d’IA doivent continuer à apprendre de nouvelles données. La législation ne doit pas les en empêcher, car la capacité d’apprentissage est justement ce qui rend l’IA puissante. » En radiologie, Olivier Vanovermeire mentionne des obstacles pratiques : « L’utilisation de l’IA se limite souvent à la marge des examens médicaux, car la technologie est souvent plus coûteuse que le retour financier qu’elle génère. Le remboursement n’est pas toujours évident. » Il évoque également des considérations éthiques : l’IA pourrait, sur la base de prévisions, priver des patients de médicaments coûteux ou de thérapies.
De nouvelles compétences pour les professionnels de santé
Pour Maarten De Vos, il est indispensable que les médecins apprennent à faire preuve d’esprit critique face aux conseils de l’IA : « L’intégration de l’IA dans la formation médicale se développe, avec des cours pour médecins et infirmiers. » Olivier Vanovermeire : « Les médecins doivent connaître les risques d’“hallucination” de l’IA, qui peut générer des fausses informations. La capacité d’interprétation critique et la connaissance de la pathologie restent fondamentales. » La question majeure qui se pose est la suivante : sommes-nous – société, patients, médecins – prêts à confier à l’IA une part de la prise de décision ? « Ce n’est pas encore le cas aujourd’hui », répond Olivier Vanovermeire. Il souligne l’existence d’un double standard : « Nous trouvons normal qu’un avion nous amène à destination en mode automatique. Il est primordial de garder à l’esprit une finalité à long terme, mais il faudra encore du temps, et beaucoup de tests, pour qu’on accepte que la machine prenne des décisions thérapeutiques ou diagnostiques. » Pour faciliter l’adaptation aux nouvelles technologies, de nombreuses organisations de santé disposent d’un département dédié à l’innovation, comme The Greenhouse à l’AZ Groeninge ou Future Health au ZOL (Hôpital du Limbourg oriental). « Les outils d’IA y jouent un rôle important. La collaboration étroite avec l’industrie garantit que l’IA n’en reste pas au stade théorique, mais qu’elle soit développée par et pour les utilisateurs finaux, et intégrée dans le quotidien », conclut Olivier Vanovermeire.
Une IA de qualité dépend de données fiables et accessibles. Des initiatives européennes, telles que l’EHDS (European Health Data Space), et une législation stricte en Belgique visent à respecter le principe FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) pour garantir une IA fiable.
L’Agence des données de santé (HDA) redéfinit le paysage belge des données de santé en introduisant un catalogue de données complet. Elle aborde les défis liés à l’accès aux données et simplifie le processus de recherche et de croisement d’informations. Par une gestion rigoureuse des données, la HDA assure une approche plus uniforme, fiable, transparente et sécurisée des données de santé.
L’avenir : la médecine personnalisée
Maarten De Vos : « L’IA rend possible une médecine personnalisée. Prédire quel traitement fonctionne pour quel patient permet de rendre les soins plus efficaces et d’économiser des coûts. » Olivier Vanovermeire complète : « L’IA ne rendra pas automatiquement les soins moins chers, mais elle peut mieux allouer les ressources et éviter de manière préventive des thérapies coûteuses et inefficaces. »
Le professeur Maarten De Vos considère l’IA comme essentielle pour l’avenir, mais insiste sur l’éthique et la supervision humaine : « L’IA, comme l’électricité, est une technologie qui sera présente partout dans les soins. Il faudra encore du temps pour que son intégration soit complète, mais l’intérêt et le potentiel sont énormes. »
