Foresight : une IA intégrée dans des jumeaux numériques pour prédire votre santé future

Minority Report, mais appliqué à la santé. Cet outil d’intelligence artificielle s’appelle Foresight et peut prédire votre santé future. Capable de créer des jumeaux numériques de patients, il utilise peu ou prou le même principe que les grands modèles de langage utilisés par ChatGPT d’OpenAI, Claude d’Anthropic ou Llama 3 de Meta. Techniquement, Foresight est un « un transformateur génératif dans la modélisation temporelle des données des patients ». Selon une étude, publiée en avril 2024 dans le Lancet Digital Health, menée par des chercheurs britanniques du King’s College London, la fiabilité de ses projections semble suffisamment élevée pour envisager une utilisation dans le futur.

Pour faire fonctionner cet outil, ces chercheurs l’ont d’abord entraîné sur la base de nombreux dossiers médicaux anonymisés. Ils ont ensuite alimenté Foresight avec de nouvelles données de santé afin de créer des jumeaux numériques, c’est-à-dire des doublons virtuels de patients. Une fois ces profils constitués, il devient possible de se projeter dans divers hypothèses et d’analyser, grâce à l’importante puissance de calcul et d’analyses de données de l’intelligence artificielle, les probabilités de développer telle ou telle maladie, la performance des traitements et la nécessité, ou non, d’agir en prévention.

Des jumeaux numériques avec un taux de fiabilité déjà très intéressant

Pour les scientifiques, Foresight – et l’IA plus largement – pourrait nettement et affiner leurs diagnostics afin de prendre des décisions thérapeutiques plus efficaces. Lors de leurs expérimentations, les données d’un total de 811 000 patients ont été passées au crible. Les chercheurs ont demandé à Foresight de se projeter sur l’état de santé de patients américains en se basant sur des dossiers médicaux du Beth Israel Deaconess Medical Center et de la base MIMIC-III. L’objectif était de prévoir les « 10 prochains troubles de santé possibles » qui pourraient apparaître chez le patient. L’IA a eu raison dans la prédiction de leur future condition physique avec une précision de 88 %.

En revanche, les mêmes tests de fiabilité appliqués aux données de cohortes d’individus britanniques (issues du King’s College Hospital NHS FT et de la Maudsley NHS Foundation Trust). Dans ce cas de figure, l’outil a prédit avec précision les affections ultérieures avec une précision de respectivement 68 % et 76 %.

Des données bien plus variées prises en compte

Foresight « est formé sur de grandes quantités de données réelles du NHS et utilise le texte libre contenu dans les notes, rapports, lettres, etc. des médecins. Des informations qui sont généralement ignorées mais contiennent des informations riches et détaillées qui représentent plus de 80 % du dossier d’un patient. L’outil capture donc des informations phénotypiques profondes et subtiles », a précisé Richard Dobson, professeur en informatique médicale au King’s College London. James Teo, autre co-auteur de l’étude et directeur de la science des données et de l’IA au King’s College Hospital, estime que les prévisions représentent des « multivers possibles » pour comprendre les maladies.

« Notre IA générative est capable de produire des prévisions à partir du dossier de santé pour tout trouble, test, médicament, traitement ou complication dans le futur pour tous les types de maladies, a déclaré James Teo sur X (Twitter). Ce jumeau numérique du patient peut fournir des informations et des scénarios de type ‘et si’. »

https://twitter.com/jthteo/status/1770714167047025118?ref_src=twsrc%5Etfw

Et d’ajouter : « À court terme, cette technologie pourrait soutenir les essais virtuels pour trouver de nouvelles voies potentielles de traitement, prédire les complications possibles et évaluer les résultats. Il serait également possible de détecter des complications inattendues ou des événements indésirables non détectés par les moyens traditionnels. Sur le plan pédagogique, c’est également un outil utile pour enseigner les résultats réalistes de scénarios de patients imaginaires plutôt que des scénarios raréfiés mais improbables de manuels lors d’examens médicaux. »

Des progrès encore nécessaire pour ces jumeaux numériques de santé

Si les premiers tests sont très encourageants, l’heure n’est pas encore à un usage en conditions réelles. Avant que la technologie ne soit déployée dans la nature, des ajustements et des tests supplémentaires sont nécessaires. Les chercheurs britanniques ont d’ores et déjà annoncé travailler sur un outil « plus précis » baptisé Foresight 2.

La question de l’éthique est aussi cruciale. Quid de la protection de la vie privée et des données personnelles ? Quel impact dans la relation patient-médecin si une IA prend part au diagnostic ? On peut s’interroger sur le degré d’adhésion des individus face à un protocole thérapeutique qui aurait été défini avec l’aide d’un système décisionnel automatique. Et dans quelle mesure doivent-ils être prévenus de l’implication d’une IA dans ce processus ?

« Pour l’instant nous ne sommes pas prêts à déléguer les décisions à ces systèmes, d’autant plus quand la vie d’un patient en dépend, a déclaré Laurence Devilliers, professeure en IA à Sorbonne Université sur le site de l’Inserm. En parallèle, il y a un besoin urgent de construire une loi, des normes ainsi que des règles éthiques pour encadrer l’utilisation de systèmes prédictifs, afin de minimiser les risques de manipulation et de dépendance. Il s’agit de vérifier leur robustesse et le respect de critères éthiques comme la liberté et l’autonomie de décision des humains lors des usages de ces outils.« 

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