Intelligence artificielle et système de santé: entre utopie et vision catastrophiste

  • Forum
  • Le 27 février 2018

  • Martin LaSalle

En 5 secondes

Comment intégrer l’intelligence artificielle et l’analyse des données massives à notre réseau de la santé? Des professionnels de l’Université de Montréal ont réfléchi à la question.

L’intégration de l’intelligence artificielle et de l’analyse des données massives dans les réseaux de santé est une réalité qui s’impose graduellement, un peu partout dans le monde.

L’Organisation mondiale de la santé estime d’ailleurs que le marché international de l’automatisation médicale passera de 37 % à 79 % de 2018 à 2024.

Mais qu’en est-il au Québec? Jusqu’où est-il possible d’aller pour améliorer les soins et le système lui-même, dans le respect des patients et des personnels soignant et administratif?

C’est la réflexion qu’ont menée près de 180 personnes issues du réseau de la santé, des milieux universitaire et de la recherche, ainsi que du secteur privé à l’occasion du 35e colloque Jean-Yves-Rivard, organisé par l’École de santé publique de l’Université de Montréal (ESPUM) le 15 février.

Scénarios utopiques et apocalyptiques

À l’occasion d’une séance plénière, les participants ont exprimé leurs vues sur les conséquences idéales, puis cauchemardesques, de l’introduction de l’intelligence artificielle (IA, pour les intimes!) et de l’analyse des données massives dans le système québécois de la santé.

Selon eux, dans le meilleur des mondes, les intérêts du patient primeraient: c’est lui qui s’approprierait les données de son carnet de santé, il serait partie prenante des décisions éthiques le concernant, et l’IA et les données massives permettraient l’inclusion des soins et leur accessibilité, en assurant la protection des renseignements personnels. De plus, elles n’auraient pas préséance sur l’interaction humaine.

En revanche, les participants craignent une perte de contrôle de cette technologie autoapprenante, qui pourrait par ailleurs être piratée par des personnes malveillantes. Certains ont soulevé le risque que les renseignements personnels parviennent jusqu’aux assureurs, qui pourraient limiter – voire refuser – l’accès à une protection pour certains patients. D’autres ont dit craindre que les critères de performance du système de santé puissent accroître les inégalités sociales, évoquant la possibilité que les patients soient notés en fonction du respect des traitements prescrits ou de leurs habitudes de vie.

Or, selon les 14 conférenciers, la réalité se situera quelque part entre ces visions utopiques et dystopiques.

D’après la professeure Aude Motulsky, de l’ESPUM, le dossier électronique individuel du patient – le Dossier Santé Québec (DSQ), implanté partout dans la province dès 2013 – «est une occasion majeure pour introduire l’intelligence artificielle et l’analyse des données massives dans le système de santé du Québec, car il permet de partager les informations cliniques provenant des pharmacies communautaires, des laboratoires et des centres d’imagerie publics pour chaque patient».

Pas moins de 25 000 cliniciens se servent du DSQ chaque mois. «Le potentiel des données du DSQ réside dans une meilleure compréhension des communautés desservies, des activités réalisées et de leurs effets sur les individus et les populations», a indiqué Mme Motulsky.

Cependant, seuls les cliniciens y ont accès en ce moment et pour un patient à la fois. Et ce sont souvent les mêmes cliniciens qui consultent le DSQ: 20 % d’entre eux sont à l’origine de 85 % des consultations. «Les occasions d’analyse à l’échelle de la population restent à concrétiser et, pour ce faire, il importe de faciliter l’accès éthique des données aux gestionnaires, aux chercheurs et aux décideurs, d’assurer que les données peuvent être croisées pour une meilleure utilisation et de guider l’élaboration d’outils analytiques des données.»

Bientôt dans un hôpital près de chez vous…

Selon Joseph Dahine, du Centre hospitalier de l’Université de Montréal (CHUM), l’analyse des données massives et l’IA seront les bienvenues dans les unités de soins intensifs.

«Aux soins intensifs du CHUM, nous avons 66 lits et les nombreux appareils auxquels les patients sont branchés émettent, en moyenne, des signaux d’alarme toutes les 8 secondes, soit 2 507 822 signaux par mois, a illustré celui qui est aussi chargé d’enseignement clinique à la Faculté de médecine de l’UdeM. Ces technologies permettront de mieux gérer les informations et de réduire les erreurs médicales.»

Selon l’intensiviste, l’IA peut prendre différentes formes. «Ce n’est pas de la fiction, plusieurs applications aident déjà au diagnostic, aux traitements et au suivi des patients, a-t-il dit. Une étude sur la numérisation des données a démontré une capacité de prédiction fiable à 93 % pour déterminer l’état de santé d’enfants admis aux soins intensifs.»

Il a aussi donné l’exemple de certains hôpitaux qui ont fait une large place à l’IA et à l’analyse des données massives, dont l’Humber River Hospital de Toronto, où «plusieurs processus sont numérisés: des robots transportent médicaments et literie, et un centre de commande suit les processus et les optimise à l’aide d’algorithmes».

L’acceptation de l’IA dans les hôpitaux par les professionnels et les patients demeure toutefois un point important. «Sur Google, cet hôpital n’obtient qu’une note de 2,6 sur 5», a nuancé Joseph Dahine avec humour.

De fait, selon une étude qu’elle a menée en 2017, Marie-Pierre Gagnon a mentionné que, même si l’analyse des données massives en milieu hospitalier comporte des avantages pour le personnel infirmier, elle peut entraîner certaines conséquences inattendues.

Ainsi, elle a observé une amélioration sur le plan de l’accès à l’information et de la qualité de la documentation ainsi qu’une meilleure collaboration interprofessionnelle. Toutefois, la rigidité des systèmes, une dépersonnalisation de la relation soignant-soigné et une surcharge cognitive chez les infirmières sont quelques-unes des répercussions notées par la professeure de la Faculté des sciences infirmières de l’Université Laval.

«Le potentiel demeure énorme, mais les infirmières sont peu outillées et formées pour en tirer profit», selon elle.

Pour une meilleure gestion de la performance

Rattaché au Bureau d’information sur la santé en Australie, le professeur Jean-Frédéric Lévesque a soutenu que l’analyse des données massives s’apprête à renouveler la gouvernance des hôpitaux.

Le professeur du Département de médecine de famille et de médecine d'urgence de l’UdeM a souligné que l’automatisation du système de santé publique en Nouvelle-Galles du Sud permet désormais de publier des rapports indépendants sur la performance de chaque hôpital.

«Chaque trimestre, un rapport de performance paraît grâce aux renseignements provenant des milliers de patients qui ont été traités, a-t-il déclaré par vidéoconférence. En jumelant les données, nous parvenons à obtenir de l’information sur la progression de la fréquentation des urgences, la durée du traitement ou le temps d’attente qui permet de comprendre le génome organisationnel et d’activer les leviers de changement pour améliorer le système.»

Pour le professeur François Champagne, de l’ESPUM, l’accès aux données est justement le talon d’Achille du réseau québécois de la santé au regard de la gestion de la performance.

«Nous avons beaucoup de données, mais peu de connaissances sur la performance parce que nous avons un accès de plus en plus limité à ces données, un resserrement qui résulte d’une stratégie délibérée de la bureaucratie québécoise», a-t-il déploré.

«Les recherches effectuées dans le monde des affaires montrent que les organisations dont les processus sont nourris par des données massives performent mieux en termes d’indicateurs, car plus on peut mesurer d’éléments, plus on connaît de choses et plus éclairées sont les décisions», a insisté M. Champagne.

Selon lui, la tendance à la centralisation des systèmes de production de données du réseau de la santé augmente le risque d’erreurs majeures.

«Il faut changer de culture, en dépolitisant, détechnocratisant et décentralisant la prise de décision vers les fonctionnaires qui connaissent bien le système, pour mieux gérer le changement, a-t-il proposé. L’utilisation fructueuse des données se fera sur le terrain, à l’échelon local, avec la participation de la population et des patients.»

  • Organisé par l’ESPUM, le 35e colloque Jean-Yves-Rivard a réuni 180 personnes du réseau de la santé, du milieu universitaire et du secteur privé autour de la question de l’intégration de l’intelligence artificielle au réseau de la santé.

    Crédit : Emmanuelle Dufaud

Vers une intégration inclusive de l’IA en santé

L’arrivée de nouvelles technologies s’accompagne presque toujours «de visions utopiques et catastrophistes et, dans les faits, les technologies s’avèrent à la fois contraignantes et aidantes», a rappelé la professeure Pascale Lehoux, de l’ESPUM.

Selon elle, la valeur de la technologie «ne réside pas dans la technologie elle-même, mais dans l’extension des compétences qu’elle entraîne et du rayon d’action des utilisateurs; et avec l’entrée de l’IA en santé, il y a plusieurs promesses, certaines urgences, mais beaucoup de flou», notamment sur la façon dont les acteurs économiques gravitant autour du domaine de la santé tireront profit de l’IA.

Aussi Mme Lehoux a-t-elle invité les participants à contribuer à la redéfinition du cadre de l’IA dans la démarche prospective que représente la Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l’intelligence artificielle.

«La Déclaration de Montréal vise à mettre en place le pilotage collectif de l’IA. Puisqu’elle est d’abord faite par les humains, il en découle une responsabilité qui continue à nous incomber.»

«Il faut articuler les finalités de l’IA dans le secteur de la santé, et le public peut et souhaite suivre ces sujets complexes et en discuter, car il y a là un défi non seulement sur le plan technologique, mais aussi sur les plans économique, politique et social qui requiert le soutien et l’engagement de tous les acteurs et parties prenantes», a conclu Pascale Lehoux.