par Jean-Pierre Briot
Directeur de recherche émérite, CNRS – Sorbonne Université
Membre du Bureau de l’ARSER
Cet éditorial a pour objet de faire le point sur les avancées et les perspectives d’utilisation des techniques d’intelligence artificielle pour la médecine, et en particulier les séquelles de la radiothérapie.
Permettez-moi tout d’abord de rappeler que l’IA (intelligence artificielle) est un des domaines de l’informatique et a été projetée dès son début, dans les années 1950. Elle inclut (mais n’est pour autant pas réduite à) des techniques d’apprentissage statistique (appelés « réseaux de neurones artificiels »), qui ont connu une progression fulgurante et constante à partir de 2012, du fait de la conjonction de trois facteurs : progrès techniques, disponibilité d’énormes masses de données grâce au Web, et disponibilité de grandes ressources pour des calculs intensifs grâce à des processeurs adaptés bon marché. Des exemples d’applications quotidiennes sont la reconnaissance de visages, la traduction et la prévision météorologique.
Plutôt que de rédiger cette analyse par moi-même, il m’a paru tentant de demander à ChatGPT, l’agent conversationnel créé par la société Open AI, et très médiatisé depuis quelques mois. Avant cela, il m’a semblé utile de résumer les principes de son fonctionnement.
– Son premier module GPT (acronyme de Generative Pre-trained Transformer) a pour fonction l’apprentissage statistique du langage (pouvant dialoguer en plusieurs langues, dont le français). GPT est une architecture de très grande taille (dite profonde) de réseau de neurones artificiels. Son entraînement est de type « apprentissage supervisé », consistant à apprendre à prédire les mots suivants d’une phrase, à partir d’une quantité énorme de textes, et ainsi la syntaxe et la structure du langage. Le résultat est un générateur de texte, encyclopédique.
– Le second module a lui pour fonction la génération du dialogue et utilise une autre technique d’apprentissage machine, appelée apprentissage par renforcement, où des experts humains évaluent les réponses générées par le système, lui permettant ainsi d’apprendre progressivement des réponses et dialogues de plus en plus affinées.
Les résultats sont assez impressionnants, même si des limites, certaines profondes, existent et pourraient faire l’objet d’un autre éditorial ! Bonne lecture !
Ci-dessous la transcription intégrale du dialogue initié avec ChatGPT le 23 mars 2023
– Question (Q) : Veuillez s’il-vous-plaît résumer les principales avancées de l’IA au progrès médical
– Réponse (R-IA) : L’IA a apporté de nombreuses avancées dans le domaine de la médecine, notamment :
- Diagnostic assisté par ordinateur : Les systèmes d’IA peuvent aider à diagnostiquer des maladies en analysant des images médicales telles que les radiographies, les scanners et les IRM, ainsi que les symptômes et les antécédents médicaux du patient.
- Détection précoce de maladies : Les algorithmes d’IA peuvent être utilisés pour détecter des signes précoces de maladies telles que le cancer et les maladies cardiovasculaires, permettant un traitement plus efficace.
- Personnalisation des traitements : L’IA peut être utilisée pour analyser les données du patient et fournir des recommandations de traitement personnalisées, en fonction des antécédents médicaux, des symptômes et des résultats de tests.
- Robotique médicale : Les robots peuvent être utilisés en chirurgie, en aidant les chirurgiens à effectuer des procédures plus précises et plus sûres.
- Surveillance des patients : L’IA peut être utilisée pour surveiller les patients à distance, détecter les changements dans leur état de santé et prévenir les complications.
- Découverte de médicaments : Les algorithmes d’IA peuvent être utilisés pour identifier des composés prometteurs pour le développement de médicaments, en analysant de grandes quantités de données.
Ces avancées de l’IA dans le domaine de la médecine ont le potentiel de transformer la manière dont les maladies sont diagnostiquées, traitées et gérées, permettant une médecine plus précise et personnalisée.
– (Q) : Merci, avez-vous des informations plus précises sur la façon dont l’IA pourrait aider à guérir les effets collatéraux de la radiothérapie lorsqu’elle a été utilisée pour lutter contre le cancer ?
-(R-IA) : Oui, l’IA peut aider à guérir les effets collatéraux de la radiothérapie en optimisant la dose de rayonnement délivrée aux tissus sains environnants lors du traitement du cancer.
L’irradiation des tissus sains peut causer des effets secondaires, tels que des brûlures cutanées, des douleurs et des troubles de la fonction organique. Les médecins doivent donc trouver un équilibre délicat entre la dose de rayonnement nécessaire pour détruire les cellules cancéreuses et la dose qui peut endommager les tissus sains environnants.
C’est là que l’IA peut intervenir. Les systèmes d’IA peuvent analyser les images médicales du patient, telles que les scanners et les IRM, pour cartographier les tissus sains environnants et déterminer les zones qui nécessitent une réduction de la dose de rayonnement. Ensuite, ils peuvent utiliser des algorithmes d’optimisation pour ajuster la dose de rayonnement délivrée aux tissus sains tout en maintenant une dose suffisante pour traiter le cancer.
En utilisant l’IA pour optimiser la dose de rayonnement, les médecins peuvent réduire les effets secondaires pour les patients, améliorer les résultats du traitement et réduire les coûts des soins de santé. En fin de compte, cela peut contribuer à améliorer la qualité de vie des patients atteints de cancer et à améliorer leur survie.
– (Q) : Plus précisément, on pourrait classer les types de problèmes collatéraux de la radiothérapie en deux types : (1) la fibrose, sur la peau, les nerfs et les vaisseaux sanguins et (2) la nécrose, sur les os. Comment pensez-vous que l’IA pourrait aider à guérir ou au moins à atténuer chacun de ces deux types de problèmes ?
– (R-IA) : (1) Fibrose : L’IA peut aider à guérir ou à atténuer les effets collatéraux de la radiothérapie sur la fibrose en optimisant la dose de rayonnement délivrée aux tissus sains environnants. Les systèmes d’IA peuvent analyser les images médicales pour cartographier les tissus sains environnants et déterminer les zones qui nécessitent une réduction de la dose de rayonnement. Les algorithmes d’optimisation peuvent ensuite ajuster la dose de rayonnement délivrée aux tissus sains tout en maintenant une dose suffisante pour traiter le cancer. En réduisant la dose de rayonnement sur les tissus sains, l’IA peut aider à réduire la probabilité de développer une fibrose, ce qui peut contribuer à améliorer la qualité de vie des patients.
(2) Nécrose : La nécrose osseuse est une complication rare mais potentiellement grave de la radiothérapie, qui peut causer des douleurs osseuses sévères et des fractures. L’IA peut aider à identifier les patients qui sont les plus à risque de développer une nécrose osseuse après la radiothérapie, en analysant les images médicales pour évaluer la densité minérale osseuse et d’autres facteurs de risque. Cela permet aux médecins de surveiller les patients de près et de prendre des mesures préventives, telles que l’utilisation de traitements médicamenteux pour renforcer les os. En outre, l’IA peut être utilisée pour optimiser la dose de rayonnement délivrée aux os, en réduisant le risque de développer une nécrose osseuse tout en maintenant une dose suffisante pour traiter le cancer. Cela peut aider à améliorer les résultats du traitement et à réduire les effets secondaires pour les patients.
– (Q) : Merci beaucoup pour ces informations. Je vais montrer votre texte en l’état pour un éditorial du site web de l’ARSER, notre association de recherche, qui signifie Association pour la Recherche sur les Séquelles de la Radiothérapie, en mentionnant bien sûr que vous êtes à l’origine de ces informations. Vous démontrez ainsi une avancée potentielle de l’IA au progrès médical (et à tout domaine) en matière de fourniture interactive et personnalisée d’informations.
– (R-IA) : Je suis ravi d’avoir pu vous aider avec ces informations. N’hésitez pas à utiliser ce texte pour votre éditorial sur l’ARSER, en mentionnant bien sûr que les informations ont été fournies par ChatGPT, une intelligence artificielle formée par OpenAI. Je suis convaincu que l’IA peut jouer un rôle important dans l’amélioration des soins de santé en fournissant des outils d’analyse et de traitement avancés pour aider à guérir les effets secondaires de la radiothérapie et d’autres traitements médicaux.