La 11e édition de la conférence Digital Health Connect, qui s’est déroulée en novembre dernier à la Clinique romande de réadaptation de Sion, a offert des éclairages cruciaux en lien avec l’utilisation des intelligences artificielles (IA) génératives, notamment grâce aux perspectives de Christian Lovis, médecin-chef du Service des sciences de l’information médicale aux HUG. Ce dernier met en lumière le potentiel colossal des IA, tout en rappelant que leur efficacité dépend de notre capacité à les utiliser judicieusement, et avec lucidité.
Une IA générative est un système qui prend des données et qui génère du contenu. Une IA n’est donc pas là pour produire du contenu cohérent et juste, mais elle travaille sur une distribution probabiliste. «Il ne faut pas être dépité par ces contenus, qui sont parfois fous. L’IA générative ne fait pas de sens, elle fait de la génération de contenus », a rappelé Christian Lovis. Pourtant, « ce ne sont pas les IA qui vont améliorer le futur. C’est nous, humains, qui définissons l’utilisation que nous en faisons ».
Les événements perturbateurs liés à la pandémie de Covid ont exposé les lacunes et les fissures dans la gestion des données, en particulier dans la communication des cas positifs. La digitalisation, associée à l’IA, représente une course en avant pour l’ensemble du pays. Cependant, les données de santé font face à des obstacles sérieux.
« La transition du chaos papier au chaos digital n’a pas nécessairement amélioré la qualité des données ». Dans le cas du dossier patient informatisé, la saisie des données est par exemple restée inchangée depuis des décennies, malgré l’apparence plus moderne des interfaces. « Plus de 2’000 normes de données médicales existent, mais souvent, il manque la quantité nécessaire pour réellement faire avancer les choses ».
Des textes au lieu des formulaires : une bonne chose
Le passage des données non structurées à des formulaires a engendré des pertes d’informations irremplaçables. « La plus grande révolution de Chat GPT, c’est la réhabilitation du texte. La force, c’est ce que l’on a écrit dans les textes, et pas les cases que l’on coche dans un formulaire ». Les IA performantes se nourrissent de textes, et la réhabilitation du texte suivi reste essentielle pour générer des informations significatives.
Dans le domaine de la santé, la multiplicité des données provenant de différentes spécialités (génomique, protéomique, métabolisme, microbiome, etc.) est une richesse, mais leur interconnexion est cruciale pour comprendre pleinement les raisons derrière une maladie. « Cependant, ces données sont éparses, tout comme les singularités humaines ». Dans les dossiers cliniques, il existe une énorme disparité entre la quantité de données documentées et celles nécessaires pour une compréhension complète.
Christian Lovis insiste sur la nécessité de passer de la simple donnée brute à une compréhension sémantique plus profonde pour construire des modèles pertinents en santé. « Il faut faire des choses pertinentes et, pour cela, il faut des cliniciens et des patients aussi ! ».
Les défis persistent dans l’utilisation efficace des données de santé et des IA, nécessitant une approche holistique et une compréhension approfondie des nuances des données pour véritablement révolutionner la médecine.
Propos recueillis par un être humain le 17 novembre 2024, à l’occasion de Digital Health Connect.
