{"id":50785,"date":"2021-09-17T12:23:36","date_gmt":"2021-09-17T10:23:36","guid":{"rendered":"https:\/\/smarthealth.live\/?p=50785"},"modified":"2021-09-18T12:33:18","modified_gmt":"2021-09-18T10:33:18","slug":"se-faire-diagnostiquer-grace-a-lia-bonne-ou-mauvaise-idee","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/smarthealth.live\/fr\/2021\/09\/17\/se-faire-diagnostiquer-grace-a-lia-bonne-ou-mauvaise-idee\/","title":{"rendered":"Se faire diagnostiquer gr\u00e2ce \u00e0 l'IA : bonne ou mauvaise id\u00e9e ?"},"content":{"rendered":"

Faire appel \u00e0 un outil d\u2019intelligence artificielle (IA) pour aider le m\u00e9decin \u00e0 diagnostiquer correctement un patient. Une id\u00e9e utopique, mais sur le point de devenir r\u00e9alit\u00e9. Tout du moins, il s\u2019agit d\u2019un d\u00e9veloppement prometteur dans le domaine des soins de sant\u00e9. Comment ? En prenant un grand nombre de donn\u00e9es collect\u00e9es et un mod\u00e8le informatique complexe pour d\u00e9celer une maladie m\u00eame \u00e0 un stade pr\u00e9coce. Pour en savoir plus, SmartHealth s'est entretenu avec Hanane Khiel, d'E-Health Venture, qui a d\u00e9di\u00e9 ses recherches \u00e0 la prise de d\u00e9cision en mati\u00e8re d'IA pour les m\u00e9decins.<\/strong><\/p>\n

L\u2019h\u00f4pital Elisabeth-Tweedsteden-Ziekenhuis (ETZ) de Tilburg a r\u00e9cemment annonc\u00e9 qu\u2019il allait exp\u00e9rimenter l'intelligence artificielle pour d\u00e9tecter les fractures osseuses<\/a>. Il va donc utiliser le programme informatique BoneView qui analyse les radiographies en moins de trois minutes. Selon l\u2019\u00e9tablissement de soins, le logiciel est capable de lire avec pr\u00e9cision les imageries m\u00e9dicales. Le programme informatique a d\u00e9j\u00e0 subi une premi\u00e8re phase de tests durant laquelle il a analys\u00e9 environ 600 radiographies. L'algorithme a ainsi d\u00e9tect\u00e9 7 fractures osseuses que les sp\u00e9cialistes n'avaient pas pu d\u00e9celer. En revanche, BoneView a manqu\u00e9 3 fractures diagnostiqu\u00e9es par les sp\u00e9cialistes. Si les r\u00e9sultats sont concluants, un tel outil pourrait constituer une aide significative pour le m\u00e9decin. Il pourrait \u00e9viter les erreurs li\u00e9es \u00e0 la fatigue ou \u00e0 la perte de concentration. Quoi qu\u2019il arrive, y compris durant cette p\u00e9riode test, l'\u00e9valuation par le m\u00e9decin reste pr\u00e9pond\u00e9rante : BoneView reste avant tout un outil de consultation. Le m\u00e9decin est celui qui \u00e9tablira le diagnostic final.<\/p>\n

Comprendre les diff\u00e9rents modes d\u2019apprentissage<\/h3>\n

Les mod\u00e8les informatiques sont capables d'analyser en peu de temps de grands volumes d\u2019informations vari\u00e9es et complexes et d\u2019en lister rapidement des conclusions. Pour y parvenir, ils peuvent utiliser des algorithmes simples comme des regressions lin\u00e9aires et logistiques qui permettent de faire des pr\u00e9dictions. Par exemple : d\u00e9finir si le tabagisme joue un r\u00f4le dans les maladies pulmonaires. Il s'agit de mod\u00e8les compr\u00e9hensifs dont la logique repose sur les m\u00eames statistiques que celles enseign\u00e9es \u00e0 l'\u00e9cole.<\/p>\n

Il existe aussi des formes complexes de mod\u00e9lisation de l'IA, comme les mod\u00e8les d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, qui apprennent \u00e0 apprendre. Ils sont con\u00e7us et form\u00e9s \u00e0 l'aide de grands ensembles de donn\u00e9es et sont souvent consid\u00e9r\u00e9s comme des \u00ab bo\u00eetes noires \u00bb puisque leurs raisonnements ne sont pas facilement compr\u00e9hensibles par l'homme. Autrement dit, il n\u2019est pas \u00e9vident de savoir pourquoi un algorithme donne un certain choix ou r\u00e9sultat, car nous ne pouvons pas voir l'ensemble du processus interne par lequel le mod\u00e8le est pass\u00e9 pour arriver \u00e0 cette r\u00e9ponse.<\/p>\n

Prenons le cas de la reconnaissance de chats dans une image. Dans le cadre de l'apprentissage automatique, un algorithme est entra\u00een\u00e9 par un ensemble d\u2019informations et d\u2019une base de donn\u00e9es de photographies de chats et de chiens. Le d\u00e9veloppeur \u00e9tiquette l\u2019ensemble des visuels repr\u00e9sentant un f\u00e9lin avec le tag \u00ab chat \u00bb et fait de m\u00eame avec celles de chiens (avec le tag
\n\u00ab chien \u00bb). Le mod\u00e8le est ensuite entra\u00een\u00e9 \u00e0 classer une image re\u00e7ue comme \u00e9tant un chien ou un chat.<\/p>\n

L'apprentissage profond, quant \u00e0 lui, ne repose pas sur des \u00e9tiquettes (tag) pr\u00e9d\u00e9finies. Le mod\u00e8le informatique effectue lui-m\u00eame la reconnaissance des formes. Il a donc besoin de beaucoup plus de donn\u00e9es pour comprendre les diff\u00e9rences entre toutes ces images, notamment un regroupement de variables clairement distinctes.<\/p>\n

Il s'agit donc d\u2019une technologie extr\u00eamement complexe, o\u00f9 les d\u00e9cisions de reconnaissance des formes peuvent \u00eatre bas\u00e9es sur des milliers ou des millions d'images. Les d\u00e9veloppements de tels programmes ont explos\u00e9 depuis quelques ann\u00e9es car ils ont b\u00e9n\u00e9fici\u00e9 de l'augmentation de la puissance de calcul, de la technologie du cloud et des grands ensembles de donn\u00e9es au cours de la derni\u00e8re d\u00e9cennie.<\/p>\n

\"neuraal<\/h3>\n

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Interpr\u00e9tation des algorithmes<\/h3>\n

Hanane Khiel est une sp\u00e9cialiste de l\u2019IA. Elle est dipl\u00f4m\u00e9e de l\u2019Universit\u00e9 libre de Bruxelles o\u00f9 elle a \u00e9tudi\u00e9 les sciences biom\u00e9dicales et a obtenu un master sur\u00a0 les technologies de l\u2019information. Au cours de ses \u00e9tudes, elle s\u2019est particuli\u00e8rement int\u00e9ress\u00e9e \u00e0 l\u2019IA et a valid\u00e9 son dipl\u00f4me avec son m\u00e9moire de ma\u00eetrise sur \u00ab Can doctors trust Automatic Diagnosis (Est-ce que les m\u00e9decins peuvent se fier aux diagnostics automatiques) \u2013 L\u2019IA interpr\u00e9table appliqu\u00e9e au domaine
\nm\u00e9dical<\/em> \u00bb. Ainsi, durant deux ans, elle s\u2019est compl\u00e8tement immerg\u00e9e dans le monde des algorithmes. \u00c0 pr\u00e9sent, elle travaille en tant que venture' architecte chez E-Health Venture<\/a>, l\u2019incubateur de start-ups dans la sant\u00e9 digitale. Selon son expertise, il est crucial de garder le contr\u00f4le sur les algorithmes d\u2019IA et leur bo\u00eete noire, surtout dans le secteur de la sant\u00e9.<\/p>\n

Beaucoup de th\u00e9ories affirment que les algorithmes fonctionnent mieux que les m\u00e9decins et remplaceront un jour l'activit\u00e9 humaine. Des hypoth\u00e8ses alarmistes qui ne sont pas fond\u00e9es. \u00ab Les d\u00e9veloppeurs de logiciels et les m\u00e9decins utilisent des algorithmes pour des situations sp\u00e9cifiques, mais leurs interpr\u00e9tations restent la cl\u00e9<\/em> \u00bb, explique Hanane Khiel. Elle \u00e9voque d\u2019ailleurs un exemple parlant en affirmant qu\u2019un m\u00eame algorithme d\u00e9ploy\u00e9 dans deux h\u00f4pitaux diff\u00e9rents n\u2019obtiendra pas forc\u00e9ment les m\u00eames r\u00e9sultats. Dans le premier, tout peut bien se passer, alors que dans le second, des erreurs apparaissent avec des diagnostics erron\u00e9s. \u00ab Dans le pire des cas, lorsqu\u2019un mod\u00e8le d'IA est charg\u00e9 de prendre des d\u00e9cisions de vie ou de mort, il faut \u00eatre tr\u00e8s vigilant. Nous devons \u00eatre en mesure de comprendre les conclusions qu\u2019il donne. Actuellement, c'est pr\u00e9cis\u00e9ment cette visibilit\u00e9 qui fait souvent d\u00e9faut. Les donn\u00e9es sont connues, le r\u00e9sultat aussi, mais pas le processus de d\u00e9cision de l\u2019algorithme. Nous devons travailler pour le d\u00e9finir.<\/em> \u00bb<\/p>\n

Elle appelle \u00e9galement \u00e0 la prudence quant aux promesses de ces outils d\u2019IA et \u00e0 l\u2019attention m\u00e9diatique qu\u2019ils suscitent.
\n\u00ab Imaginez qu\u2019un algorithme pr\u00e9dit un cancer chez un patient et que cela soit relay\u00e9 dans la presse. Vous aurez probablement un fort engouement de la part des journaux qui en feront leurs Unes. Pour le m\u00e9decin, cette une autre histoire : il doit s\u2019assurer pour son patient que le diagnostic est juste. Il a besoin de comprendre comment l\u2019algorithme a tir\u00e9 ses conclusions car le processus de traitement sera adapt\u00e9 en fonction. Ce cas de figure n\u2019arrive pas avec un algorithme simple. En effet, ce dernier permet aux m\u00e9decins et aux patients de faire le lien entre les donn\u00e9es d'entr\u00e9e, la m\u00e9thode de recherche et les r\u00e9sultats qui sont toujours justifiables.<\/em> \u00bb<\/p>\n

Mais ces algorithmes sont d\u00e9sormais d\u00e9pass\u00e9s en termes de performances par des mod\u00e8les complexes d'apprentissage automatique et profond beaucoup plus difficiles \u00e0 comprendre. Ceux-ci ont l'avantage de pouvoir traiter d'\u00e9normes quantit\u00e9s de donn\u00e9es et d'identifier rapidement et avec pr\u00e9cision une condition \u00e9ventuelle. Toutefois, dans quelle mesure cette information est-elle fiable ? Selon Hanane Khiel, nous devons analyser encore plus en profondeur l'algorithme de l'IA pour comprendre comment une d\u00e9cision est prise. En d'autres termes, les m\u00e9canismes internes d\u2019IA sont-ils explicables pour les hommes ? Quant aux variables que l\u2019algorithme juge utiles sont-elles cliniquement valid\u00e9es ou erron\u00e9es ?<\/p>\n

Les pr\u00e9mices de la recherche<\/h3>\n

Hanane Khiel pr\u00e9cise que durant tr\u00e8s longtemps, les sp\u00e9cialistes ne disposaient pas des outils pour comprendre les syst\u00e8mes d\u2019IA. Les m\u00e9decins et les d\u00e9veloppeurs se retrouvaient donc face \u00e0 un dilemme. Devaient-ils opter pour un mod\u00e8le interpr\u00e9table et sacrifier la pr\u00e9cision ? Ou privil\u00e9gier un mod\u00e8le pr\u00e9cis au d\u00e9triment de l'interpr\u00e9tation ?<\/p>\n

Le domaine relativement nouveau de l'IA interpr\u00e9table, ou intelligence artificielle interpr\u00e9table, offre d\u00e9sormais une solution. La scientifique d\u2019E-Health Venture s\u2019est d\u2019ailleurs int\u00e9ress\u00e9e \u00e0 ces techniques novatrices. Elle a notamment \u00e9tudi\u00e9 le LIME<\/a> d\u00e9velopp\u00e9 en 2016 et les m\u00e9thodes d'interpr\u00e9tation comme SHAP et Anchor qui s'en inspirent. Elle a travaill\u00e9 sur deux algorithmes d'apprentissage automatique diff\u00e9rents, sur lesquels elle a pu tester de nombreuses techniques. Ses recherches ont servi \u00e0 son m\u00e9moire dans laquelle elle a utilis\u00e9 des ensembles de donn\u00e9es publiques de l'Universit\u00e9 de Californie, Irvine. Ces derni\u00e8res \u00e9taient toutes li\u00e9es au diagnostic du cancer du sein.<\/p>\n

Le mod\u00e8le d'IA programm\u00e9 par Hanane Khiel \u00e9tait destin\u00e9 \u00e0 distinguer les tumeurs b\u00e9nignes de celles malignes. Au cours de ses recherches, elle a ainsi pu d\u00e9composer les algorithmes en utilisant les techniques mentionn\u00e9es pr\u00e9c\u00e9demment. En d'autres termes, l'IA interpr\u00e9tative fonctionnait comme une aide \u00e0 la compr\u00e9hension d'algorithmes complexes. Et elle n\u2019\u00e9tait pas uniquement interpr\u00e9table par un expert. M\u00eame les m\u00e9decins et les patients, qui n'avaient aucune connaissance de l'IA, pouvaient comprendre de mani\u00e8re pr\u00e9cise le parcours de l\u2019algorithme. Une bonne nouvelle, qui m\u00e9rite de poursuivre les recherches car la technologie est en perp\u00e9tuelle \u00e9volution. \u00ab L'IA devient si complexe que les mod\u00e8les interpr\u00e9tables ne fournissent pas toujours une solution. Et n\u2019oublions pas un autre point tout aussi important et souvent sous-estim\u00e9 : l\u2019exploitation des donn\u00e9es.<\/em> \u00bb<\/p>\n

\"Vrouwe<\/h3>\n

Les limites des traitements des donn\u00e9es<\/h3>\n

Les informations collect\u00e9es peuvent manquer parfois d\u2019impartialit\u00e9. Et un ordinateur, n\u2019est pas capable de faire cette diff\u00e9rence d\u2019interpr\u00e9tation. Pour comprendre ce que cela peut induire, Hanane Khiel \u00e9voque l\u2019utilisation de l\u2019IA dans le secteur de la justice comme exemple fictif. Si les juges incluent inconsciemment la couleur de la peau du suspect dans leur verdict et que l\u2019algorithme utilise cette donn\u00e9e sur des affaires judiciaires pass\u00e9es, ce biais ne dispara\u00eetra pas. Ainsi, l\u2019administration justici\u00e8re serait compromise par ce biais inconnu.<\/p>\n

Ce probl\u00e8me se pose \u00e9galement dans le domaine des soins de sant\u00e9. Aux \u00c9tats-Unis, les scientifiques ont en effet constat\u00e9 que les algorithmes dans les h\u00f4pitaux d\u00e9savantageaient certains groupes en mati\u00e8re de soins. Le sexe, les g\u00e8nes, l'origine ethnique, l'\u00e2ge, le caract\u00e8re et le mode de vie ne sont que quelques exemples de variables qui peuvent jouer un r\u00f4le dans le processus de diagnostic. Lorsque ces \u00e9l\u00e9ments ne sont pas pr\u00e9sents de mani\u00e8re proportionnelle et repr\u00e9sentative dans les ensembles de donn\u00e9es, les chances qu'un mod\u00e8le d'IA fasse une pr\u00e9diction correcte sont r\u00e9duites. \u00ab Reproduire un pr\u00e9jug\u00e9 \u00e0 tr\u00e8s grande \u00e9chelle est une id\u00e9e dangereuse et effrayante<\/em> \u00bb, souligne Hanane Khiel. Elle ne r\u00e9p\u00e9tera jamais assez que les donn\u00e9es jouent un r\u00f4le d\u00e9cisif par rapport \u00e0 l'IA. Et force est de constater qu\u2019elle l'entend encore trop peu dans le d\u00e9bat public.<\/p>\n

Poursuivre les recherches<\/h3>\n

Pour Hanane Khiel, le r\u00e9sultat le plus surprenant a \u00e9t\u00e9 la possibilit\u00e9 d'approfondir les algorithmes gr\u00e2ce \u00e0 l'IA interpr\u00e9tative. N\u00e9anmoins, au d\u00e9part elle ne savait pas comment l\u2019utiliser, ni quelles informations pourraient en \u00eatre extraites. \u00ab Finalement, les informations se sont av\u00e9r\u00e9es tr\u00e8s pr\u00e9cieuses et faciles \u00e0 comprendre pour chacun d'entre nous. J'ai \u00e9t\u00e9 ravi de l'int\u00e9r\u00eat manifest\u00e9 par la communaut\u00e9 de l'IA pour ces nouveaux outils<\/em> \u00bb. Elle esp\u00e8re \u00e0 pr\u00e9sent que cela conduira \u00e0 davantage de recherches, car elles sont d\u00e9sesp\u00e9r\u00e9ment n\u00e9cessaires. L'IA ne reste pas immobile. De plus, les mod\u00e8les informatiques deviennent de plus en plus intelligents et complexes, ce qui entra\u00eene la n\u00e9cessit\u00e9 de plus d\u2019explications sur la confiance que nous pouvons leur accorder.<\/p>\n

Elle souligne que l'IA interpr\u00e9tative est un nouveau domaine de recherche. La plupart des m\u00e9thodes n'ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9es qu'au cours des cinq derni\u00e8res ann\u00e9es. Selon elle, les mod\u00e8les interpr\u00e9tables peuvent \u00eatre mieux accept\u00e9s par les professionnels de la sant\u00e9, les patients et les d\u00e9veloppeurs de logiciels. \u00ab Ils sont relativement faciles \u00e0 comprendre. C'est vraiment une situation gagnant-gagnant. Le m\u00e9decin indique pourquoi une certaine d\u00e9cision d'un algorithme est cliniquement valable et pourquoi les autres ne sont pas pertinentes. Sur la base de ce pr\u00e9cieux retour d'information, le d\u00e9veloppeur du logiciel peut alors ajuster le mod\u00e8le et le rendre encore plus pr\u00e9cis. Et ainsi permettre de d\u00e9velopper un outil de diagnostic fiable<\/em>. \u00bb<\/p>\n

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La compr\u00e9hension des algorithmes d'IA est une n\u00e9cessit\u00e9 pour les professionnels de la sant\u00e9. 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