Retour sur le Symposium “IA et médecine, promesses et limites”
Le MIT Computer Science and Artificial Intelligence Lab (CSAIL), le MIT Institute for Medical Engineering and Science (IMES), l’Académie nationale de médecine et le Health Data Hub se sont associés pour organiser les 5 et 6 mai 2021 un symposium sur le thème "Intelligence Artificielle (IA) et Médecine : promesses et limites."
Rassemblant près de 600 personnes, dont un grand nombre de chercheuses et chercheurs venant d’Europe et des Etats-Unis, le symposium “IA et Médecine” fut l’occasion de rappeler l’importance de nouer des collaborations internationales de recherche autour de cas d’usage en IA en santé, permettant de faire avancer la qualité des soins et de la prise en charge des patients.
Partage d’expérience sur les derniers développements en matière d’application de l’IA en médecine
Dédiée aux avancées théoriques et techniques en intelligence artificielle appliquée à la médecine, la première journée a mis à l’honneur les apports de l’imagerie pour guider la pratique médicale dans des domaines allant du traitement de la Covid-19 aux problèmes coronariens, à la neurologie ou à l’oncologie. Ce fut l’occasion pour Nathalie Lassau, Professeur de radiologie à l’Institut Gustave Roussy (IGR), et les autres intervenants d'échanger sur l’importance de former des consortiums internationaux, permettant de rassembler un grand nombre d’images annotées. Daniela Rus, professeure d’informatique au MIT CSAIL, a présenté l’état de l’art en robotique pour la santé. Lors de la dernière session, sur l’apport de l’intelligence artificielle pour l'analyse d’échantillons de cellules et de tissus, Cécile Badoual, professeure d'anatomie et cytologie pathologiques à l’Université Paris Descartes, a présenté des résultats probants sur la classification des cancers, ouvrant avec les intervenants une discussion sur les données de microscopie et l’usage des modèles prédictifs notamment en hématologie.
Considérations éthiques en IA
Ouverte par le Pr. Bernard Nordlinger, membre de l’Académie nationale de médecine, et Cédric Villani, député, la seconde journée a été consacrée aux questions éthiques et réglementaires autour de l’IA. L'accent a été mis sur la différence d’approche entre les Etats-Unis et l’Europe, compte-tenu du Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) aux Etats-Unis et du RGPD en Union européenne. Dans une première session sur la régulation de la collecte et l’usage des données, Danny Weitzner, professeur d’informatique au MIT et les deux intervenants, Jeanne Bossi-Malafosse, avocate, et Nicholson Price, professeur de droit à l’Université de Michigan, ont montré pourquoi la donnée de santé, par sa singularité par rapport aux autres types de données,constitue un enjeu majeur. Les manières dont la législation s'adaptent à cet enjeu de chaque côté de l’Atlantique ont également été évoquées. Ils ont aussi mis en évidence les insuffisances que la loi peut présenter dans certains cas, trop ou trop peu protectrice selon les usages, source de risque pour la protection des données ou objet de blocage pour la recherche.
Lors de la deuxième session, Glenn Cohen, professeur de droit à l’université de Harvard et Claude Kirchner, directeur du Comité National Pilote d'Éthique du Numérique (CNPEN) ont abordé les enjeux éthiques de l’IA en médecine liés au caractère complexe et interdisciplinaire de l’usage des données de santé. Lors de ces échanges, Glenn Cohen a également appelé les décideurs à se pencher sur les questions éthiques autour des biais que peuvent comporter des solutions d’intelligence artificielle tel que l’apprentissage adaptatif. Enfin, Emmanuel Bacry, directeur scientifique du Health Data Hub et directeur de recherche au CNRS et David Sontag, professeur d’informatique au MIT CSAIL, ont présenté les modalités d’accès aux données de santé en France et aux Etats-Unis et leurs spécificités liées notamment aux grands programmes nationaux. Si certaines problématiques sont particulières à chaque pays, la discussion a également mis en évidence des problématiques communes autour de la mise à niveau des données, leur format, l’interopérabilité des bases, l’ouverture des données et la relation au patient notamment dans le cadre de la réutilisation des données de santé.
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