Au Maroc, l'intelligence artificielle est déjà présente dans la médecine

Les utilisations de l’intelligence artificielle en médecine se sont développées dans de nombreux domaines, notamment dans l’analyse d’images médicales, la détection d’interactions médicamenteuses, l’identification des patients à haut risque et le codage des notes médicales. Le premier volet reste toutefois le plus courant, notamment au Maroc. Cet usage de l'intelligence artificielle dans le domaine médical, s'il est correctement encadré par l'éthique, fait l'unanimité dans le monde.

L’imagerie radiologique, principal usage de l’IA au Maroc

En médecine, l’intelligence artificielle consiste à utiliser des modèles d’apprentissage automatique dans le but de rechercher des données médicales et de découvrir des informations permettant d’améliorer les résultats et les expériences des patients.

Actuellement, les rôles les plus courants de l’IA dans le domaine médical sont l’aide à la décision clinique et l’analyse des images. Dans le domaine de l’imagerie médicale, les outils de l’IA sont utilisés pour analyser notamment les radiographies, les IRM et d’autres images, afin de détecter des anomalies ou d’autres éléments qu’un radiologue humain pourrait ne pas déceler.

"Au Maroc, l’intelligence artificielle est déjà utilisée dans le secteur de la santé, mais à différents niveaux", nous confie Jaafar Heikel, professeur de médecine et docteur en économie. "Nous ne sommes pas encore arrivés au niveau que l’on appelle la médecine prédictive", comme c’est le cas aux Etats-Unis, où une IA développée par des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology a été capable de prédire l’apparition d’une tumeur du sein jusqu’à quatre ans avant son développement.

Et d’ajouter : "Au Royaume, l’IA est notamment utilisée en radiologie. A travers l’analyse d’images radiologiques, elle peut nous donner un diagnostic potentiel et probable à 95%, voire 99%. De nombreux radiologues à Casablanca, Rabat et Marrakech l’utilisent déjà."

"Elle est également utilisée en télémédecine. Attention, télémédecine ne signifie pas IA. La télémédecine peut plutôt recourir à l’IA", poursuit Jaafar Heikel. "Un médecin à Casablanca peut par exemple consulter à distance un patient à Tinghir, et recevoir son imagerie radiologique ainsi que ses données de santé qui seront traitées à l’aide de l’IA. Celle-ci va ainsi aider le médecin à prendre la bonne décision."

"Dans l’avenir, nous serons même capables de prédire ce qui va se passer pour un patient sur le plan médical, simplement à partir de la cartographie de sa génétique." Une goutte de sang pourra donc renseigner sur plusieurs choses, notamment le risque de contracter certaines maladies.

"On est sur les rails. Des entreprises privées et des universités travaillent sur l’intelligence artificielle. Il faut toutefois savoir qu’il y a différents niveaux de l’IA et qu’au Maroc, nous ne sommes pas encore sur les niveaux prédictifs, mais nous allons y arriver. Nous avons les compétences nécessaires. C’est une question de coût. Car les modèles de l’IA coûtent très cher."

Jaafar Heikel alerte toutefois sur les dangers de l’IA dans le secteur. "A l’aide de la prédiction, nous pourrons faire de la prévention, qui pourrait être bonne lorsqu’elle servira à empêcher les facteurs de risque, mais qui pourrait aussi être mauvaise si l’objectif final est de changer le cours des choses", conclut notre interlocuteur.

L’IA pour prédire un mauvais contrôle glycémique pendant le Ramadan

Outre l’analyse de l’imagerie médicale, l’IA peut également être utilisée dans d’autres spécialités médicales. En témoigne une étude publiée en août 2022 par des chercheurs marocains issus de différents organismes, qui ont réussi à prédire un mauvais contrôle glycémique pendant le mois de Ramadan chez les patients diabétiques ne jeûnant pas, suivis à l’hôpital Cheikh Khalifa Ibn Zaid, à l’aide de modèles d’apprentissage automatique.

Pendant le Ramadan, le mode de vie quotidien subit des changements majeurs, notamment en termes d’alimentation. Chez les patients diabétiques, ces modifications impactent leur contrôle glycémique, qu’ils soient à jeun ou non.

Alors que la prise en charge du diabète chez les patients qui choisissent de jeûner pendant le mois sacré est bien connue, le risque de détérioration du contrôle glycémique chez les patients qui ne jeûnent pas n’est, en revanche, pas bien documenté. Plusieurs études ont montré par le passé que la période de jeûne était suivie d’une période de festin.

L’apprentissage automatique est une discipline de l’intelligence artificielle qui vise à développer l’apprentissage par les ordinateurs à partir de leur expérience antérieure. Cela a permis le développement d’algorithmes capables de prédire les événements avec une certaine précision. Dans le domaine médical, en particulier dans la recherche sur le diabète, l’apprentissage automatique a été largement introduit.

Ainsi, de la même manière que les modèles d’apprentissage automatique ont été développés pour prédire l’hyperglycémie chez les diabétiques qui jeûnent pendant le Ramadan, les auteurs de la présente étude ont développé un modèle capable de prédire le déséquilibre glycémique chez les diabétiques qui ne jeûnent pas.

Pour ce faire, ils ont mené trois consultations avec les patients retenus pour l'étude, avant, pendant et après le Ramadan, afin de collecter leurs données démographiques, leurs antécédents de diabète, leur apport calorique ainsi que leurs paramètres anthropométriques et métaboliques. Ensuite, des techniques d’apprentissage automatique ont été mises en place à l’aide desdites données pour prédire un mauvais contrôle glycémique chez les patients. Enfin, ils ont effectué plusieurs simulations avec le modèle d’apprentissage automatique le plus performant, en utilisant des variables qui se sont révélées être les principaux prédicteurs d’un mauvais contrôle glycémique.

Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent donc identifier les paramètres cliniques qui causent un mauvais contrôle glycémique chez ces patients. Le déploiement de ce modèle pourrait aider les médecins à identifier les patients à risque de mauvais contrôle glycémique et à proposer une prise en charge précoce et personnalisée.

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