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"De sa création en 2015, la promesse d’une aide au diagnostic inédite grâce à l’intelligence artificielle invite ainsi à accueillir avec précaution les annonces agitant le spectre d’une substitution de l’homme, et en l’occurrence des professionnels médicaux, par la machine. À l’inverse, certains succès, particulièrement en imagerie médicale, montrent que ces techniques peuvent être utiles et expliquent l’engouement qu’elles peuvent inspirer"
Avis du Comité consultatif national d’Éthique (CCNE). -
" L’intelligence clinique pourrait être cette garantie humaine de l’IA en médecine, leur complémentarité pouvant conduire à une qualité de décisions largement supérieure à celle fournie séparément par chacune d’elles. » Claude Matuchansky, Faculté de médecine, université Paris-Diderot.
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- Applications basées sur l'intelligence artificielle dans la technologie de diagnostic des maladies
- Junyu Zhou
, Sunmin Park , Sihan Dong , Xiaoying Tang et Xunbin Wei Cette adresse e-mail est protégée contre les robots spammeurs. Vous devez activer le JavaScript pour la visualiser.
Open Access. © 2025 the author(s), published by De Gruyter. This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-
NoDerivatives 4.0 International License.
https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.1515/mr-2024-0097/html?srsltid=AfmBOormTZ2c_WUb3RE3AampampBNR5mDXavSA6TynMjI0wlr6eh_l95
Pour le diagnostic de la MA (Alzheimer), les outils établis sur l'IA ont démontré une précision allant jusqu'à 90 % dans la détection des risques grâce à des méthodes non invasives, notamment l'analyse des schémas vocaux et les biomarqueurs sanguins.
Dans le traitement du diabète, les systèmes intégrés à l'IA intégrant des réseaux neuronaux profonds et la technologie du nez électronique ont démontré une précision remarquable dans la prédiction de l'apparition de la maladie avant même sa manifestation clinique.
Ces avancées témoignent d'un changement de paradigme vers des approches diagnostiques plus précises, plus efficaces et plus accessibles. Cependant, des défis subsistent en matière de normalisation, de qualité des données et de mise en œuvre clinique. Cette revue synthétise les avancées actuelles tout en soulignant le potentiel de l'IA pour révolutionner le diagnostic médical grâce à une précision accrue, une détection précoce et des soins personnalisés aux patients.
Analyse bibliométrique des applications de l'IA dans les domaines du diagnostic médical.
(A) Réseau de citations groupées d'articles de recherche. Interconnectés par des relations de citation, organisés en fonction du nombre de citations et des associations thématiques. Les nœuds représentent les publications de recherche individuelles, la pondération des liens indiquant la force des citations et la proximité reflétant les similitudes thématiques.
(B) Réseau de citations groupées par communauté. Visualisation du réseau de citations, où les nœuds sont codés par couleur pour représenter des communautés de recherche distinctes. Chaque couleur représente un cluster de recherche unique, révélant la composition structurelle et l'interconnexion des différents domaines de recherche au sein du diagnostic médical établi sur l'IA.
(C) Diagramme circulaire de la répartition des demandes de recherche. Représentation proportionnelle du nombre de demandes de recherche dans différentes catégories de diagnostics de maladies. La taille de chaque segment du diagramme circulaire correspond au nombre de demandes de recherche et au volume de citations pour des domaines de maladies spécifiques, offrant un aperçu complet de l'intensité de la recherche.
(D) Diagramme à barres du nombre de demandes de recherche. Nombre absolu de demandes de recherche pour chaque catégorie de diagnostic de maladie. La hauteur de chaque barre représente le volume de recherche mené dans des domaines de diagnostic médicaux spécifiques.
(E) Diagramme de Sankey de la répartition du volume de citations. Visualisation des flux de citations catégorisant les volumes de citations dans les domaines du diagnostic des maladies : élevé (≥ 50 citations), moyen (≥ 20 citations) et faible (< 20 citations). Le diagramme illustre la répartition et la migration de l'impact de la recherche dans différents domaines du diagnostic médical.
Approches traditionnelles et établies sur l'IA pour le diagnostic du cancer.
(A) Traitement des données pour le diagnostic du cancer : comparaison des méthodes traditionnelles et établies sur l'IA. Le diagnostic du cancer établi sur l'IA utilise l'apprentissage profond pour analyser des ensembles de données complexes et identifier des anomalies subtiles qui peuvent échapper aux cliniciens. En revanche, les méthodes traditionnelles dépendent de l'expertise des médecins et sont souvent limitées à des types de cancer spécifiques, manquant de polyvalence pour traiter plusieurs cancers simultanément.
(B) Présentation des systèmes d'IA et de leurs principes diagnostiques. Le schéma illustre les parcours diagnostiques spécifiques à chaque type de cancer. Modèles et technologies d'IA, tels que DeepXplainer pour la détection du cancer du poumon et l'IRM améliorée par l'IA pour le cancer de la prostate. Approche du système d'IA, utilisant l'apprentissage profond pour la reconnaissance des formes d'imagerie médicale et l'analyse des marqueurs génétiques pour les cancers du sang.
(C) Comparaison par paires de différents modèles d'IA pour le diagnostic du cancer. Cette comparaison met en évidence les points forts et les limites de chaque modèle d'IA en fonction de facteurs tels que la précision diagnostique, la spécificité de l'application et les performances pour différents types de cancer. Cela permet d'offrir une vision plus nette de la complémentarité des divers systèmes d'IA pour faire progresser le diagnostic du cancer.
Approches diagnostiques améliorées par l'IA dans la maladie d'Alzheimer.
(A) Comparaison entre un cerveau normal et la maladie d'Alzheimer (stades léger et sévère). Le panneau supérieur présente une coupe horizontale d'un cerveau sain, avec des zones d'intérêt identifiées. Les panneaux inférieurs présentent des coupes cérébrales de patients diagnostiqués respectivement avec une MA légère et une MA sévère, mettant en évidence les modifications progressives de la structure cérébrale. Ces images mettent en évidence l'atrophie et le rétrécissement du tissu cérébral dans la MA, en particulier dans les zones associées aux fonctions cognitives telles que l'hippocampe et les régions corticales. Les images sont analysées à l'aide d'outils établis sur l'IA pour détecter des changements subtils, parfois invisibles à l'œil nu, illustrant le potentiel de l'IA pour diagnostiquer la MA à des stades plus précoces.
(B) Approches établies sur l'IA pour l'évaluation diagnostique de la maladie d'Alzheimer. Cette figure résume les différentes méthodes diagnostiques établies sur l'IA utilisées pour détecter la maladie d'Alzheimer (MA), en soulignant leurs avantages et leurs limites respectifs. Les méthodes comprennent l'analyse par IA de l'imagerie cérébrale (IRM, TEP), l'analyse des schémas vocaux, les biomarqueurs sanguins (BBM) et l'évaluation des fonctions cognitives. Pour chaque méthode, la figure met en évidence les principaux avantages, tels que la détection précoce, le caractère non invasif et la rentabilité, ainsi que les limites, telles que la précision de la détection des maladies à un stade précoce ou la nécessité d'un équipement spécialisé.
Innovations de l'IA dans le diagnostic du diabète et leur impact sur la détection et la prise en charge précoces.
(A) Analyse des performances des modèles de diagnostic d'IA dans la prise en charge du diabète, en fonction des variables cliniques et environnementales. Cette figure compare la stabilité et les capacités de généralisation des modèles d'IA récents pour le diagnostic du diabète dans diverses conditions réelles
(B) Évaluation des approches diagnostiques établies sur l'IA dans le diabète sucré. Présentation des différentes méthodes de diagnostic établies sur l'IA utilisées pour la détection et la prise en charge du diabète, soulignant comment ces technologies transforment le diagnostic du diabète en offrant des outils plus personnalisés, plus précis et plus efficaces que les méthodes traditionnelles.
(C) Principaux avantages du diagnostic du diabète établi sur l'IA. La figure met en évidence les principaux avantages de l'IA par rapport aux méthodes traditionnelles, tels que le caractère non invasif, la détection précoce et plus précise, la capacité à prédire les complications du diabète et la surveillance en temps réel. Elle aborde également les avantages des systèmes d'IA pour prédire l'apparition de la maladie avant l'apparition des symptômes, offrant ainsi la possibilité d'une intervention proactive.
Diagnostic des maladies cardiovasculaires établi sur l'IA grâce à la technologie CNN de base.
Cette figure illustre les différentes méthodes de diagnostic des maladies cardiovasculaires (MCV) par l'IA, optimisées par les CNN de base, et met en évidence leurs applications spécifiques, leurs avantages et les pathologies qu'elles permettent de diagnostiquer.
IA multimodale pour le diagnostic des maladies pulmonaires intégrant la bioacoustique et l'imagerie.
(A) Cadres d'IA hybrides et apprentissage profond multimodal pour le diagnostic des maladies pulmonaires. Ces applications améliorent le diagnostic des maladies pulmonaires en intégrant l'analyse bioacoustique (sons de toux et de respiration) à l'imagerie thoracique (radiographies et scanners). La fusion de ces technologies permet des méthodes de diagnostic plus personnalisées et plus précises, exploitant des algorithmes d'apprentissage automatique pour extraire des schémas à partir d'entrées audio et visuelles.
(B) Classificateur audio pour le diagnostic des maladies pulmonaires. Processus de développement et d'utilisation d'un classificateur audio établi sur l'IA pour le diagnostic des maladies pulmonaires. Le flux de travail commence par la collecte de données bioacoustiques, notamment de sons de toux et de respiration. Le système illustre comment ces classificateurs peuvent être intégrés aux plateformes mobiles et de télémédecine, facilitant ainsi la surveillance à distance et le dépistage précoce.
(C) Types de données et maladies cibles pour l'IA dans le diagnostic pulmonaire. Les différents types de données utilisés par les modèles d'IA pour diagnostiquer les maladies pulmonaires et les maladies spécifiques qui peuvent être identifiées à l'aide de ces approches établies sur l'IA, mettant l'accent sur la diversité des maladies que les outils d'IA peuvent diagnostiquer, montrant comment les données multimodales améliorent la précision du diagnostic et permettent aux systèmes d'IA d'identifier les marqueurs de maladies à travers différentes modalités de données.
(A) Diagnostic par IA pour des maladies ophtalmiques spécifiques. Cette figure illustre les maladies oculaires spécifiques pouvant être diagnostiquées grâce aux technologies d'IA en ophtalmologie, soulignant comment les modèles d'IA, utilisant des données d'imagerie telles que la tomographie par cohérence optique (OCT) et les scanners rétiniens, peuvent détecter avec précision la progression précoce de la maladie, identifier les biomarqueurs clés et offrir des informations diagnostiques personnalisées auparavant difficiles à obtenir avec les méthodes traditionnelles.
(B) Avantages fonctionnels, diagnostics personnalisés et impact clinique du diagnostic ophtalmologique basé sur l'IA. Cette figure décrit les principales technologies d'IA utilisées dans le diagnostic des maladies oculaires et met en évidence leurs principales fonctionnalités, avantages et impact clinique.
(C) Principaux avantages de l'intégration de l'IA en ophtalmologie. Améliorer l'accessibilité, la précision du diagnostic, l'efficacité des flux de travail et permettre le dépistage à distance.
Rôle de l'IA dans l'amélioration du diagnostic et des soins aux patients dans toutes les disciplines médicales.
(A) Analyse de données et reconnaissance de formes dans le diagnostic par l'IA pour d'autres maladies. Différents types d'analyse de données et de méthodes de reconnaissance de formes utilisés par l'IA pour diagnostiquer diverses maladies.
(B) Aide à la décision objective dans le diagnostic par l'IA pour d'autres maladies. Aide à la décision objective dans le processus de diagnostic par l'automatisation et l'amélioration de la prise de décision clinique. Ce système est particulièrement utile dans des spécialités comme la psychiatrie et l'obstétrique, où la prise de décision implique souvent des données complexes et multifactorielles.
(C) Intégration de données multimodales dans le diagnostic par l'IA pour d'autres maladies. L'intégration de multiples modalités de données (par exemple, notes cliniques, imagerie, parole et signaux bioacoustiques) par les systèmes d'IA pour fournir un diagnostic holistique et plus précis. Cette figure souligne comment les approches multimodales améliorent la robustesse et la précision des systèmes de diagnostic par l'IA dans divers domaines, notamment l'ORL pédiatrique, la médecine du sommeil et l'obstétrique.
(D) Détection précoce dans le diagnostic par l'IA pour d'autres maladies. Les différentes approches de détection précoce dans diverses disciplines illustrent comment l'IA permet aux professionnels de santé d'agir plus tôt et d'améliorer le pronostic des patients.
(E) Automatisation du diagnostic par l'IA pour d'autres maladies. Cela inclut des systèmes automatisés d'analyse d'images, tels que des modèles d'IA qui examinent les images otoscopiques pour l'otite moyenne ou les radiographies thoraciques pour les affections pulmonaires. (F) Soins personnalisés grâce au diagnostic par l'IA pour d'autres maladies. L'IA améliore les soins personnalisés en adaptant les plans de traitement aux données individuelles des patients. En analysant de vastes ensembles de données d'antécédents médicaux, de génomique, d'imagerie et même de schémas comportementaux, l'IA peut recommander des options de traitement personnalisées, spécifiquement adaptées à l'état et aux préférences du patient.
Rôle de l'IA dans l'amélioration du diagnostic et des soins aux patients dans toutes les disciplines médicales.
(A) Analyse de données et reconnaissance de formes dans le diagnostic par l'IA pour d'autres maladies. Différents types d'analyse de données et de méthodes de reconnaissance de formes utilisés par l'IA pour diagnostiquer diverses maladies.
(B) Aide à la décision objective dans le diagnostic par l'IA pour d'autres maladies. Aide à la décision objective dans le processus de diagnostic par l'automatisation et l'amélioration de la prise de décision clinique. Ce système est particulièrement utile dans des spécialités comme la psychiatrie et l'obstétrique, où la prise de décision implique souvent des données complexes et multifactorielles.
(C) Intégration de données multimodales dans le diagnostic par l'IA pour d'autres maladies. L'intégration de multiples modalités de données (par exemple, notes cliniques, imagerie, parole et signaux bioacoustiques) par les systèmes d'IA pour fournir un diagnostic holistique et plus précis. Cette figure souligne comment les approches multimodales améliorent la robustesse et la précision des systèmes de diagnostic par l'IA dans divers domaines, notamment l'ORL pédiatrique, la médecine du sommeil et l'obstétrique.
(D) Détection précoce dans le diagnostic par l'IA pour d'autres maladies. Les différentes approches de détection précoce dans diverses disciplines illustrent comment l'IA permet aux professionnels de santé d'agir plus tôt et d'améliorer le pronostic des patients.
(E) Automatisation du diagnostic par l'IA pour d'autres maladies. Cela inclut des systèmes automatisés d'analyse d'images, tels que des modèles d'IA qui examinent les images otoscopiques pour l'otite moyenne ou les radiographies thoraciques pour les affections pulmonaires.
(F) Soins personnalisés grâce au diagnostic par l'IA pour d'autres maladies. L'IA améliore les soins personnalisés en adaptant les plans de traitement aux données individuelles des patients. En analysant de vastes ensembles de données d'antécédents médicaux, de génomique, d'imagerie et même de schémas comportementaux, l'IA peut recommander des options de traitement personnalisées, spécifiquement adaptées à l'état et aux préférences du patient.
Contributions et limites
"Notre revue apporte plusieurs contributions significatives au domaine du diagnostic médical basé sur l'IA.
Nous utilisons la méthodologie innovante GraphRAG pour réaliser une analyse exhaustive des publications de recherche de 2022 à 2024. Il s'agit de la première application systématique de cette approche à une revue de la littérature sur l'IA médicale. Elle nous permet de cartographier les relations complexes entre différents domaines de recherche, d'identifier les tendances technologiques émergentes, de quantifier l'impact de la recherche dans divers domaines médicaux et de suivre l'évolution des applications de l'IA en temps réel. Notre approche d'intégration interdomaines offre des perspectives uniques en examinant les applications de l'IA dans les domaines du cancer, de la maladie d'Alzheimer et du diabète. Cette perspective globale révèle des modèles et des méthodologies technologiques communs, des solutions transférables entre différents domaines thérapeutiques, des défis communs et des stratégies de mise en œuvre réussies, ainsi que des opportunités de pollinisation croisée des idées.
Malgré ces contributions, nous reconnaissons plusieurs limites à notre revue. La méthodologie GraphRAG, bien qu'innovante, pourrait ne pas considérer toutes les publications pertinentes en raison des limitations de la base de données.
Le rythme rapide du développement de l'IA implique que certaines avancées très récentes pourraient ne pas être incluses. De plus, notre concentration sur les publications en anglais pourrait exclure des recherches précieuses dans d'autres langues.
Bien que notre revue soit exhaustive dans les domaines thérapeutiques choisis, d'autres domaines médicaux primordiaux ne sont pas couverts.
Les aspects économiques et de mise en œuvre des diagnostics par IA nécessitent une exploration plus approfondie. Nous proposons également une analyse limitée des cadres réglementaires et des processus d'approbation, et une analyse plus détaillée de l'impact de l'IA sur la dynamique des effectifs de santé est nécessaire. Ces limites suggèrent plusieurs pistes de recherche futures. Il pourrait notamment être envisagé d'élargir l'analyse à d'autres domaines thérapeutiques, d'intégrer les perspectives économiques et réglementaires, d'étudier les défis de mise en œuvre dans différents systèmes de santé et d'examiner l'impact de l'IA sur les rôles et responsabilités des prestataires de soins. Notre revue met en évidence plusieurs domaines critiques pour les recherches futures. En particulier, elle souligne des priorités. Il s'agit notamment du développement de protocoles de validation standardisés pour les outils de diagnostic par IA, de l'intégration de diverses sources de données pour des approches diagnostiques plus complètes, des stratégies de mise en œuvre pour différents contextes de soins et des méthodes visant à garantir un accès équitable aux technologies de diagnostic établies sur l'IA.
Cette revue exhaustive jette les bases d'une compréhension de l'état actuel et de l'évolution future de l'IA dans le diagnostic médical.
En reconnaissant nos contributions et nos limites, nous souhaitons apporter des éclairages précieux tout en encourageant la poursuite de la recherche dans ce domaine en pleine évolution. Alors que l'IA continue de transformer le diagnostic médical, cette analyse critique devient de plus en plus importante pour orienter les développements futurs et garantir une mise en œuvre optimale de ces technologies transformatrices.
Cette synthèse des progrès actuels souligne le potentiel de l'IA à révolutionner le diagnostic médical grâce à une précision accrue, une détection précoce et des soins personnalisés aux patients, tout en gardant une perspective réaliste sur les défis et les limites à surmonter pour une mise en œuvre réussie.
SYNTHESE
Cet article de revue explore l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans le domaine du diagnostic médical, soulignant son potentiel transformateur pour les soins de santé. Il met en lumière les avancées significatives de l'IA dans la détection précoce et précise de diverses maladies, notamment le cancer, la maladie d'Alzheimer et le diabète, en analysant de vastes ensembles de données médicales et d'imagerie. L'article aborde également l'application de l'IA en cardiologie, en ophtalmologie et pneumologie, ainsi que ses rôles émergents dans d'autres spécialités comme l'andrologie et la psychiatrie. Enfin, il discute des défis éthiques et techniques liés à l'implémentation généralisée de l'IA, tels que la qualité des données, la transparence des modèles et la nécessité de réglementations adaptées. Il envisage dans le même temps un avenir où l'IA soutiendra des diagnostics plus rapides, précis et personnalisés. (NotebooKLM)
Commentaire
Le diagnostic médical repose" sur une rencontre entre un patient et un médecin. Ce diagnostic pourra être optimisé par un outil, ce qu'est l'IA. C'est exactement la même chose que nous avons vécue avec l'arrivée du scanner puis de l'IRM. Aucune de ces machines n'a remplacé le médecin. Aujourd'hui, chaque spécialité médicale peut et pourra encore plus bénéficier de l'IA, mais en respectant l'humain et l'outil IA, l'IA ne remplace pas le médecin. Toutefois, l'optimisation du diagnostic médical par l'IA se fera par un outil prédictif, une sorte de score plus élaboré. L'imagerie diagnostique, elle, sera amplifiée grâce à l'IA ; elle commence à l'être déjà. Mais, comme signalé dans l'article, la pérennité des données qui construisent l'IA va s'altérer, car les données évoluent rapidement et donc se périment. Ce qui est vrai à un instant (t) de l'IA , que se passera t-il quelques mois après. Il faudra donc tenir compte en permanence de l'évolutivité rapide de l'IA , de son accessibilité, de son coût, de sa pollution… L'IA médicale ne devra pas créer un fossé entre les patients , riches et pauvres. Insistons sur un point majeur : ,l'IA en médecine, comme ailleurs, devra rester un OUTIL.
Comme tous les outils, on doit apprendre à s'en servir.
Peu à peu nous découvrons les possibilités de l'IA en médecine, soyons attentif , n'ayons pas une attitude négationniste, mais une attitude constructive .
Nécessité absolue d'intégrer dans le cursus universitaire médical l'enseignement de l'IA,
les bases ,puis spécialité par spécialité.
Copyright : Dr Jean Pierre Laroche / 2025