"Notre connaissance ne peut être que finie, tandis que notre ignorance est nécessairement infinie , Karl Popper
ARTICLE 1
Santé des femmes et intelligence artificielle
Rittenberg E , Gross CP , Wong M , Inouye SK. Santé des femmes et intelligence artificielle. JAMA Intern Med. Publié en ligne le 13 octobre 2025. doi:10.1001/jamainternmed.2025.4908
https://jamanetwork.com/journals/jamainternalmedicine/fullarticle/2840200
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Des approches et des outils innovants sont essentiels pour combler et réduire l'écart de santé entre les femmes et les hommes, qui passent 25 % de leur vie en santé précaire de manière plus fréquente que les hommes.
L'intelligence artificielle (IA), si elle est mise en œuvre de manière réfléchie et équitable, pourrait permettre une compréhension plus précise de la santé des femmes.
Ce potentiel repose sur la capacité de l'IA à révéler des tendances dans les données qui ont pu jusqu'à présent échapper à l'observation clinique ou à la compréhension physiopathologique.
Le sexe biologique affecte toutes les cellules du corps, influençant l'incidence et les caractéristiques des processus pathologiques ainsi que la pharmacocinétique, l'efficacité des traitements et les effets indésirables. De même, les normes de genre déterminées culturellement influencent la santé des femmes par le biais d'un accès différentiel aux ressources, au pouvoir, aux responsabilités domestiques et aux soins, aux comportements attendus, aux styles de communication et à l'accès à la prise en charge médicale.
Enfin, l'exclusion des femmes, en particulier des femmes enceintes et de celles en âge de procréer dans la plupart des études de recherche jusqu'à la dernière décennie a entraîné un manque de données historiques.
LL'IA a le potentiel de combler ces lacunes et de faire émerger de nouvelles connaissances en comprenant les différences intergroupes (présentations et résultats des maladies spécifiques au sexe) ainsi que les différences intragroupes (phénotypes hétérogènes des maladies gynécologiques chez les femmes), ce qui permettra des soins personnalisés (prédictions au niveau individuel de la maladie et de la réponse au traitement).
Un excellent exemple d'IA identifiant les différences intergroupes dans la présentation des maladies est celui des maladies cardiovasculaires, où les femmes reçoivent un diagnostic et un traitement moins efficaces que ceux des hommes.
L'IA pourrait fournir des informations sur les caractéristiques de ces affections chez les femmes, y compris les biomarqueurs spécifiques au sexe, la stratification du risque et le schéma pronostique, ainsi que les cibles thérapeutiques.
Par exemple, une analyse d'électrocardiogrammes activée par l'IA a permis d'identifier les femmes présentant un risque élevé de développer ultérieurement une maladie cardiovasculaire.
De plus, les algorithmes de traitement fondés sur des preuves et validés générés par l'IA pourraient réduire les préjugés et les inégalités liés au genre démontrés à maintes reprises dans les soins cliniques. Par exemple, les femmes sont moins susceptibles de recevoir des thérapies guidées par les lignes directrices pour les maladies cardiovasculaires que les hommes. Des algorithmes de traitement clairs, s'ils sont formés sur des données inclusives et appropriées, pourraient ajouter de l'objectivité à la prise de décision clinique.
LL'utilisation de l'IA peut également améliorer la compréhension des différences intragroupes entre les affections qui touchent principalement les femmes et qui sont souvent négligées ou mal diagnostiquées, telles que les fibromes utérins, le syndrome des ovaires polykystiques et les symptômes de la ménopause.L'endométriose, qui touche environ 10 % des femmes dans le monde, illustre les difficultés diagnostiques rencontrées dans de nombreux domaines de la santé féminine. On estime qu'un diagnostic définitif d'endométriose prend en moyenne 7 à 10 ans, et les femmes signalent souvent que leurs symptômes sont pris pour des douleurs menstruelles « normales » par les cliniciens. L'analyse de données multisources par l'IA, incluant le traitement en langage naturel des rapports de patients et des notes cliniques, l'analyse d'imagerie par vision artificielle, combinée aux nouvelles avancées en matière de biomarqueurs et de
Le point culminant de ces connaissances à l'échelle de la population est la capacité d'influencer les soins personnalisés individuels.
L'IA a déjà commencé à démontrer des connaissances en matière de prédiction individualisée des risques dans plusieurs domaines de la grossesse, notamment la prééclampsie, l'accouchement prématuré et l'hémorragie post-partum.
Pourtant, des questions restent sans réponse dans de nombreuses affections gynécologiques très répandues qui bénéficieraient des capacités de l'IA à faire émerger de nouvelles découvertes à partir de données complexes, par exemple, la personnalisation des choix et des réponses contraceptives, l'anticipation des différences dans les schémas de croissance des fibromes et leur impact clinique, ou l'hétérogénéité de la réponse au traitement chez les patientes symptomatiques en périménopause.
L'IA peut également élargir le champ des données existantes utilisées pour comprendre la santé des femmes. PPar exemple, l'IA peut intégrer des volumes de données réelles, auparavant difficiles à exploiter, provenant de sources telles que les réseaux sociaux, les objets connectés et les applications mobiles, comme les trackers menstruels, ce qui peut améliorer la compréhension de la santé des femmes en dehors des consultations cliniques ou des essais cliniques traditionnels.De même, des facteurs tels que l'inégalité entre les sexes, le bien-être économique et les responsabilités des aidantes sont rarement inclus dans les bases de données cliniques. En exploitant les données non médicales, de santé publique et économiques rapportées par les patients, l'IA peut approfondir notre compréhension des maladies, de leur évolution et des réponses aux traitements lors de la vie d'une femme.
Le potentiel des applications de l'IA en santé des femmes ne sera exploité que si les principes d'équité, de responsabilité, de transparence et d'impartialité sont privilégiés tout au long de son développement et de son déploiement.
Les biais algorithmiques, dans les systèmes d'IA entraînés sur des ensembles de données sous-représentant les femmes ou d'autres groupes minoritaires, peuvent accentuer les disparités au lieu de les résoudre. C'est ainsi qu'il a été observé dans l'algorithme original d'accouchement vaginal après césarienne (AVAC).
De plus, des préoccupations très réelles en matière de confidentialité existent, en particulier à une époque où les appareils portables ou les trackers menstruels pourraient être utilisés pour suivre les décisions en matière de santé reproductive, y compris dans les États américains où l'avortement est interdit. Ces préoccupations ne devraient cependant pas conduire à une nouvelle mise à l'écart de la santé des femmes. Les nouvelles approches d'apprentissage automatique utilisent des techniques d'atténuation des biais pour corriger les biais historiques, et de nouveaux cadres de confidentialité différentielle peuvent garantir que les données individuelles sont exposées à un risque minimal. La sous-représentation historique des femmes dans les données de santé offre une occasion unique de faire de la santé des femmes le cas démonstratif pour la construction, le test et la validation de systèmes d’IA qui mettent l’accent sur l’équité et valident des stratégies efficaces d’atténuation des biais et de confidentialité.
Les promesses de l'IA pour la santé des femmes s'alignent avec sa contribution potentielle à la santé et aux soins de santé en général.CCependant, pour combler les lacunes dans les connaissances sur la santé des femmes, il est crucial que la conception et la conduite des futures études sur l'IA intègrent intentionnellement les questions de santé féminine.Comme l'a déclaré Caroline Criado-Perez à propos de l'écart entre les données de genre, « les hommes sont entendus, et les femmes sont totalement absentes ». Les chercheurs doivent inclure des variables spécifiques au sexe et au genre dans le développement des modèles d'IA, s'attaquer proactivement aux sources de biais dans les données d'entraînement et d'évaluation, et rendre compte des analyses de sous-groupes et des indicateurs d'équité. Les cliniciens devraient impliquer les patients et le public comme partenaires dans ces travaux, en tenant compte de leurs valeurs, de leurs préoccupations et de leur vécu, et plaider pour une mise en œuvre éthique d'outils d'IA répondant aux besoins des cliniciens et des patients.
Ainsi, l'IA peut contribuer à une meilleure compréhension de la santé des femmes, à des soins plus personnalisés et efficaces, et à des résultats améliorés pour leur santé, au bénéfice de tous.
Auteur correspondant : Eve Rittenberg, MD, MA, Département de médecine, Brigham and Women's Hospital et Harvard Medical School, Boston, MA 02115 (
SYNTHÈSE
Le texte, un éditorial de la revue JAMA Internal Medicine, explore le potentiel de l'intelligence artificielle (IA) pour combler le fossé de la santé des femmes, un problème où celles-ci passent une partie significativement plus importante de leur vie en mauvaise santé que les hommes. Ce fossé est attribué à des facteurs tels que les différences biologiques et le biais de genre dans les soins cliniques et la recherche insuffisante. L'article soutient que l'IA peut améliorer la compréhension et le traitement des maladies en identifiant des différences intergroupes (comme dans les maladies cardiovasculaires) et intragroupes (comme dans l'endométriose), permettant ainsi des soins personnalisés. Les auteurs soulignent également l'importance d'utiliser l'IA pour incorporer des données du monde réel non traditionnelles. Dans le même temps, ils insistent sur la nécessité de prioriser l'équité, la transparence et la responsabilité afin d'éviter de perpétuer les biais historiques dans les algorithmes. NotebooKLM
Comment la santé des femmes bénéficie-t-elle de l’IA ?
La santé de la femme a longtemps été, et reste encore, une thématique insuffisamment explorée. Le développement de la recherche est notamment un des enjeux clés afin de mieux comprendre les mécanismes physiopathologiques spécifiquement féminins (ex : ménopause, menstruation), développer des traitements pour des pathologies féminines encore peu adressées telles que l’endométriose, ou de mieux personnaliser les traitements au regard des besoins spécifiques des femmes.
En parallèle, l’intelligence artificielle (IA) s’impose de plus en plus comme un outil clé dans le domaine médical, permettant de transformer ou d’améliorer les pratiques, les diagnostics et les traitements.
Dans cet article, Alcimed étudie 4 axes sur lesquels l’IA contribue à améliorer la santé des femmes : l’aide au dépistage et au diagnostic, les soins personnalisés, la prévention et les essais cliniques.
L’IA comme aide au dépistage et au diagnostic des maladies féminines sous-explorées
Aujourd’hui en France, il faut en moyenne 7 ans pour diagnostiquer l’endométriose. Partant de ce besoin médical, plusieurs acteurs valorisent aujourd’hui les apports de l’IA pour accélérer la pose de ce diagnostic :
- * Le Robinson Research Institute et l’Australian Institute for Machine Learning développent actuellement un outil qui combine les résultats des échographies transvaginales et des IRMs pour poser un diagnostic d’endométriose.
- * La société Ziwig combine l’IA et la génomique pour diagnostiquer l’endométriose bien avant l’apparition de symptômes cliniquement reconnaissables.
De façon plus générale, l’intelligence artificielle permet souvent de faire gagner du temps dans le dépistage et le diagnostic de maladies, augmentant ainsi les chances de traitement précoce et une meilleure espérance et qualité de vie associées.
Les apports de l’IA dans cette phase sont souvent liés à la lecture d’images médicales et l’aide à l’interprétation de résultats :
- * Dans le cancer du sein, la lecture de mammographies accompagnée par IA amènerait un gain de temps de 13%. Ceci a pour conséquence un diagnostic plus rapide dans le cas d’un examen positif et un plus grand nombre de tests lus par jour, un apport considérable quand on sait qu’une détection précoce du cancer du sein permet à 99 femmes sur 100 d’être en vie 5 ans après sa révélation.
- * Dans le cas de la cytologie numérique (l’analyse des cellules établie sur des images numériques) pour dépister le cancer du col de l’utérus, l’intelligence artificielle permet d’évaluer rapidement les dizaines de milliers de cellules provenant d’un échantillon d’une patiente, pour sélectionner les images les plus pertinentes à présenter aux professionnels de santé afin de les aider dans leur diagnostic.
L’IA pour fournir des soins personnalisés aux femmes
Bien que les femmes et les hommes ne présentent pas toujours les mêmes symptômes et ne réagissent pas de la même manière aux traitements, le critère du genre est bien trop souvent sous-considéré dans la prise en charge thérapeutique.
En analysant les informations génétiques individuelles, d’âge, de poids, de statut reproductif et d’antécédents, disponibles grâce aux dossiers de santé électroniques et aux appareils connectés, l’IA peut contribuer à personnaliser les soins. Ainsi, elle permet d'améliorer la prise en charge des patients et patientes.
La startup Tempus a par exemple développé des algorithmes d’IA permettant de prédire la réponse des patientes à divers traitements (notamment pour le cancer du sein), aidant ainsi à personnaliser les thérapies pour maximiser leur efficacité.
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L’IA pour améliorer la prévention des risques physiques et psychologiques
42% des femmes ne se font pas examiner le cœur, alors que les maladies cardiovasculaires sont la cause principale de mortalité des femmes.
De plus, plusieurs indicateurs utilisés reposent sur des modèles développés sur l’homme uniquement.
Ainsi, tout outil qui augmenterait le nombre de femmes qui se font tester ou examiner, et ce de façon plus spécifique, serait bénéfique.
* C’est le pari de la société Cardio Diagnostics, qui propose un test d’évaluation de risque de maladie coronarienne sur 3 ans, basé sur de l’IA, sensible à 78% pour les femmes et 76% pour les hommes. Ces chiffres sont fascinants car ce test repose sur une analyse moléculaire, et non sur des symptômes physiques perçus qui diffèrent entre une femme et un homme.
* Autre exemple, l’intelligence artificielle peut aussi aider les professionnels de santé à identifier les femmes enceintes avec un risque élevé de complications, comme la prééclampsie, le diabète gestationnel ou le travail prématuré, en analysant les données disponibles dans les dossiers électroniques de santé et dispositifs de santé connectés.
* Enfin, en matière de santé mentale, l’IA pourrait détecter précocement les signes de dépression post-partum (affectant 15% des femmes) ou de troubles psychologiques liés aux traitements lourds, comme dans le cas de la plateforme Mika Health, qui soutient les patientes atteintes de cancer du sein. Ceci réagirait rapidement et d’accompagner au mieux la patiente ou la mère.
L’IA pour améliorer la prise en compte des femmes dans les essais cliniques : participation et pertinence des résultats
Les essais sur la digoxine (médicament conçu pour les patients souffrant d’insuffisance cardiaque) ont été menés sur un groupe composé à 80% d’hommes.
Les résultats ont conduit à la recommandation de l’administration de la digoxine pour tous.
Cependant, quelques années plus tard, une analyse « post hoc » a démontré que les femmes qui prenaient la digoxine décédaient plus rapidement en prenant ce médicament qu’en prenant le placebo : comme elles ne représentaient que 20% de l’étude principale, cet effet n’avait pas été relevé. Il y a donc un enjeu réel à augmenter le pourcentage des femmes présentes dans les études cliniques.
L’IA peut ici également jouer un rôle : en filtrant rapidement les profils des patients, tout en considérant la diversité des profils, l’IA est un outil qui peut contribuer à une meilleure représentativité dans les essais cliniques, notamment des femmes. Cela passe entre autres par la détection et l’élimination des potentiels biais dans la conception de l’étude et la modélisation prédictive. Celles-ci permettent d'identifier les groupes susceptibles de rencontrer des barrières à l’entrée afin de mettre en place des stratégies pour les surmonter.
De plus, l’IA accélère le traitement de données, ce qui pourrait permettre aux chercheurs de ventiler par plus de catégories, notamment par sexe, ce qui n’était pas toujours fait au préalable. Cette ventilation par sexe permet de mettre en lumière de potentiels effets secondaires plus présents chez les femmes que les hommes, de vérifier l’efficacité du produit testé sur les différents sexes et d’acquérir des connaissances plus poussées sur le produit testé et sur le fonctionnement du corps humain, féminin et masculin.
L'intelligence artificielle permet des avancées significatives en santé, avec notamment des applications en santé de la femme. Elle peut répondre à certains enjeux spécifiques en aidant au dépistage et au diagnostic, en facilitant la mise en place de soins personnalisés, en aidant à prévenir les risques physiques et psychologiques et en améliorant la représentativité dans les études cliniques. Les applications et exemples présentés ne sont pas une liste exhaustive de toutes les possibilités, et il est important de rappeler que cet outil reste avant tout un soutien au corps médical.
Plus largement, se pose la question de l’intégration des outils d’IA au sein des pratiques de soins : comment assurer la sécurité des données ? Comment garantir l’interopérabilité des objets intégrant l’IA avec les systèmes informatiques médicaux ? Encore, comment articuler la place du professionnel de santé avec celle d’une IA ? Alcimed peut vous accompagner à investiguer les usages de l’IA au sein des parcours de soins et du développement de médicaments et à mieux préparer leur intégration sur le marché. N’hésitez pas à contacter notre équipe !
A propos de l’auteur,
Elia, consultante au sein de l’équipe Santé d’Alcimed en France.
https://www.alcimed.com/fr/insights/sante-des-femmes-ia/#:~:text=De%20fa%C3%A7on%20plus%20g%C3%A9n%C3%A9rale%2C%20l,et%20qualit%C3%A9%20de%20vie%20associ%C3%A9es.
SYNTHÈSE
Le document, un aperçu d'Alcimed, explore comment l'intelligence artificielle (IA) peut améliorer les soins de santé pour les femmes, un domaine historiquement sous-exploré dans la recherche médicale. L'article identifie quatre axes principaux où l'IA offre des avantages significatifs, le premier étant l'aide au dépistage et au diagnostic rapide des maladies féminines complexes, comme l'endométriose et le cancer du sein. De plus, l'IA est présentée comme un outil essentiel pour permettre des soins personnalisés, en adaptant les traitements établis sur les données génétiques et de santé individuelles des patientes. L'article aborde également le rôle de l'IA dans la prévention des risques physiques et psychologiques, citant son application dans l'évaluation des risques cardiovasculaires chez les femmes. Enfin, le texte souligne comment l'IA peut améliorer la représentativité des femmes dans les essais cliniques en filtrant les biais et en accélérant le traitement des données pour analyser les résultats spécifiques au sexe. NotebooKLM
