MEDECINE ET ROBOTIQUE

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ACTUALITE


EXOSQUELETTES: QUEL AVENIR POUR LES SOIGNANTS?

Par Flora Scacco, Infirmière Diplômée d'Etat

On assiste depuis quelques années à l’émergence de ces nouvelles technologies d’assistance physique, appelées exosquelettes, dans les milieux aux conditions physiques pénibles tels que les métiers du bâtiment, la manutention, les activités militaires, mais aussi le monde médical.

Peu connus du grand public et en cours de développement par plusieurs concepteurs internationaux, il repose sur les exosquelettes un grand espoir de révolutionner les conditions de travail. Ils ont pour bénéfice potentiel de diminuer les efforts physiques en décuplant la force et pourraient prévenir les troubles musculo-squelettiques auxquels certains travailleurs sont exposés. 

Certains services de soins japonais participent déjà à la mise en service des exosquelettes pour la prise en charge des patients. Nous nous intéressons aux résultats qui découlent de ce programme.

Afin de mieux comprendre la démarche d’intégration des exosquelettes dans le système de santé, nous débuterons cet article en définissant l’exosquelette, et en apportant des explications essentielles sur son mode de fonctionnement. Nous introduirons ensuite le bénéfice apporté dans les actions soignantes, et nous évalueront les limites et les risques potentiels liés à l’utilisation de ce concept innovant.

 

DÉFINITION ET MODE DE FONCTIONNEMENT 

L’exosquelette correspond à un équipement articulé adapté au schéma corporel qui se fixe sur le corps au niveau des jambes et du bassin, voire également sur les épaules et les bras selon le modèle. 

On distingue deux types d’exosquelettes :

  • L’exosquelette d’assistance à l’effort ; il est utilisé dans certains établissements de santé dans le cadre d'une rééducation physique. Il permet au patient handicapé ou diminué physiquement d’être assisté mécaniquement dans ses mouvements et ainsi exécuter des mouvements qu’il n’est plus ou pas capable de produire seul. Il participe au regain d’autonomie de la personne à mobilité réduite.
  • L’exosquelette amplificateur de force ; il est principalement utilisé dans un cadre militaire et tend à se développer dans les métiers du bâtiment ainsi que le milieu médical. Il est basé sur un mécanisme permettant de porter à mains nues une charge lourde avec une très grande précision. Il a pour objectif de faciliter les mouvements en ajoutant la force de déclencheurs électriques, pneumatiques ou hydrauliques. Il aide au port de charges lourdes en réduisant considérablement la contrainte de portage. Il pourrait ainsi  réduire les troubles musculo-squelettiques causés par l’effort prolongé et les mauvaises postures en diminuant la tension musculaire et articulaire.

UN EXOSQUELETTE EST-IL UN ROBOT? 

On peut parler de robot (dispositif alliant mécanique, électronique et informatique) seulement pour les exosquelettes motorisés basés sur des systèmes électriques (HAL par exemple, voir plus bas). Ne convient pas pour l’exosquelette FORTIS (voir plus bas) par exemple. 


 

A ce jour il existe plusieurs fabricants produisants des appareils très différents les uns des autres. L’exosquelette confère donc à celui qui le porte des capacités physiques différentes selon le modèle produit. La plupart sont encore à l’essai, d’autres sont déjà commercialisés. 

Si la plupart des exosquelettes sont motorisés (d'un côté mécanique et d'un côté logiciel), ce n’est pas le cas pour la tenue robotique Fortis, conçue par la société américaine Lockheed Martin, qui n’est dotée d’aucune source d’alimentation électromécanique. Fortis a été crée à partir d’un système de transmission des charges de portage et de rééquilibrage, permettant ainsi de répartir les efforts du porteur directement sur les articulations de l’exosquelette. 

 

L'exosquelette FORTIS (en video ci-dessous (en anglais). 


 

 

 

De même pour les Japonais qui ont innové sur l’exo-muscle d’Innophys basé sur un mécanisme de déclencheur pneumatique par système d’air comprimé injecté dans des valves en caoutchouc qui se gonflent et se contractent. Le gonflage est converti en traction et induit ainsi une force plus importante dans le mouvement.

Des capteurs d’expiration placés dans la bouche du porteur permettent de capter l’intensité du souffle et ainsi de déclencher le mécanisme. 

 

On constate cependant de meilleures performances pour les exosquelettes motorisés, appelés aussi combinaisons robotiques, basés sur des systèmes de fonctionnement plus complexes avec déclencheurs électriques ou hydrauliques. Bien que les exosquelettes non motorisés ne soient pas tous fondés sur les mêmes principes de fonctionnement, on retrouve des caractéristiques similaires pour les exosquelettes à moteur. La plupart sont équipés des mêmes éléments :

  • Le cadre où reposent les composants articulés, correspondant à l’ossature de l’exosquelette,
  • Les déclencheurs agissant sur la mise en mouvement du robot par le biais de capteurs,
  • Les batteries alimentant le robot en énergie,
  • Les capteurs recevant l’information du mouvement et émettant un signal pour activer le geste, pouvant être manuels (exemple de joystick) ou bioélectriques,
  • L’ordinateur, qui contrôle et recueille les informations et qui fait l’intermédiaire entre les capteurs et les déclencheurs pour transmettre les données.

Ces nouvelles technologies ont pour vocation de toucher de multiples secteurs d’activité. Qu’en est-t ’il pour le milieu de la santé ?

 

EXOSQUELETTES AU TRAVAIL 

Utilisés dans le cadre d’une rééducation physique chez les personnes à mobilité réduite, les exosquelettes se développent également dans l’intérêt des soignants, afin de les aider dans les mobilisations des patients.

Au Japon, ces technologies connaissent une avancée plus importante. La série d’exosquelettes HAL commercialisée par Cyberdyne compte un modèle médical, HAL- CB01 (récemment avalisé par le Ministère de la Santé japonais). Il serait proposé à la location dans certaines maisons de retraite, cliniques et hôpitaux et serait utilisé comme un outil de travail pour réduire la pénibilité liée aux mouvements répétitifs exécutés dans la journée. Ainsi, il assiste le soignant lors des transferts de patients lit/fauteuil ou fauteuil/lit, aide au port des malades pour les redresser dans les lits, etc…

 

L’exosquelette HAL-5, quant à lui, a été conçu en partie pour des usages dans le domaine médical. En comparaison avec son prédécesseur HAL-CB01, il recouvre la totalité du corps humain. Il utilise des capteurs d’intention placés sur la peau qui détectent les signaux électriques envoyés par le cerveau aux muscles. Il est simple d’utilisation et sa mise en place ne nécessite que quelques minutes. Cependant il peut sembler encombrant avec son ossature imposante, et pèse plus de 20 kg ce qui pourrait limiter son utilisation dans les structures de santé.

 

La vidéo ci-dessous nous montre la combinaison robotique HAL-5. A la 4e minute: démonstration d’un soignant portant un patient sans difficultés.

 

 


 

 

Nul besoin de parcourir la terre et se rendre au Japon pour observer la mise en action d’un exosquelette. L'Europe possède également plusieurs fabricants innovants.

Aux Pays-Bas, la société Laevo a conçu un exosquelette très simple d'utilisation avec une volonté de se développer dans l'aide au travail physique des soignants.

 

Ci-dessous, video de présentation de l'exosquelette LAEVO.


 

 

 

En France, proche de la ville d'Auxerre, la société RB3D a lancé le développement de plusieurs versions d’exosquelettes, jusque là essentiellement dédiées aux applications civiles et ne faisant pas l’objet d’utilisation en intra-hospitalier. Ci-dessous, video de présentation de l'exosquelette RB3D.

 


 

 

On entrevoit d’ores et déjà les limites du projet. Ce concept innovant ne fait-t’ il pas l’objet d’un fantasme en robotique ?

 

ASSISTANCE ,GADGET ,OU RÉEL OUTIL DE TRAVAIL ?

Force est de constater le bénéfice potentiel apporté aux soignants ; les efforts physiques sont allégés et la force est décuplée. Les efforts de portage sont appliqués sans avoir la pénibilité du travail. Il y a là un réel intérêt au regard des conditions de travail actuelles, où l’on constate une demande de prise en charge croissante avec un effectif de personnel pas toujours en adéquation avec les besoins.

 

Dans les établissements de santé où les actions soignantes sont variées, l’exosquelette a-t-il sa place au regard du nombre d’interventions liées au port de charge lourde ? Au prorata du gain apporté par la facilité du mouvement, la perte de temps associée à la mise en place du robot est-t’ elle un élément à prendre en compte pour évaluer la faisabilité du projet ? Telles sont les questions auxquelles nous devons répondre avant de songer à introduire les exosquelettes en milieu soignant. 

 

LIMITES ET CONTRAINTES DE L’EXOSQUELETTE 

Les exosquelettes s’introduisent dans une démarche ergonomique limitant les troubles musculo-squelettiques secondaires à des mauvaises postures ou des mouvements répétés. Néanmoins, nous n’avons pas suffisamment de recul pour témoigner des risques associés à l’utilisation prolongée du système. Existe-t-il un réel danger pour l’utilisateur ? L’effort compensé par le robot peut-t’ il avoir des répercussions sur le corps humain ? L’organisme INRS (Institut National de Recherche et de sécurité pour la prévention des accidents de travail et des maladies professionnelles) s’interroge déjà à ce sujet. Leurs investigations font l’objet d’une étude de laboratoire sérieuse dont les résultats sont communiqués sur leur site internet officiel. L'INRS a identifié plusieurs risques qu'il classe en trois catégories ; les risques mécaniques, ceux liés à la charge physique et ceux en lien avec la charge mentale de travail.  

Peut-t’on constater des défaillances du système entraînant ainsi un danger pour celui qui l’utilise ? Peut-t’ il y avoir un décalage entre l’intention motrice de l’utilisateur et le mouvement induit par le robot ?

S’ajoutent à ses interrogations d’ordre mécanique, des questions éthiques qui s’appuient sur l’acceptation de l’exosquelette par le patient, mais aussi par le soignant. Son interface aux allures futuristes est-t’ il adapté à une population vieillissante, génération qui n’a pas connu l’explosion de la robotique, et qui pourraient être réfractaire aux soins prodigués à l’aide de cet appareillage ?

La représentation individuelle du robot est déterminante dans l’acceptation de celui-ci. Il en est de même pour le soignant ; l’utilisation des exosquelettes demande à celui qui le porte d’accepter qu’un mécanisme motorisé vienne subvenir à des tâches qu’il n’est pas en mesure de réaliser seul avec autant d’efficacité. Il lui incombe d’avoir confiance en la technologie et de faire face aux défaillances qui pourraient en découler. Aussi, la dépendance induite par l’exosquelette peut elle renforcer le sentiment de perte de contrôle et d’autonomie sur son travail ?

D’un point de vue technique, il importe à son utilisateur d’avoir des connaissances sur la mise en service de l’exosquelette, et nécessite d’assimiler son mode de fonctionnement pour optimiser ses performances robotiques. Néanmoins, existe-t-il des contraintes liées à l’adaptation des exosquelettes aux spécificités physiques de chaque individu ? Ne feraient elles pas obstacle à la démocratisation de ces derniers ? La modification des paramétrages impliquerait l’intervention régulière de l’ingénieur, ce qui semble difficilement réalisable au vu du nombre d’intéressés susceptibles d’avoir recours aux prestations de ces robots dans les services de soins. 

 

En conclusion, il est possible que dans un avenir proche, l’utilisation des exosquelettes s’imposera dans les hôpitaux français. Néanmoins, les chercheurs doivent encore expérimenter les exosquelettes en milieu professionnel pour espérer les adapter au mieux aux activités soignantes. Il ne serait pas surprenant d’observer la généralisation de ces appareillages d’ici les prochaines années au regard des avantages qu’ils confèrent. On peut supposer que ces technologies révolutionnaires nous engagent dans l’amélioration des conditions de travail et permettent d’obtenir une régression des maladies professionnelles et des accidents de travail.

 

Référence:

Site officiel de l'INRS

http://www.inrs.fr/risques/nouvelles-technologies-assistance-physique/identification-risques.html

 

 

 

 

 

 

 

 

 


12/01/2018
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UNE INTELLIGENCE ARTIFICIELLE AUTORISEE A ETABLIR DES DIAGNOSTICS MEDICAUX SANS INTERVENTION HUMAINE

Le dépistage médical semble entrer dans une nouvelle ère avec l'autorisation délivrée par la FDA -instance américaine équivalente de notre Agence Nationale de Sécurité du Médicament et des Produits de Santé ( ANSM)- à un appareil dénommé IDx-DR.

 

Il s'agit d'un logiciel qui utilise un algorithme d’intelligence artificielle capable d'analyser une photographie de rétine. La photographie est prise par un médecin de premiers soins puis envoyée à un serveur situé dans le cloud internet. Si l’image est d’une qualité suffisante, le logiciel renvoie l’un des 2 résultats suivants:

  1. Rétinotaphie diabétique modérée ou plus : adresser le patient à un spécialiste
  2. Pas de rétinopathie détectée ou rétinopathie modérée: refaire un dépistage dans 12 mois

Le diagnostic est entièrement automatisé. Il n’est pas nécessaire de faire intervenir un professionnel pour interpréter les images. 

 

La video ci-dessous nous en montre le fonctionnement:


 

LE DEPISTAGE MEDICAL: PREMIERE UTILISATION DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE EN SANTE

Jusqu'à présent, aucun dispositif intégrant l'intelligence artificielle n'était réellement exploitable en médecine du quotidien. Notre perception de l'avenir de l'IA médicale était confuse, brouillée par les effets d'annonce médiatiques. L'autorisation de commercialisation d'IDx-DR valide un palier technologique et vient nous éclairer.  

L’exploitation première de l’IA en médecine semble donc être le dépistage. 

Le palier technologique est lié aux progrès du deep-learning qui permet aux machines d’être très performantes dans l’analyse d’images. Plusieurs études concluantes ont été publiées ces derniers mois dans le dépistage du mélanome, de la rétinopathie diabétique et du risque cardio-vasculaire. Nous allons y revenir dès les prochaines semaines sur medecine-et-robotique par une série d'articles consacrée à ce sujet. 


QU'EST CE QUE LE DEEP LEARNING?

Il s'agit d'une méthode de programmation qui permet à un ordinateur d'apprendre par lui-même. Il n'est pas nécessaire d'entrer dans la mémoire une base de données exhaustive, c'est son principal intérêt. Avec le deep-learning la machine modifie elle-même ses paramètres internes pour parvenir aux objectifs qui lui sont fixés. 

Nous aurons l'occasion d'expliquer cette technique plus en détail dans notre série d'articles sur l'IA en médecine ( parution à partir de mai 2018). 

 


 

 

Ajoutons le « psychiatre virtuel » développé par l’équipe de psychiatrie du CHU de Bordeaux qui permet d’utiliser un algorithme de dépistage de la dépression lors d’une consultation virtuelle avec un personnage animé. 

COMMENT FONCTIONNE LE PSYCHIATRE VIRTUEL ?

 

Nous voyons ainsi se créer un panel d’outils à destination des professionnels de premiers soins, infirmières et médecins généralistes.

Il apparaît clairement que la prévention et le dépistage, aidés par l'intelligence artificielle, vont occuper une place croissante dans l’activité des professionnels de santé et dans l'organisation de notre système de soins. 

 

Ref:  https://www.fda.gov/newsevents/newsroom/pressannouncements/ucm604357.htm


20/04/2018
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CHRONIQUE D'UNE REVOLUTION TECHNOLOGIQUE ANNONCEE - NUMERO 1

Les « nouvelles technologies » ne sont pas encore ancrées dans la recherche médicale. C'est la première constatation à l’examen des publications des cinq premières revues médicales mondiales en ce début d’année 2018. En comparaison du volume publié, peu d'articles ont abordé les sujets technologiques. De surcroît, la plupart ne sont pas des études cliniques mais de brefs commentaires d’ordre général évoquant la transformation de la médecine. 

Est-ce à dire que les médecins sont en retard ? Pas nécessairement. A ce jour, l'apport réel des technologies issues des mathématiques appliquées est modeste pour la médecine. Elles ne semblent pas prêtes à supplanter la biologie qui reste encore, et pour longtemps, le socle de la pratique médicale. 

 

Que retenir des publications de ces trois derniers mois? Parmi les 5 revues observées, nous avons retenu des articles de 4 d’entre elles seulement, New England Journal of Medicine, JAMA, Lancet et British Medical Journal. Les Annals of Internals Medicine semblent moins investies dans les sujets technologiques. 

 

LES INNOVATIONS TECHNOLOGIQUES

Plusieurs innovations sont mises en avant. Compte-tenu de l’influence de ces revues dans le monde médical, il n’est pas inintéressant de relever celles qui ont attiré leur attention. Les dispositifs populaires de demain s'y trouvent probablement. 

 

Un video-microscope dans son i-Phone : un laboratoire de biologie dans la poche du médecin? 

Au Cameroun, un ingénieux microscope relié à un smartphone a été testé avec succès chez des patients atteints par la « cécité des rivières », une maladie parasitaire. Une simple goutte de sang est analysée par un video-microscope intégré à un i-phone permettant au médecin de rechercher la présence d’un vers parasite dénommé Loa loa. 

Source: Jennifer Abassi.  iPhone–Based Device Helps Treat River Blindness JAMA. 2018;319(2):113. doi:10.1001/jama.2017.20077

 

La video ci-dessous nous montre le fonctionnement du video-microscope


 

 

Impression 3D: une technologie à fort potentiel innovant

L’impression 3D est une technologie à suivre. Le JAMA nous en rappelle la définition «  appelée aussi fabrication additive, elle consiste à fabriquer des objets en ajoutant les une sur les autres des couches de matériaux bruts, qu’il s’agisse de polymères, de métaux ou de cellules souches ». 

En 2015, déjà la FDA autorisait un anticonvulsivant, premier médicament produit pas impression 3D. La technique pourrait se déployer dans le domaine de l’organe de remplacement: valves cardiaques, prothèses de membres. Les hôpitaux pourraient eux-même produire ce dont ils ont besoin. Ceci a conduit la FDA à publier des recommandations destinées aux acteurs du secteur en janvier 2018. 

Source: Rebecca Voelker. Regulatory Pathway for 3D Printing JAMA. 2018;319(3):220. doi:10.1001/jama.2017.20643

 

La pilule connectée: avaler un espion?

Cette innovation a fait le « buzz » lors de sa publication. Le NEJM s'interroge: va-t-on faire avaler des espions aux patients? 

La « pilule connectée » assemble l’aripiprazole, une molécule utilisée dans le traitement de la schizophrénie et un « marqueur d’événement ingérable » c’est à dire un traceur. Il est activé lorsqu’il entre en contact avec le liquide gastrique. Le signal est transmis à un patch cutané porté au niveau de l’abdomen puis envoyé à une application smartphone qui relève aussi l’activité, l’humeur et la qualité des périodes de repos du patient. Cette technologie a déjà été utilisée dans plusieurs études cliniques d’évaluation de l’observance médicamenteuse et il est en projet de l’associer à d’autres traitements de maladies chroniques. 

Lisa Rosenbaum, auteure de l’article discute plusieurs questions de société liées à l'arrivée prochaine de ce nouveau venu dans la pharmacopée. Tout d'abord, elle met en parallèle le débat autour de cette pilule connectée et celui concernant l’enregistrement de données personnelles dans l'économie numérique qui se fait en général sans consentement . Elle note que ce n'est pas le cas avec le médicament connecté, puisque le consentement des personnes est obligatoire. 

Elle questionne ensuite notre relation à la non-observance. Elle insiste sur la nécessité de rechercher les causes de non-observance en consultation avant de faire intervenir une technologie de surveillance. Les effets secondaires qui génèrent de l’inconfort et poussent les malades à arrêter sont trop souvent négligés. Un exemple est la diarrhée provoquée par certains traitements. Mais, nous dit Lisa Rosenbaum, ceci ne se fait pas dans une consultation de 15 min. Il faut du temps médical… Selon elle, il faut avant tout donner au médecin et au patient suffisamment de temps pour échanger et explorer convenablement les causes de non-observance.

Source: L.Rosenbaum. Swallowing a spy. N Engl J Med 2018; 378:101-103 DOI: 10.1056/NEJMp1716206

 

 

 

TELEMEDECINE: LA PREMIÈRE ÉTUDE COMPARATIVE RÉALISÉE EN MÉDECINE GÉNÉRALE DANS LE SUIVI DE L’HYPERTENSION ARTÉRIELLE 

Le Lancet du 10 mars publie une vaste étude réalisée auprès de 142 médecins généralistes britanniques et incluant 1182 malades hypertendus. Les patients ont été divisés en 3 groupes : un groupe télésurveillance, un deuxième auto-surveillance et un troisième traitement conventionnel. 

Dans le groupe « conventionnel », le traitement anti hypertenseur était ajusté par le professionnel de santé après une mesure clinique. 

Dans les 2 groupes auto-surveillance, les patients mesuraient eux-mêmes leur pression artérielle 2 fois par jour la première semaine de chaque mois. Puis leur médecin généraliste modifiait le traitement si besoin, à réception du résultat.

Dans le groupe télé médecine, les participants envoyaient les mesures par un simple SMS à un site internet. Le système de télésurveillance incluait un algorithme qui  envoyait des alertes : contacter son médecin en urgence si forte variation des mesures, rappels si absence de transmission des données... Il calculait également automatiquement les moyennes de pression artérielle sur la période de mesure et établissait des graphiques. 

Les médecins relisaient les résultats des 2 groupes auto-mesures avec ou sans télé médecine chaque mois. Dans le groupe « conventionnel », il n’y avait pas de règle précise, les patients étaient vus aussi souvent que nécessaire. 

Quel fut le résultat de cette étude ? 

Après 12 mois, la pression artérielle était mieux contrôlée dans les 2 groupes auto-surveillance que dans le groupe conventionnel. Il n’y avait pas de différence significative entre les 2 groupes auto-surveillance. ( Pour mémoire, il y avait 2 groupes auto-surveillance, un avec télé médecin et un sans). 

Un résultat non significatif au plan statistique est intéressant à relever. A 6 mois, la pression artérielle était plus rapidement équilibrée dans le groupe telemedecine que dans le groupe auto surveillance seule. 

Que conclure de cette étude ?

Pour les auteurs, la seule conclusion qui puisse être retenue à la suite des résultats est que l’auto surveillance est plus efficace que le suivi conventionnel. Il vaudrait donc mieux enregistrer soi-même sa pression artérielle à domicile et communiquer les résultats à son médecin une fois par mois, les traitements étant alors modifiés à distance, plutôt que d’aller faire mesurer sa pression artérielle en consultation à intervalle régulier.

Les 2 modalités d’auto-surveillance avec ou sans télé médecine donnent le même résultat et ne peuvent être départagées. La télé médecine ne présente donc pas de bénéfice démontré même si elle semble apporter une accélération de la prise de décision à 6 mois. 

Source: Richard JMcManus Efficacy of self-monitored blood pressure, with or without telemonitoring, for titration of antihypertensive medication (TASMINH4): an unmasked randomised controlled trial Lancet 2018; 391: 949–59  http://dx.doi.org/10.1016/ S0140-6736(18)30309-X 

 

COMMENT S'ADAPTER A LA TRANSFORMATION NUMERIQUE DE LA SANTE? 

Cette question domine les publications de ces derniers mois. Plusieurs éditorialistes ou commentateurs reviennent sur les changements induits par les nouvelles technologies. Mais l’essentiel des articles est consacré à des mises en garde sur les risques potentiels. La confidentialité et le contrôle des données sont bien entendu au coeur des préoccupations. 

A la lecture de ces articles, notre sentiment est que la conception technologique reste, à ce jour, un élément extérieur au monde de la santé. Les objets du numérique investissent le marché en dehors des circuits habituels des réseaux de soins, mettant les professionnels de santé devant le fait accompli.

Réguler la révolution digitale

C'est ce que relève un éditorial du BMJ daté du 15 janvier 2018 qui constate que  la révolution digitale a déjà commencé. On observe en effet un afflux toujours plus important de produits numériques destiné à la santé. Il s'agit principalement d'applications mobiles et de dispositifs de surveillance connectés. Mais cette arrivée soudaine, combinée à l'absence de régulation officielle, provoque une méfiance de tous les acteurs : patients, médecins et fournisseurs. Pour les auteurs, l’enjeu est de réguler la santé digitale tout en créant un environnement propice à l’innovation.

Source: R Duggal Digital Healthcare: regulating the revolution BMJ 2018360 doi: https://doi.org/10.1136/bmj.k6

 

Faut-il créer une nouvelle spécialité, le médecin virtualiste?

C’est la question posée par 2 médecins new-yorkais. Cette proposition est basée sur la constatation que les innovations techniques des 50 dernières années ont complexifié la pratique médicale et imposé la création de nouvelles spécialités. 

Il en fut ainsi de la réanimation qui n’existait pas comme spécialité individualisée. Elle est devenue nécessaire lorsque les progrès techniques de la ventilation mécanique, du monitoring cardio-vasculaire et des interventions thérapeutiques dédiées à ces patients ont rendu indispensable l’existence de médecins qui consacraient leur exercice à ce domaine précis. 

Le médecin « virtualiste » serait donc celui dont l’essentiel du temps de travail est de soigner les patients au moyen d’un intermédiaire virtuel. La nécessité prochaine d’une compétence spécifique et d’une formation dédiée pour utiliser les moyens de médecine virtuelle justifierait la création de cette nouvelle spécialité. 

Source: M. Nochomovitz, Rahul Sharma. Is it time a new medical specialty? The medical virtualist. JAMA. 2018;319(5):437-438. doi:10.1001/jama.2017.17094

 

Ainsi se clôt le premier numéro de notre chronique. La veille bibliographique se poursuit sur médecine-et-robotique. Le numéro 2 paraîtra dans un délai de 3 à 6 mois en fonction de l'actualité technologique. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


11/04/2018
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COMMENT FONCTIONNE LE PSYCHIATRE VIRTUEL ?

 

 

Des chercheurs du laboratoire de sommeil-addiction-neuropsychiatrie dirigés par le Pr Pierre Philip au CHU de Bordeaux ont annoncé, en mars 2017 par voie de presse, avoir créé le premier humain virtuel capable de diagnostiquer des troubles dépressifs.

Comment fonctionne ce psychiatre virtuel, première expérience d'intelligence artificielle en santé mentale ? Comment pourrait-on l'intégrer dans l'exercice médical quotidien?

Compte-rendu et analyse de la publication scientifique du Pr Philip pour les lecteurs de medecine-et-robotique. 

 

"Humain virtuel", "intelligence artificielle", les mots frappent l'imaginaire collectif. Que recoupent-ils exactement ?

Le psychiatre virtuel crée par les chercheurs de l'université de Bordeaux n'est pas un être anthropomorphe et autonome doté de bras et de jambes à la façon C3PO de Star Wars mais un agent conversationnel incorporé.

 


 

QU'EST-CE QU'UN AGENT CONVERSATIONNEL ? 

Les exemples connus sont les applications à reconnaissance vocale des smartphones type Siri d'Apple ou Google Now pour Androïd.

Un agent conversationnel ou chatbot en anglais est une interface homme-machine qui permet de dialoguer naturellement avec un programme informatique. Basé sur la reconnaissance vocale, il interagit avec le langage humain de l'utilisateur.

Les agents conversationnels ne sont  pas capables d'interpréter le vocabulaire et de comprendre les mots et les phrases. Ils ne peuvent donc pas mener une conversation au sens propre du terme. Les recherches actuelles tendent à développer la reconnaissance visuelle des expressions faciales pour compléter la reconnaissance vocale et améliorer leur performance globale.

 


 

Le but de l'étude était de développer un agent conversationnel capable de conduire un entretien face-à-face avec une personne humaine et de diagnostiquer une maladie dépressive majeure. La méthode diagnostique de référence étant l'entretien psychiatrique, l'agent conversationnel a été comparé à une consultation médicale humaine.

L'entretien était mené en suivant le questionnaire officiel dénommé DSM 5 de l'association américaine de psychiatrie. Le patient devait répondre par oui ou par non aux questions.

La video ci-dessous permet de visualiser l'entretien avec l'agent conversationnel. 

 

 

 

Description de l'étude

Les participants ont été sélectionnés parmi des patients consultant pour trouble du sommeil dans le service spécialisé du CHU de Bordeaux. Ces personnes ne se présentaient pas pour des troubles dépressifs et n'étaient pas connus pour en souffrir.

Dans le déroulement de l'étude, chacun devait participer à 2 entretiens consécutifs: un avec l'agent conversationnel et un avec le médecin psychiatre.  L'ordre des 2 entretiens était tiré au sort.

Ainsi, 2 groupes de sujets ont été composés: un groupe agent conversationnel en premier, médecin psychiatre en deuxième et un groupe médecin psychiatre en premier, agent conversationnel en deuxième. 

 


LES ETUDES COMPARATIVES EN MEDECINE

Les études comparatives sont utilisées dans tous les champs de la médecine, diagnostique, thérapeutique, qualité des soins... C'est ainsi qu'ont été obtenues les plus grandes avancées de ces dernières années, dans des domaines aussi importants que la lutte contre le cancer, les pathologies cardio-vasculaires ou encore les maladies infectieuses comme le VIH.

 

Quelques explications pour comprendre l'étude présentée dans cet article.

En médecine, on compare souvent à un "gold standard". Pour une maladie donnée, le gold standard est la méthode  de diagnostique ou le traitement de référence de la pratique courante.

L'entretien avec le médecin psychiatre est le gold standard du diagnostique de la dépression. En effet, il n'existe pas, en l'état actuel de nos connaissances, d'autre moyen de mettre en évidence cette maladie. L'objectif des chercheurs étant d'évaluer la performance de l'agent conversationnel, ils devaient donc organiser une comparaison avec le gold standard, à savoir la consultation du médecin psychiatre.

 

Mais les études comparatives doivent respecter des règles bien précises. Comme nous le savons tous, on ne peut comparer que ce qui est comparable. Les chercheurs ont donc réparti les participants dans des groupes le plus homogène possible, c'est-à-dire qui se ressemblaient au maximum : âge, sexe, antécédents médicaux... Par exemple, si un groupe a une moyenne d'âge de 25 ans et un autre une moyenne de 75, cela constitue un biais car on ne pourra pas savoir si le résultat observé est lié à l'âge ou à l'objet de l'étude.

Autre contrainte importante, les conditions d'intervention au sein des groupes doivent être identiques. Idéalement, seul l'objet de l'étude doit différer. Dans le cas présent, les chercheurs ont choisi de suivre le questionnaire de référence, DSM 5 de l'association américaine de psychiatrie pour les 2 entretiens.  Humain et intelligence artificielle ont ainsi travaillé dans les mêmes conditions et ont pu être comparés de façon fiable. 


Quels sont les résultats de l'étude ?

Les analyses statistiques ont comparé les résultats de 90 personnes incluses dans le groupe "psychiatre avant agent conversationnel" à ceux de 89 incluses dans le groupe "agent conversationnel avant psychiatre". Sur ce total de 179 malades, 35 étaient atteints de dépression majeure selon les psychiatres. L'agent conversationnel en a identifié convenablement 17 sur les 35, soit 49%. Elle n'a pas reconnu le diagnostic pour 18 personnes, soit 51%. Ainsi, la moitié seulement des malades ont été diagnostiqués convenablement par l'agent conversationnel.

La spécificité était de 93%, c'est-à-dire la probabilité que le test soit bien négatif pour un patient qui n'est pas déprimé.

Pour résumer ces chiffres, on peut écrire que l'agent conversationnel peut dépister la moitié environ des dépressions, une performance diagnostique plutôt modeste donc. En revanche, lorsqu'il a porté le diagnostic, sa performance est bonne, il se trompe peu.

Autre résultat important, l'agent conversationnel a été très bien accepté. Tous les patients ont intégralement suivi les entretiens.

 

Quelle est l'interprétation des auteurs de l'étude?

L'accueil favorable de l'agent conversationnel suggère aux auteurs qu'il est "capable de délivrer de l'empathie, d'obtenir la confiance des patients et de réduire la sensation d'être jugé par un humain, permettant de réduire les barrières émotionnelles pour révéler les états affectifs".

L'intérêt serait d'utiliser l'agent conversationnel pour diagnostiquer cette maladie chronique qu'est la dépression, ce qui permettrait de faire gagner du temps aux professionnels de santé. Les auteurs relèvent que la validité du diagnostic de dépression sévère faite par l'agent conversationnel est satisfaisante. Des progrès restent à faire car les taux de diagnostic sont faibles pour les dépressions modérées. Parmi les améliorations nécessaires, les auteurs souhaitent un progrès dans la reconnaissance faciale des émotions et de la gestuelle, ce que l'on nomme l'expression non verbale qui, associée aux propos, permet au médecin psychiatre d'analyser le patient qui est en face de lui. 

 

 

 A SUIVRE: 

ENTRE MYTHE ET REALITE SCIENTIFIQUE, QUE PEUT APPORTER L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE EN MEDECINE ?

 

 

 

 

 

Référence: 

https://www.u-bordeaux.fr/Actualites/De-la-recherche/Des-humains-virtuels-pour-diagnostiquer-des-troubles-depressifs

 

 

http://www.nature.com/articles/srep42656


15/10/2017
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Intelligence Artificielle en médecine: existe-t-il une "exception digitale" qui fausse les résultats ?

En 2016, Geoffrey Hinton, l’un des inventeurs des réseaux de neurones artificiels, affirmait qu’il ne faudrait que 5 ans à 10 ans à l’intelligence artificielle pour supplanter les radiologues. La déclaration a fait date et a influencé le débat public. A tel point, que certains se sont aventurés à demander la fin de la formation de médecins radiologues. 

Il est un fait que l’imagerie est le champ d’activité médicale le plus propice au développement d’algorithmes issus de l’apprentissage profond. Cette méthode d’apprentissage machine est à l’origine des succès spectaculaires obtenus par plusieurs équipes de chercheurs à travers le monde. Depuis environ 3 ans, les annonces  de systèmes autonomes capables d’interpréter des images médicales avec « plus d’efficacité que des médecins expérimentés » se multiplient. 

 

Qu'en est-il réellement? C'est la question que s'est posée un groupe de radiologues de l'université de Séoul en Corée du Sud. Bien moins médiatisés que Geoffrey Hinton ou que les chercheurs de GOOGLE, ils se sont penchés sur la qualité scientifique des études impliquant l’IA en imagerie médicale. Ils ont examiné 516 articles publiés dans des revues scientifiques en 2018 et livrent leurs conclusions dans le numéro de mars 2019 du Journal Coréen de Radiologie. 

 

 

Quelles informations étaient recherchées à l'intérieur des 516 articles?

Les auteurs ont cherché à savoir si la méthodologie des études publiées en intelligence artificielle était en adéquation avec les principes scientifiques de la recherche clinique. 

Ils rappellent, dans leur introduction, que la validation d’une innovation peut se faire pour évaluer 3 effets potentiels: la performance diagnostique, l’effet sur le pronostic médical et l’efficacité sociale, c’est-à-dire le rapport entre les coûts et les bénéfices escomptés. 

En se référant aux règles habituelles de la recherche clinique, ils définissent les conditions que devraient respecter les chercheurs en intelligence artificielle médicale. Tout d'abord, il faudrait disposer, pour effectuer des tests de terrain, de données différentes de celles ayant servi à entraîner les machines. Ces données doivent être en nombre suffisant et devraient provenir de patients nouveaux, recrutés de façon prospective, dans des centres différents de celui qui a conçu le système d'IA. Enfin, elles doivent être représentatives des variations démographiques des malades et de la variabilité de leurs situations cliniques. 

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Les radiologues de Seoul se réfèrent à quelques règles fondamentales de la recherche clinique. Quelles sont-elles? 

 

Des groupes homogènes de malades

En recherche clinique, les patients sont sélectionnés pour participer. En effet, pour obtenir un résultat interprétable, il faut comparer entre elles des personnes comparables. Par exemple, si on veut tester un nouveau traitement anti-hypertenseur, il faut organiser une comparaison avec un ancien médicament entre  des groupes de malades qui se ressemblent. Toutes les personnes doivent bien entendu être atteinte d'hypertension artérielle. Mais certains éléments pourraient fausser les résultats: l'âge, le sexe, d'autres maladies comme le diabète par exemple. Pour que la comparaison soit fiable, les 2 groupes doivent comprendre la même proportion d'hommes et de femmes, de diabétiques etc. Ainsi, la recherche peut se faire dans des conditions proches de la réalité et donner des résultats fiables qui seront ensuite applicables dans "la vraie vie".

 

Etude prospective

Une étude prospective est une étude qui inclue des personnes sélectionnées. Elle s'oppose à l'étude rétrospective qui analyse les dossiers clos de malades déjà soignés. Pour étudier l'effet d'une technique médicale innovante ou d'un nouveau médicament, il faut organiser une étude prospective. Ainsi, il est possible de recruter les groupes homogènes dont nous avons parlé plus haut et d'organiser un suivi très précis des malades inclus. L'étude prospective est un élément essentiel de la fiabilité de l'évaluation de l'innovation en médecine. 

 

Etude multi-centrique

Une étude ayant lieu dans plusieurs centres. Une étude qui n'a qu'un seul centre comprend toujours un biais de recrutement, le premier d'entre eux est géographique. D'une ville à l'autre, vivent des personnes différentes. Le fait d'impliquer plusieurs centres permet de limiter ces biais de recrutement et d'augmenter les chances d'obtenir un groupe de personnes participantes représentatif de la population générale. 

 

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Les auteurs constatent que les chercheurs en intelligence artificielle s’affranchissent des règles de la recherche clinique et créent une véritable «exception digitale». En effet, les informaticiens évaluent la performance de leurs algorithmes à partir de données tests. Mais celles-ci sont extraites par sélection aléatoire à l’intérieur de la base de données qui a servi à entraîner la machine (Sur ce point, voir nos articles de la série "COMPRENDRE L'IA EN MEDECINE"). Il n’existe donc pas de validation extérieure, « dans la vraie vie », contrairement aux pratiques habituelles de la recherche médicale. 

 

Pour comprendre l'ampleur de ce phénomène, les radiologues de Séoul ont donc analysé 516 études publiées en 2018. Seulement 31, soit 6% avaient fait l’objet d’une validation extérieure. Mais aucune de ces 31 ne remplissait les conditions méthodologiques habituelles de la recherche clinique à savoir l’organisation d’une cohorte de suivi, le caractère prospectif et l’aspect multi-centrique. 

 

DISCUSSION DES AUTEURS

Leur analyse des 516 articles confirme ce que d’autres avant eux avaient détecté: la plupart des travaux publiés en IA pour imagerie médicale ont un faible niveau de preuves. Elles correspondent à des études de faisabilité technique et n’ont pas la méthodologie requise pour démontrer une efficacité dans le monde réel.

 



 

COMMENTAIRE  DE MEDECINE ET ROBOTIQUE

L'article des radiologues coréens est bienvenu. Ils montrent que le mouvement de l’intelligence artificielle médicale se fait à contre-courant des principes de la recherche médicale. Une "exception digitale" s'est constituée. Mais elle n'a aucune justification scientifique. 

La médecine est en effet une science biologique et sociale. Biologique, car le corps humain est un assemblage de cellules. Leur dysfonctionnement est à l'origine des maladies. Sociale, car la recherche médicale doit prendre en compte la diversité humaine. Pour cela, elle doit sélectionner des groupes représentatifs de la population générale. Tout phénomène observé chez un individu (par exemple l’effet d’un médicament ) est l’aboutissement de processus complexes au cours desquels cellules et organes interagissent avec leur environnement. Il en résulte qu'en médecine, il est presque impossible d’obtenir un résultat d’expérience fiable si les tests ne sont pas effectués au plus près des conditions réelles. C'est la raison pour laquelle la recherche clinique est organisée autour d'une méthodologie stricte et contraignante. Le vivant a donc ceci de particulier, qu’une technologie ne peut y être introduite ex cathedra. On "n’implémente" pas  une technologie dans l’organisme comme on charge un logiciel. 

Ainsi, la répercussion médiatique des résultats des expérimentations d’intelligence artificielle médicale est totalement contre-intuitive. C'est ce qui a conduit les radiologues de Séoul à mener leur analyse. Comme ils le montrent, l’intelligence artificielle médicale en est encore au stade de l’étude préliminaire.

Il ne s’agit certainement pas de minimiser l'impact de la technologie sur la médecine. Mais, sous peine de subir les plus grands échecs, l’IA doit s'intégrer dans une démarche scientifique d’évaluation de terrain. Les compétitions spectacles, telle celle organisée en Chine l'an passé entre un groupe de radiologues et une IA qui s'affrontaient pour interpréter des scanners cérébraux ne peuvent en tenir lieu. 

Les échecs existent déjà. Le système d'intelligence artificielle WATSON d’IBM, qui a été annoncé en 2013 comme une révolution du diagnostic médical, ne s'est toujours pas implanté et est en grande difficulté commerciale. Cet exemple devrait encourager à davantage de mesure et, surtout, de réalisme, toutes celles et tous ceux qui prophétisent le remplacement rapide des médecins par des systèmes automatisés. Il est parfaitement irresponsable, comme cela a été fait récemment,  de réclamer la diminution du nombre de médecins en formation ou la suppression pure et simple de telle ou telle spécialité en se basant sur un niveau de preuves aussi bas. Prétendre que les médecins vont disparaitre prochainement pour être remplacés par une IA et que les malades seront soignés par des robots intelligents et autonomes est une absurdité. 

Avant de vouloir se projeter sur les effectifs et de produire des prédictions chiffrées toutes plus fausses les unes que les autres, il conviendrait de définir le portrait robot de la médecine du XXIe siècle. Comment sera-t-elle exercée? Quelles maladies rencontrera-t-elle? Concernant le futur de la profession médicale, tout au plus peut-on écrire que certaines tâches seront automatisées et que les médecins devront, à l’avenir, être plus polyvalents pour s’adapter. A ce jour, très franchement, il est difficile d’aller plus loin dans la prospective. 

 

REFERENCES

Article des radiologues de Seoul 

Design Characteristics of Studies Reporting the Performance of Artificial Intelligence Algorithms for Diagnostic Analysis of Medical Images: Results from Recently Published Papers par Dong Work Kim et Coll.

Design Characteristics of Studies Reporting the Performance of Artificial Intelligence Algorithms for Diagnostic Analysis of Medical Images: Results from Recently Published Papers

 

Sur la recherche clinique

L'article de WIKIPEDIA est très clair et bien renseigné

https://fr.wikipedia.org/wiki/Essai_clinique

 

Les rubriques du BLOG consacrés à l'IA médicale

COMPRENDRE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE EN MEDECINE

 

LEXIQUE DE L'IA EN SANTE

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


05/06/2019
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