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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CONSCIENCE DES MACHINES OU ANTHROPOMORPHISME?

Les machines, peuvent-elles, un jour, prendre conscience? Le débat a été relancé par des chercheurs de l'université Columbia à New-York qui publient, dans le numéro de janvier 2019 de la revue Science Robotics, le compte-rendu d'une expérience spectaculaire. Ils ont fabriqué un bras robotisé qui s’est auto-programmé. Sans aucune notion préalable de géométrie ou de physique, le robot a appris seul à quoi il pouvait servir et a réussi à accomplir 2 tâches de préhension. Les auteurs pensent avoir acquis le premier pas vers la conscience des machines. Sans surprise, ils ont été intensément relayé sur les réseaux sociaux. Certains commentateurs ont manifesté leur inquiétude. Notre futur est-il menacé par une technologie émancipée qui absorberait progressivement la civilisation humaine jusqu'à l'asservir complètement?

Les chercheurs ont-ils vraiment ouvert le chemin vers des robots conscients?

Nous décrivons leur travail ci-dessous. Comme il est d'usage dans ce blog, la première partie de notre article est une description factuelle de la publication scientifique, simple résumé explicatif. La seconde partie est l'analyse de la rédaction de médecine-et-robotique.

Nous espérons que chacune et chacun d'entre vous trouvera matière à forger sa propre opinion sur ce sujet passionnant. 

 

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 La consultation médicale robotisée. Illustration par Vanessa Guedj  http://vanessaguedj.com

 

POURQUOI CETTE ETUDE? QUELLES ETAIENT LES MOTIVATIONS DES CHERCHEURS?

Les chercheurs exposent le raisonnement sous-jacent à la conception de leur expérience. Leur objectif est de fabriquer un robot capable d’apprendre par lui-même, sans programmation explicite préalable. Ils partent de l’hypothèse que la première étape dans cette voie est d’obtenir un système capable de créer une image de lui-même, ce que l’on appelle une auto-modélisation (« self-modeling » en anglais). A partir de là, le robot pourrait apprendre en planifiant ses actions intérieurement. Ceci pourrait alors avantageusement remplacer les méthodes actuelles d’apprentissage robotique où chaque tâche fait l’objet d’un entraînement physique coûteux. 

 

Pour atteindre leur but, les chercheurs ont utilisé l’apprentissage machine (« machine learning » en anglais). L’apprentissage machine est utilisé en intelligence artificielle pour faire apprendre une tâche déterminée aux systèmes. Ceci correspond à ce qu’on nomme l’intelligence artificielle (IA) « étroite » (« narrow artificial intelligence en anglais). Mais l'IA étroite ne peut pas généraliser, et donc, ne peut pas apprendre des tâches nouvelles toute la vie.

Ce cadre général étant posé, les chercheurs définissent un concept qui va guider leur travail: créer un « moi » du robot et le séparer de la tâche proprement dite. Ainsi, chaque nouvelle expérience permettrait à la machine de redéfinir elle-même son modèle et d’apprendre en permanence. 

Ces concepts sont probablement abstraits pour nombre de lectrices et de lecteurs. Nous allons maintenant décrire l’expérience, ce qui devrait aider  à les comprendre. 

 

QUELLE A ETE L'EXPERIENCE REALISEE PAR LES CHERCHEURS?

Description du robot

Le robot étudié est très éloigné de l'humanoïde de l'illustration ci-dessus. L'humanoïde est probablement l'image qui nous arrive lorsque l'on évoque un robot conscient capable d'apprendre. En réalité, la recherche n'en est pas encore à ce stade. Le robot étudié par les chercheurs de Columbia est un bras robotisé avec 4 degrés de liberté, avec une pince à l'extrémité. Il peut réaliser un plan horizontal de 37 cm de diamètre et de 51 cm dans le plan vertical. La distance maximale entre 2 points atteignable est de 74 cm.  

 

 Principe de l’apprentissage et de la création du modèle de soi-même (self-modeling)

La première étape a consisté à faire réaliser au bras robotisé 1000 trajectoires aléatoires au cours de laquelle il a découvert par lui-même ce qu’il était capable de faire. Pour chaque trajectoire, le système informatique a enregistré 1000 couples de données que les chercheurs ont nommé paires d'action-sensation. L'action correspond à la commande motrice ( la commande qui déplace la position du bras robotisé). La sensation correspond aux coordonnées dans l'espace (la position du robot après l'action de la commande motrice). Ceci donne un schéma en 3 dimensions en forme de cloche. Le "modèle de soi-même" n'est donc pas une représentation physique réelle du bras robotisé mais un graphique qui représente toutes les positions possibles du bras robotisé dans l'espace. 

Vous pouvez visualiser à la fois le robot de l'expérience et le graphique du modèle dans les 40 premières secondes de la video ci-dessous. (Video en anglais mais le plus important est de voir les images)

 

Les tâches apprises par le robot

Pour pouvoir apprendre, le robot doit capter les relations entre les positions dans l'espace et les commandes motrices. Les méthodes actuelles d’apprentissage profond, une forme particulière d’apprentissage machine, permettent de réaliser le traitement informatique des données nécessaire à cet objectif.

Les chercheurs ont donc implémenté un algorithme de deep-learning pour entraîner l'auto-modèle à réaliser 2 tâches, l'une de ramassage/placement, la seconde d'écriture à la main. Les 2 tâches peuvent être visionnée sur la video. 

Dans le premier exercice, il fallait saisir des billes de 20 mm de diamètre, 9 au total et les placer dans un verre. Le taux de réussite du ramassage a été de 44%, celui du dépôt dans le verre de 100%. Le deuxième exercice était une tâche d’écriture à la main. 

Enfin, les chercheurs ont réalisé une troisième expérience pour laquelle un élément du robot a été remplacée par un morceau plus long et déformé, l'idée étant de simuler une partie accidentée. Le robot a réussi à détecter la partie modifiée et s’est reprogrammé tout seul. La reprogrammation a demandé seulement 10% de données en plus. Le bras « accidenté » a ensuite été capable de réaliser la tâche de ramassage/placement avec seulement une petite perte de performance.

 

La conclusion des chercheurs

Pour les chercheurs, la réalisation de représentations de soi-même sera essentielle pour que les robots franchissent les limites de l’IA restreinte ( effectuer un petit nombre de tâches précises) et parviennent à l’IA générale (posséder des capacités cognitives comparables à celles du cerveau humain). Selon leur opinion, la séparation du « soi » et de la tâche, qu’ils ont essayé de reproduire dans leur expérience est, dans l’évolution de l’espèce humaine,  à l’origine de la conscience.

 

COMMENTAIRE DE LA REDACTION DE MEDECINE ET ROBOTIQUE

Les chercheurs new-yorkais ont présenté leur travail comme la réussite d’un robot qui a appris seul, parti de zéro, sans aucune notion de physique ou de géométrie. La nouvelle a été largement diffusée et commentée sur les réseaux sociaux. A leur suite, de nombreux commentateurs y ont vu l’apparition de la conscience des machines. 

Qu'en est-il réellement? 

Notre première interrogation porte sur le point de départ de l'apprentissage. Peut-on affirmer, comme le font les chercheurs, que le robot apprend à partir de zéro? Certes, aucun logiciel de physique ni de géométrie n’a été implémenté mais le bras robotisé n’est pas un objet inerte. L'apprentissage s'est fait par, et au moyen d'un système informatique auquel on a ajouté des algorithmes de deep learning.  L’informatique a été un élément essentiel de cette expérience et en a été le point de départ.

Ecrire que le robot a appris de zéro, c'est oublier un peu vite l’informatique. Les algorithmes d'apprentissage profond sont en effet des outils élaborés. En amont de leur expérience, les chercheurs ont réalisé une programmation informatique complexe pour orienter les algorithmes vers les tâches à accomplir. Elle ne représente certainement pas zéro et il est tout à fait regrettable qu'elle soit ainsi occultée dans la discussion des auteurs.

Cette expérience constitue une indéniable avancée technique mais il nous semble que le seul résultat scientifique qui puisse être retenu est le rôle efficace que peut jouer l'intelligence artificielle, l'apprentissage profond en particulier, dans l'élaboration de nouveaux robots.

Si la prouesse technique est indéniable, il ne faut pas extrapoler. Les chercheurs s'aventurent dans le champs des neurosciences et font de surprenantes comparaisons avec la biologie du cerveau. Ils sous-entendent que leurs algorithmes d'apprentissage ont donné au robot un « soi », détaché de l’action. Ils reprennent l'une des hypothèses en cours en sciences psychologiques pour affirmer que cette dissociation entre le "soi", capable de former une image de soi-même, et l'action est à l'origine de l'apparition de la conscience chez les humains. En réalité, nous ignorons totalement comment la conscience est arrivée aux   êtres vivants. Neuroscientifiques et anthropologues ont formulé de nombreuses hypothèses, toutes dignes d’intérêt, mais, à ce stade de nos connaissance scientifiques, aucune conclusion ne peut être avancée. Dès lors, comment affirmer avoir reproduit une entité dont on ignore presque tout?

Chacun appréciera la conclusion des chercheurs selon ses opinions et sa sensibilité personnelles. Pour notre part, nous estimons que les algorithmes d'apprentissage profond introduits dans ce bras robotisé ne forment pas un esprit conscient. Il ne sont rien d'autre que des composants techniques, tout à fait humains, issus des sciences et des techniques du XXIe siècle. Le robot des chercheurs de Columbia n’a rien imaginé et n’a pas pris conscience de lui-même. Il n’a pas de « soi », terme que nous continuerons à réserver à la psychologie humaine et animale. Attribuer des capacités cérébrales à ce bras robotisé est un anthropomorphisme.

 

 

 

 

 

 

 

 Lien vers la publication de Science Robotics que nous avons commentée

https://robotics.sciencemag.org/content/4/26/eaau9354/tab-figures-data

 

Video de présentation de la publication de Science Robotics (en anglais)

 

POUR EN SAVOIR PLUS

Sur l'apprentissage machine

LEXIQUE DE L'IA EN SANTE : QU'EST-CE QUE L'APPRENTISSAGE MACHINE?

 

Sur l'apprentissage profond (deep learning)

LEXIQUE DE L'IA EN SANTE: QU'EST-CE QUE LE DEEP LEARNING ?


18/04/2019
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