L’IA et le jumeau numérique sont les évolutions tech qui se répandent le plus dans plusieurs domaines, mais l’évolution dans le secteur de la santé est la plus prometteuse.
L’intelligence artificielle (IA) et le jumeau numérique (Digital Twin en anglais) sont effectivement les deux évolutions technologiques dont on parle le plus dans plusieurs domaines et industries, au point de révolutionner divers aspects de nos vies professionnelles ou de notre quotidien. Mais c’est bien l’évolution récente de l’IA combinée aux Digital Twin dans le secteur de la santé qui présente le plus de promesses, d’opportunités et de défis.
Le jumeau numérique est défini par la Commission européenne comme « une représentation numérique d’entités ou de processus » utilisant « des données en temps réel et historiques pour représenter le passé et le présent » et créer « des modèles pour simuler des scénarios futurs » (1). On doit ce concept à la NASA qui l’avait introduit dans les années 1960 pour simuler un vaisseau spatial et être capable de déboguer les problèmes de vol en temps réel au fur et à mesure qu’ils surviennent. Ce concept a été utilisé avec succès lors de la mission Apollo 13 lorsque le vaisseau spatial a subi un dysfonctionnement et que l’équipe de la NASA a dû simuler les conditions à bord d’Apollo 13 pour ramener le vaisseau spatial et les astronautes en toute sécurité sur Terre (2).
A l’origine de ces nouvelles évolutions spectaculaires, il y a aussi la croissance rapide du Big Data et les progrès continus de la data-science ainsi que de l’intelligence artificielle (IA) et les calculs haute performance (HPC) de ces dernières années. Ces avancées ont permis d’exploiter et d’accélérer tout le potentiel de la recherche et du développement des jumeaux numériques pour la santé avec la mise à disposition d’outils, de logiciels, d’experts Data/IA et d’une infrastructure cyber-technologique robuste au bénéfice des scientifiques et des médecins-chercheurs.
En effet ces technologies, qui s’appuient sur des analyses de données avancées et des simulations en temps réel, promettent des progrès significatifs voire une révolution de l’ensemble du système de santé, le traitement et la prévention des maladies, la fabrication des médicaments et aussi la gestion des prestations de soins en général, améliorant ainsi l’espérance de vie et le bien-être des humains.
Ce jumeau de la personne constitue une projection numérique du corps du patient intégrant ses données personnelles, traitées par l’intelligence artificielle. Le jumeau numérique d’un patient est une prévision complète des réactions de son organisme à des traitements ou à une intervention chirurgicale et même de sa santé future. Ce sont des modèles génératifs formés à partir de nombreuses données au niveau des patients et qui sont améliorées grâce à des modèles d’IA dont la capacité d’apprendre des modèles quantitatifs et prédictifs de phénomènes complexes (comme le corps humain) ne sont plus à démontrer.
Il sera possible, par exemple, de s’entraîner en amont d’une opération sur le jumeau numérique d’un organe du patient, d’établir des diagnostics, des pronostics médicaux ou encore de tester le dosage de médicaments ou une nouvelle molécule. Dans le domaine de la pharmacodynamie, qui étudie les effets des substances actives sur l’organisme ; le support du jumeau numérique couplé à l’IA permet d’anticiper et remédier les effets biochimiques, physiologiques et moléculaires des médicaments sur l’organisme que ce soit dans le processus de fabrication ou d’administration.
Grâce aux essais numériques, les chercheurs et professionnels de la santé en médicaments peuvent réaliser plus rapidement les premières évaluations de la sécurité et de l’efficacité des candidats-médicaments, avec une meilleure précision et même réduire les délais et le nombre de patients nécessaires aux essais cliniques. Même si les patients réels restent indispensables dans les études de phase avancée, les patients virtuels permettent de tester les nouveaux candidats-médicaments avant les phases de développement.
Si les applications du jumeau numérique de la personne humaine augmenté par l’IA dans le domaine médical restent encore à leurs débuts nonobstant quelques beaux succès, il n’en demeure pas moins que c’est une aide importante pour la pratique des professionnels de santé aujourd’hui et demain.
Par ailleurs, l’IA en milieu médical est de plus en plus utilisée pour l’aide à la décision clinique et l’analyse d’imagerie pour les tomodensitogrammes (TDM) (3), les radiographies, les IRM et autres images à la recherche de lésions ou d’autres résultats qu’aucun radiologue humain ne pourrait relever.
Passons en revue quelques cas d’usage combinant l’IA et le jumeau numérique qui créent un écosystème d’innovation médicale permettant :
1. Amélioration de la prise de décision clinique
Les jumeaux numériques augmentés par l’IA peuvent améliorer les systèmes d’aide à la décision clinique, permettant ainsi de prodiguer des soins de santé personnalisés et de prendre des décisions optimales plus éclairées et rapidement. Par exemple, en oncologie, un jumeau numérique peut simuler la réponse de différents types de tumeurs à une chimiothérapie, et l’IA peut ensuite suggérer le protocole optimal pour un patient particulier.
Un collectif d’experts explique dans la revue Harvard Business Review comment l’IA et les jumeaux numériques peuvent simuler différents scénarios de traitement, permettant aux médecins de tester diverses stratégies avant de les mettre en œuvre sur les patients (4).
2. Précision dans la médecine personnalisée
L’IA et le jumeau numérique vont transformer les soins de santé en prévoyant et en prévenant les maladies. L’IA peut analyser les simulations fournies par les jumeaux numériques pour recommander des traitements spécifiques à chaque patient.
Le Dr Anna Niarakis (Université de Toulouse III-Paul Sabatier, Inria Saclay) a développé un modèle de jumeau numérique spécifiquement adapté à la polyarthrite rhumatoïde (PR) (5) associant les modèles simulés et les observations cliniques du monde réel. La maladie auto-immune déclenche une inflammation articulaire multiforme, affectant des patients pour lesquels les traitements conventionnels à base d’anticorps sont inefficaces dans environ 40 % des cas.
Ce jumeau numérique médical crée par les biologistes, les informaticiens et avec la collaboration de Sanofi R&D, a permis de mettre en place un systèmes de simulation capables de construire une « articulation numérique » dynamique et de simuler la progression de la maladie, les réponses aux traitements et les risques des nouvelles thérapies pharmaceutiques (6).
3. Surveillance à distance et télésanté
Les jumeaux numériques permettent une surveillance en temps réel des patients et des appareils utilisés. Les données transmises sont utilisées pour gérer les maladies chroniques à distance. Cette approche améliore les soins aux patients, permet d’intervenir rapidement et réduit le besoin de se déplacer à l’hôpital.
La télémédecine regroupe des applications variées, comme la téléconsultation (visite médicale à distance), le télé-monitoring (surveillance de paramètres à distance), le télé-coaching et la télé-réhabilitation (avec notamment des programmes d’activité physique suivis à distance) ou encore la télésurveillance (permettant une surveillance des patients à distance et une intervention rapide en cas de signal).
La revue Science Direct révèle dans un article que les solutions de télésanté basées sur l’IA, alimentées par des jumeaux numériques, améliorent considérablement la satisfaction des patients en facilitant la gestion proactive de leurs problèmes, tout en permettant aux professionnels de la santé d’offrir un meilleur accès aux soins (7).
L’intégration de l’IA et des jumeaux numériques en santé est appelée à transformer de multiples facettes de nos vies en ouvrant de nouvelles perspectives passionnantes dans le domaine des soins, l’amélioration de la précision du diagnostic ou encore l’optimisation des protocoles de traitement pour sauver de plus en plus de vies.
Si les avantages de l’IA et du jumeau numérique en santé sont indéniables, ils posent également des problèmes et des défis liés à la confidentialité des données, à l’éthique, à la fiabilité des modèles de jumeaux numériques, aux biais algorithmiques. La nécessité de poser des cadres réglementaires restent à régler pour garantir que ces technologies soient utilisées de manière responsable et profiter pleinement de leurs capacités.
Références article :
(1) Commission européenne, « What is the European Digital Twin of the Ocean ? », research-and-innovation.ec.europa.eu, Bruxelles, 21 avr. 2022.
(2)https://ntrs.nasa.gov/citations/20210023699
(3) C’est un examen d’imagerie lors duquel on utilise un ordinateur pour assembler une série de clichés radiographiques afin de créer des images détaillées à 3D d’organes, de tissus, d’os et de vaisseaux sanguins du corps.
(4)https://hbr.org/2022/09/how-to-use-digital-health-data-to-improve-outcomes
(5) La polyarthrite rhumatoïde (PR) est une maladie auto-immune qui implique divers facteurs génétiques, environnementaux et épigénétiques.
(6) https://www.nature.com/articles/s41746-022-00610-za
(7) https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2949723X23000065