L'intelligence artificielle appliquée au diagnostic des maladies

On retrouve l'intelligence artificielle dans tous les aspects de la vie quotidienne, même dans le diagnostic et le traitement de multiples pathologies. Comment ça marche ?
L'intelligence artificielle appliquée au diagnostic des maladies
Leonardo Biolatto

Relu et approuvé par le médecin Leonardo Biolatto.

Dernière mise à jour : 28 septembre, 2022

Le diagnostic des maladies a toujours été effectué par du personnel de santé qualifié. Cependant, les programmes technologiques ont avancé ces dernières années, pouvant servir de support. Nous nous intéressons ici à l’intelligence artificielle appliquée au diagnostic des maladies.

L’intelligence artificielle et la médecine sont liées depuis de nombreuses années. Plusieurs études établissent que ce type de programme peut être utilisé dans presque tous les domaines de la santé humaine. Cependant, son utilisation spécifique pour diagnostiquer des maladies n’a pas encore été pleinement explorée.

Un groupe d’experts de Birmingham a conclu que l’intelligence artificielle pouvait être appliquée au diagnostic des maladies. On pense qu’elle pourrait surpasser les humains dans l’identification de certaines pathologies.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

Tout d’abord, il est essentiel de définir ce qu’est l’intelligence artificielle ou IA. En termes simples, l’IA est un ensemble d’algorithmes qui tentent de reproduire les capacités cognitives de l’être humain. Bien que cela semble être une technologie lointaine, nous l’utilisons tous les jours sans même nous en apercevoir.

Les fonctions courantes, telles que le déverrouillage facial sur les téléphones mobiles ou les assistants vocaux, sont rendues possibles grâce à l’IA. Cette technologie est également appliquée dans l’agriculture, le transport, l’éducation et la finance.

Dans le domaine médical, il existe des chatbots qui demandent automatiquement des symptômes pour diagnostiquer des pathologies. Il est ainsi possible de savoir si l’on souffre d’une maladie courante, comme la pneumonie.

Intelligence artificielle.
L’IA peut être une application simple et quotidienne pour déverrouiller un téléphone, par exemple. Mais elle peut aussi être complexe et analyser une quantité inconsidérable de données.

Qu’est-ce que l’apprentissage en profondeur ?

Il existe aujourd’hui de multiples formes d’intelligence artificielle. La plus utilisée dans le diagnostic des maladies est le deep learning.

Ce n’est rien de plus qu’une branche de l’apprentissage automatique, qui permet aux machines d’apprendre automatiquement sans avoir à être programmées. Les systèmes pourront alors interpréter une série de données pour faire des prédictions.

Avec le deep learning , les ordinateurs apprennent par eux-mêmes. Et ce, grâce à la reconnaissance de formes multiples.

La principale caractéristique est l’utilisation d’un système de neurones artificiels à différents niveaux. En termes simples, le programme comprend une donnée au niveau initial. Il la transmet ensuite à un niveau supérieur, où elle est combinée avec d’autres données pour produire des informations plus complexes.



L’intelligence artificielle peut-elle diagnostiquer des maladies ?

Maintenant que les concepts d’IA et de deep learning sont un peu plus clairs, nous pouvons expliquer plus en détail le rôle de l’intelligence artificielle dans le diagnostic des maladies. Récemment, la première recherche sur le sujet a été publiée dans The Lancet Digital Health.

La recherche a été menée au University Hospitals Birmingham NHS Foundation Trust. Les participants ont examiné près de 20 500 articles, bien que moins de 1 % répondaient aux critères d’inclusion. Malgré tout, ils ont pu conclure que l’IA était capable de détecter des pathologies avec la même précision que l’homme.

Les maladies diagnostiquées avec l’IA allaient des cancers aux problèmes de vision. Les experts ont analysé un total de 14 études, à travers lesquelles ils ont déterminé que l’IA a diagnostiqué la maladie dans 87 % des cas, dépassant le personnel médical, avec un indice de sensibilité de 86 %.

La technologie a pu identifier une personne en bonne santé dans 93 % des cas. Le personnel de santé n’a atteint que 91 %.

Autres études sur l’IA et la santé

Le nombre d’études impliquant l’intelligence artificielle dans le diagnostic des maladies a augmenté de façon exponentielle ces dernières années. Elle a même été mise en œuvre dans le diagnostic et le traitement de pathologies émergentes, comme la COVID-19.

Une étude publiée sur International Journal of Biological Sciences a montré que l’IA a été utilisée dans l’analyse d’images pour le diagnostic de la COVID-19. Le processus a ainsi été accéléré et les soins aux patients ont été rationalisés en pleine pandémie.

D’autre part, un article de la revue Current Oncology a précisé que l’IA est utilisée dans le diagnostic de différents types de cancer. Les techniques de dépistage du cancer colorectal assistées par l’intelligence artificielle représentent une étape cruciale dans la réduction de l’incidence des néoplasies.

La cardiologie a également bénéficié de l’IA. Cette technologie est devenue un outil fondamental pour le diagnostic des maladies cardiovasculaires. En effet, elle analyse plus précisément un échocardiogramme, par exemple.

Diagnostic par intelligence artificielle.
L’IA a plus de vitesse pour lire les images, ce qui accélère les processus de diagnostic.



Une technologie encore à perfectionner

Les résultats de la première recherche et d’autres études sur l’application de l’intelligence artificielle dans le diagnostic des maladies sont prometteurs. Cependant, il s’agit d’une technologie récente qui doit être affinée pour réduire la probabilité d’erreurs et de biais.

Par ailleurs, l’absence d’études vérifiées et fiables sur l’application de cette technologie freine son avancée. En ce sens, il ne reste plus qu’à attendre quelques années et voir comment les découvertes scientifiques évoluent pour pouvoir compter sur l’IA dans n’importe quel centre de santé du monde.


Toutes les sources citées ont été examinées en profondeur par notre équipe pour garantir leur qualité, leur fiabilité, leur actualité et leur validité. La bibliographie de cet article a été considérée comme fiable et précise sur le plan académique ou scientifique


  • Ramesh AN, Kambhampati C, Monson JR, Drew PJ. Artificial intelligence in medicine. Ann R Coll Surg Engl. 2004 Sep;86(5):334-8.
  • Huang S, Yang J, Fong S, Zhao Q. Artificial intelligence in the diagnosis of COVID-19: challenges and perspectives. Int J Biol Sci. 2021 Apr 10;17(6):1581-1587.
  • Mitsala A, Tsalikidis C, Pitiakoudis M, Simopoulos C, Tsaroucha AK. Artificial Intelligence in Colorectal Cancer Screening, Diagnosis and Treatment. A New Era. Curr Oncol. 2021 Apr 23;28(3):1581-1607.
  • Zhou J, Du M, Chang S, Chen Z. Artificial intelligence in echocardiography: detection, functional evaluation, and disease diagnosis. Cardiovasc Ultrasound. 2021 Aug 20;19(1):29.
  • Hashimoto DA, Witkowski E, Gao L, Meireles O, Rosman G. Artificial Intelligence in Anesthesiology: Current Techniques, Clinical Applications, and Limitations. Anesthesiology. 2020 Feb;132(2):379-394.
  • Gupta R, Srivastava D, Sahu M, Tiwari S et al. Artificial intelligence to deep learning: machine intelligence approach for drug discovery. Mol Divers. 2021 Aug;25(3):1315-1360.

Ce texte est fourni à des fins d'information uniquement et ne remplace pas la consultation d'un professionnel. En cas de doute, consultez votre spécialiste.