{"id":136903,"date":"2026-03-14T18:30:19","date_gmt":"2026-03-14T18:30:19","guid":{"rendered":"https:\/\/www.africa-press.net\/congo-kinshasa\/politique\/quand-les-algorithmes-devinent-nos-futures-maladies"},"modified":"2026-03-14T18:53:05","modified_gmt":"2026-03-14T18:53:05","slug":"quand-les-algorithmes-devinent-nos-futures-maladies","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.africa-press.net\/congo-kinshasa\/toutes-les-actualites\/quand-les-algorithmes-devinent-nos-futures-maladies","title":{"rendered":"Quand les algorithmes devinent nos futures maladies"},"content":{"rendered":"

Africa-Press – Congo Kinshasa. <\/strong> <\/span>L’intelligence artificielle deviendra-t-elle la meilleure allie\u0301e des me\u0301decins? De\u0301ja\u0300 tre\u0300s utilise\u0301e dans la de\u0301tection pre\u0301coce des cancers, l’IA continue de se de\u0301ployer dans tous les autres domaines de la me\u0301decine. Sa premie\u0300re force: pouvoir prendre en conside\u0301ration la mine d’informations que repre\u0301sente l’histoire me\u0301dicale des patients. C’est notamment gra\u0302ce a\u0300 ces donne\u0301es que le mode\u0300le d’intelligence artificielle Delphi-2M, conc\u0327u au Laboratoire europe\u0301en de biologie mole\u0301culaire (EMBL), parvient a\u0300 pre\u0301dire le risque de de\u0301velopper plus d’un millier de maladies durant les deux prochaines de\u0301cennies.<\/p>\n

Pre\u0301sente\u0301e en septembre 2025 dans Nature, cette IA utilise une approche similaire a\u0300 celle des grands mode\u0300les de langage (tels que ChatGPT), mais avec un changement majeur: \u00ab\u00a0Dans ces mode\u0300les, on a une se\u0301quence de mots avec des espaces entre eux. Or, il y a toujours la me\u0302me distance qui se\u0301pare les mots. Mais en sante\u0301, cette distance varie, car elle repre\u0301sente le temps entre deux e\u0301ve\u0301nements de sante\u0301: disons qu’un patient fait un infarctus et puis une pneumonie ; si les deux diagnostics ne sont se\u0301pare\u0301s que d’un jour, ce patient est dans un e\u0301tat tre\u0300s grave, alors que si deux anne\u0301es se sont e\u0301coule\u0301es entre l’infarctus et la pneumonie, la situation est tre\u0300s diffe\u0301rente \u00ab\u00a0, illustre le bio-informaticien Ewan Birney, directeur par inte\u0301rim de l’EMBL.<\/p>\n

Delphi-2M a e\u0301te\u0301 modifie\u0301 pour prendre en compte cette variable temporelle et ainsi faire le lien entre les diffe\u0301rents proble\u0300mes de sante\u0301 d’un me\u0302me patient. \u00ab\u00a0C\u0327a parai\u0302t plus simple de mode\u0301liser se\u0301pare\u0301ment chaque maladie, mais c\u0327a ne refle\u0301terait pas la re\u0301alite\u0301, affirme Ewan Birney. Dans la vraie vie, plusieurs maladies peuvent survenir, et elles de\u0301pendent les unes des autres. Par exemple, si quelqu’un a un cancer, cela change sa probabilite\u0301 de de\u0301velopper une maladie cardiaque, notamment parce que sa prise en charge me\u0301dicale sera tre\u0300s diffe\u0301rente.\u00a0\u00bb<\/p>\n

De\u0301duire la trajectoire de sante\u0301 la plus probable<\/b><\/p>\n

La force de ces intelligences artificielles est de faire des liens. De la me\u0302me fac\u0327on que ChatGPT e\u0301tablit des liens entre des mots pour en pre\u0301dire le prochain, les IA pre\u0301dictives en sante\u0301 comprennent comment diffe\u0301rentes donne\u0301es sont lie\u0301es pour en de\u0301duire la trajectoire de sante\u0301 la plus probable. Et pour cela, elles peuvent utiliser toute une panoplie de mesures, y compris celles ge\u0301ne\u0301re\u0301es durant le sommeil.<\/p>\n

C’est le cas de SleepFM, conc\u0327ue a\u0300 l’universite\u0301 Stanford aux E\u0301tats-Unis et pre\u0301sente\u0301e en janvier dans Nature Medicine. Elle utilise des donne\u0301es de polysomnographie, un examen me\u0301dical pour e\u0301tudier la qualite\u0301 du sommeil et de\u0301celer des troubles tels que les apne\u0301es. Ainsi, elle combine plusieurs variables physiologiques, dont l’activite\u0301 ce\u0301re\u0301brale, les mouvements oculaires, l’activite\u0301 cardiaque et respiratoire, ou encore la fonction musculaire des bras et des jambes. \u00ab\u00a0Le but de SleepFM est d’apprendre le langage du sommeil en inte\u0301grant ces diffe\u0301rentes mesures, ce qui lui permet de pre\u0301dire jusqu’a\u0300 130 maladies diffe\u0301rentes a\u0300 partir des enregistrements d’une seule nuit \u00ab\u00a0, re\u0301sume son cre\u0301ateur, James Zou, professeur associe\u0301 en sciences des donne\u0301es biome\u0301dicales a\u0300 l’universite\u0301 Stanford.<\/p>\n

Selon l’e\u0301tude, cet outil est particulie\u0300rement efficace pour pre\u0301dire la maladie de Parkinson et des de\u0301mences (pathologies ou\u0300 les troubles du sommeil seraient des indicateurs pre\u0301coces), des proble\u0300mes cardiaques cause\u0301s par l’hypertension, des he\u0301morragies ce\u0301re\u0301brales, ainsi que les cancers de la prostate, du sein et de la peau, et le risque de mortalite\u0301 dans un futur proche. Cette IA illustre bien l’avantage de ces outils pour le diagnostic et la pre\u0301diction en sante\u0301, qui nous permettent de combiner diffe\u0301rentes observations me\u0301dicales pour capturer une image plus comple\u0300te de l’e\u0301tat de sante\u0301 d’une personne.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Elle arrive a\u0300 se faire une repre\u0301sentation beaucoup plus riche du sommeil et capture de fac\u0327on plus holistique toute la physiologie du corps avec une re\u0301solution tre\u0300s e\u0301leve\u0301e, permettant d’en re\u0301ve\u0301ler les nuances et de faire des associations que nous ne voyions pas auparavant \u00ab\u00a0, souligne James Zou. Le plus difficile est la collecte de donne\u0301es, car on ne fait pas tous des polysomnographies re\u0301gulie\u0300res ! Mais la multiplication de dispositifs portatifs qui mesurent des parame\u0300tres de sante\u0301, tels que les montres ou les bagues connecte\u0301es, pourrait combler ce manque de donne\u0301es. \u00ab\u00a0C’est la prochaine e\u0301tape ; me\u0302me si les informations recueillies par ces dispositifs ne sont pas aussi riches, ils capturent des signaux tre\u0300s inte\u0301ressants sur le long terme, et ils faciliteraient une application beaucoup plus large de ces technologies de pre\u0301diction \u00ab\u00a0, pre\u0301voit-il.<\/p>\n

D’autres IA se de\u0301veloppent en paralle\u0300le pour les pathologies les plus difficiles a\u0300 diagnostiquer. C’est notamment le cas des maladies ge\u0301ne\u0301tiques rares, ou\u0300 le diagnostic est tre\u0300s difficile pre\u0301cise\u0301ment a\u0300 cause de leur rarete\u0301. Lorsqu’il y a plusieurs cas d’une me\u0302me maladie, on peut les e\u0301tudier pour en comprendre les causes, ce qui facilite sa de\u0301tection ulte\u0301rieure pour tout nouveau cas ; mais, lorsqu’il n’y a que tre\u0300s peu de cas (sachant que ces maladies peuvent e\u0302tre re\u0301pertorie\u0301es sur un seul individu), il n’y a tout simplement pas suffisamment de donne\u0301es pour faire ces analyses. La seule possibilite\u0301 alors est d’analyser l’ensemble du ge\u0301nome de la personne, pour en de\u0301celer les mutations ge\u0301ne\u0301tiques qui pourraient e\u0302tre a\u0300 l’origine de la maladie… Mais il peut y en avoir des millions ! C’est la\u0300 que l’IA ope\u0300re sa magie.<\/p>\n

Une IA pour renouveler les prescriptions<\/b><\/p>\n

Aux E\u0301tats-Unis, l’Utah a lance\u0301 en janvier une vaste expe\u0301rimentation pour permettre a\u0300 une IA de remplacer le me\u0301decin lors du renouvellement de prescriptions. Ce plan pilote durera 12 mois, durant lesquels l’IA Doctronic (un chatbot me\u0301dical) \u00ab\u00a0verra\u00a0\u00bb des patients et validera ou non le renouvellement, moyennant quatre dollars. Pour cela, elle utilise une base de donne\u0301es alimente\u0301e par des pharmacies afin de ve\u0301rifier que le patient prend bien le me\u0301dicament en question. Cette de\u0301cision est soutenue par des re\u0301sultats publie\u0301s en juillet 2025 dans un preprint (article non encore revu par les pairs), ou\u0300 les concepteurs de Doctronic affirment que cet outil parvient a\u0300 trouver le bon diagnostic dans 81 % des cas et que ses conclusions sur le traitement a\u0300 suivre s’alignent a\u0300 99 % avec ceux de vrais me\u0301decins.<\/p>\n

De\u0301crypter les mutations ge\u0301ne\u0301tiques<\/b><\/p>\n

\u00ab\u00a0Ces maladies sont tre\u0300s graves en ge\u0301ne\u0301ral, c’est-a\u0300-dire qu’elles sont cause\u0301es par des mutations avec un haut potentiel de pathoge\u0301nicite\u0301, ayant un impact phe\u0301notypique e\u0301leve\u0301 \u00ab\u00a0, rappelle Yuval Itan, ge\u0301ne\u0301ticien a\u0300 l’E\u0301cole de me\u0301decine Icahn au Mont Sinai\u0308, a\u0300 New York (E\u0301tats-Unis). Pour les de\u0301celer, son e\u0301quipe a conc\u0327u une intelligence artificielle nomme\u0301e V2P (pour \u00ab\u00a0variant-to-phenotype\u00a0\u00bb). Pre\u0301sente\u0301e en novembre dernier dans Nature Communications, cette IA a e\u0301te\u0301 entrai\u0302ne\u0301e avec les donne\u0301es correspondant a\u0300 environ 300.000 mutations ge\u0301ne\u0301tiques connues pour leur pathoge\u0301nicite\u0301.<\/p>\n

Ces informations lui permettent d’analyser la totalite\u0301 des mutations ge\u0301ne\u0301tiques chez un individu et d’estimer la pathoge\u0301nicite\u0301 de chacune, ainsi que les phe\u0301notypes qu’elles sont susceptibles de causer (proble\u0300mes cardiaques, me\u0301taboliques, de\u0301veloppementaux, etc.). \u00ab\u00a0Quand on lui pre\u0301sente le ge\u0301nome d’un patient, on lui indique aussi les phe\u0301notypes qu’il pre\u0301sente, pour que V2P puisse classer ses variants ge\u0301ne\u0301tiques en fonction de leur potentiel pathoge\u0300ne et de leur lien avec ces phe\u0301notypes, et ainsi souligner celui ou ceux qui ont la plus haute probabilite\u0301 d’e\u0302tre a\u0300 l’origine de la maladie \u00ab\u00a0, explique-t-il.<\/p>\n

Me\u0302me le ge\u0301ant e\u0301tats-unien de la tech, Google, s’y inte\u0301resse. Sa filiale DeepMind avait de\u0301ja\u0300 re\u0301volutionne\u0301 la recherche biome\u0301dicale avec son intelligence artificielle AlphaFold, qui lui a valu le prix Nobel de chimie 2024 pour sa capacite\u0301 de pre\u0301diction des structures des prote\u0301ines. Exploit qu’elle espe\u0300re re\u0301ite\u0301rer avec AlphaGenome, sa nouvelle IA pre\u0301sente\u0301e en janvier dans Nature. Celle-ci pre\u0301dit l’impact de mutations sur diffe\u0301rents processus de re\u0301gulation ge\u0301ne\u0301tique, un mode\u0300le utile a\u0300 la fois pour diagnostiquer une maladie et pour comprendre les me\u0301canismes qui la causent.<\/p>\n

Mieux pre\u0301dire les facteurs de risque<\/b><\/p>\n

Ces pre\u0301dictions a\u0300 partir de l’information ge\u0301ne\u0301tique peuvent aussi concerner les pathologies qu’une personne pourrait de\u0301velopper. \u00ab\u00a0Les mutations potentiellement dangereuses repre\u0301sentent des facteurs de risque, et, puisque le logiciel peut de\u0301duire quels phe\u0301notypes elles peuvent causer, on peut infe\u0301rer quelles maladies une personne risque d’avoir, pre\u0301cise Yuval Itan. Si on y ajoute des informations sur l’histoire me\u0301dicale du patient, on pourra mieux pre\u0301dire ses facteurs de risque. \u00a0\u00bb<\/p>\n

L’enjeu de\u0301sormais est d’alimenter toutes ces IA avec suffisamment de donne\u0301es pour lui permettre de faire des liens, et pour cela, le plus facile est de combiner des donne\u0301es issues de diffe\u0301rentes mesures et qui peuvent prendre des formes diverses (texte, image, vide\u0301o, audio, graphiques, tableaux, etc.). Un des premiers exemples de ces IA multimodales en me\u0301decine est BiomedGPT, conc\u0327ue par des chercheurs de l’universite\u0301 Lehigh et de l’ho\u0302pital ge\u0301ne\u0301ral du Massachusetts, aux E\u0301tats-Unis. Cet outil pre\u0301sente\u0301 en aou\u0302t 2024 dans Nature Medicine peut analyser des images me\u0301dicales, mais aussi du texte dans le but de faciliter le diagnostic, et ce, dans tous les domaines de la me\u0301decine.<\/p>\n

Ces IA multimodales ont fait l’objet d’un congre\u0300s scientifique en juin 2024 a\u0300 Toronto (Canada), dont les conclusions ont e\u0301te\u0301 publie\u0301es en de\u0301cembre dernier dans la revue The Lancet Digital Health. Celles-ci mettent notamment en avant l’inte\u0301re\u0302t de ces technologies pour aider les me\u0301decins a\u0300 prendre les meilleures de\u0301cisions dans chaque cas: \u00ab\u00a0En tant que me\u0301decin, on a souvent une intuition clinique sur le diagnostic le plus probable, mais la re\u0301alite\u0301 est que le cerveau humain ne peut prendre en compte en me\u0302me temps qu’un nombre limite\u0301 de variables, alors que les outils d’intelligence artificielle ont le potentiel de combiner beaucoup plus de donne\u0301es, ce qui permettrait une prise en charge la plus individualise\u0301e possible pour chaque patient \u00ab\u00a0, espe\u0300re Mamatha Bhat, he\u0301patologue spe\u0301cialise\u0301e en transplantations a\u0300 l’universite\u0301 de Toronto et auteure de la revue.<\/p>\n

Selon les conclusions de ce congre\u0300s, ces IA capables de combiner diffe\u0301rentes donne\u0301es seront particulie\u0300rement utiles pour la pre\u0301vention, en prenant en compte toutes les donne\u0301es disponibles sur un individu, telles que des informations de\u0301mographiques (a\u0302ge, sexe…), socio-e\u0301conomiques, immunologiques, ge\u0301ne\u0301tiques, me\u0301taboliques, etc., afin d’identifier pre\u0301cocement les personnes les plus a\u0300 risque et de proposer un suivi me\u0301dical adapte\u0301. Ensuite, la prise en compte de donne\u0301es en temps re\u0301el, gra\u0302ce aux dispositifs portatifs par exemple, aiderait a\u0300 de\u0301tecter toute de\u0301gradation de leur sante\u0301 le plus rapidement possible, afin de commencer le traitement ade\u0301quat sans perdre de temps.<\/p>\n

Ces technologies pourraient aussi devenir une aide pre\u0301cieuse pour la prise de de\u0301cisions, par exemple dans le cadre de greffes, ou\u0300 il faut de\u0301cider quelle personne recevra un greffon, et donc vivra. \u00ab\u00a0Malgre\u0301 tous nos efforts, il peut y avoir de la subjectivite\u0301 dans ce genre de de\u0301cisions tre\u0300s graves, par exemple, lorsqu’on doit choisir entre deux patients et qu’on a eu une expe\u0301rience ne\u0301gative re\u0301cente avec un cas ressemblant a\u0300 un de ces patients: pour e\u0301viter que cela se re\u0301pe\u0300te, on peut e\u0302tre enclin a\u0300 choisir l’autre patient, me\u0302me si objectivement ce n’est pas la de\u0301cision approprie\u0301e \u00ab\u00a0, pre\u0301vient Mamatha Bhat. Pour assister les me\u0301decins dans ce choix, elle a re\u0301fle\u0301chi a\u0300 une aide technologique: un comite\u0301 de se\u0301lection entie\u0300rement compose\u0301 d’agents d’intelligence artificielle, qui s’inspire d’un ve\u0301ritable comite\u0301 d’experts.<\/p>\n

Une bonne expertise du taux de survie des patients greffe\u0301s<\/b><\/p>\n

Ces agents sont des mode\u0300les de langage entrai\u0302ne\u0301s pour \u00ab\u00a0re\u0301fle\u0301chir\u00a0\u00bb comme des experts en diffe\u0301rents domaines (un he\u0301patologue, un chirurgien, un cardiologue et un assistant social). Dans ces simulations, les agents experts parlent entre eux comme les experts humains le font dans la re\u0301alite\u0301, a\u0300 partir des me\u0302mes donne\u0301es, afin de de\u0301terminer si un patient est un bon candidat a\u0300 une greffe de foie. Selon une e\u0301tude publie\u0301e ce mois de mars dans The Lancet Digital Health, ce comite\u0301 virtuel a e\u0301tudie\u0301 plus de 8000 cas re\u0301els de greffes, pre\u0301disant avec succe\u0300s la probabilite\u0301 de survie des patients greffe\u0301s dans 92 % des cas.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Nous testons cet outil dans plusieurs pays (E\u0301tats-Unis, Singapour, Inde, Arabie saoudite) pour e\u0301valuer s’il parvient a\u0300 s’adapter aux normes de chaque site et si ses de\u0301cisions sont en accord avec celles des vrais comite\u0301s de se\u0301lection, re\u0301ve\u0300le Mamatha Bhat. On veut savoir si l’outil serait une aide ou pas dans ces diffe\u0301rents contextes, et surtout comprendre pourquoi, parfois, il n’arrive pas aux me\u0302mes conclusions que les vrais experts. \u00a0\u00bb<\/p>\n

Ce besoin de compre\u0301hension des de\u0301cisions des IA est pre\u0301cise\u0301ment un des points qui restreint leur utilisation en matie\u0300re de sante\u0301. \u00ab\u00a0Il est crucial que les me\u0301decins puissent savoir comment l’IA est arrive\u0301e a\u0300 telle ou telle conclusion, ils ont besoin de comprendre le raisonnement pour pouvoir lui faire confiance \u00ab\u00a0, insiste Mamatha Bhat. Pourtant, la plupart de ces outils sont encore des \u00ab\u00a0boi\u0302tes noires\u00a0\u00bb, qui donnent un re\u0301sultat sans aucune transparence sur le cheminement qui l’a ge\u0301ne\u0301re\u0301.<\/p>\n

Des approches telles que des IA explicables tentent de mieux e\u0301lucider leur raisonnement et pourraient changer la donne. Mais sans cela, il est impossible pour un me\u0301decin de se fier aveugle\u0301ment aux conclusions d’une IA (d’autant plus qu’elles peuvent halluciner), et aucun patient n’acceptera une intervention lourde si on ne parvient pas a\u0300 lui en expliquer le besoin.<\/p>\n

La de\u0301cision ultime appartient au corps me\u0301dical<\/b><\/p>\n

De cette barrie\u0300re technologique de\u0301coule un proble\u0300me le\u0301gal: celui de la responsabilite\u0301. Si la conclusion d’une IA entrai\u0302ne une erreur me\u0301dicale, qui est fautif? La technologie et ses concepteurs? Le me\u0301decin qui a valide\u0301 cette de\u0301cision? \u00ab\u00a0L’intelligence artificielle est seulement un copilote, la de\u0301cision ultime appartient toujours au corps me\u0301dical, ainsi que la responsabilite\u0301 de ce choix \u00ab\u00a0, affirme Mamatha Bhat. Il est donc d’autant plus important que l’outil explique en de\u0301tail son raisonnement, sans quoi le me\u0301decin ne pourra tout simplement pas se fier a\u0300 ses conclusions et en prendre la responsabilite\u0301.<\/p>\n

D’autres e\u0301cueils existent, tels que la standardisation et l’anonymisation des donne\u0301es, le respect de la confidentialite\u0301, le risque de biais, etc. Mais les experts du domaine restent optimistes: \u00ab\u00a0La re\u0301gulation de ces outils sera un chemin tre\u0300s long, mais c’est un de\u0301fi qu’on peut surmonter \u00ab\u00a0, estime Ewan Birney. L’IA a un potentiel re\u0301volutionnaire en sante\u0301, mais elle doit d’abord gagner la confiance des me\u0301decins.<\/p>\n

Quand l’IA se spe\u0301cialise<\/b>
\n– L’ANE\u0301VRISME CE\u0301RE\u0301BRAL<\/b> est une dilatation anormale d’un vaisseau sanguin du cerveau, qui risque de se rompre et de causer une he\u0301morragie grave. Il est donc vital de le de\u0301tecter a\u0300 temps. Mais ces petites structures (entre 5 et 8 mm de diame\u0300tre en moyenne) sont difficiles a\u0300 identifier. Pour faciliter cette ta\u0302che, l’Inria a conc\u0327u un algorithme qui interpre\u0300te les images me\u0301dicales et de\u0301ce\u0300le les ane\u0301vrismes. L’objectif est de\u0301sormais d’inte\u0301grer cet outil dans des syste\u0300mes d’IRM, pour automatiser le repe\u0301rage de ces anomalies.<\/p>\n

– LE DIABE\u0300TE DE TYPE 2<\/b> constitue la premie\u0300re cause de handicap acquis chez l’adulte. Un des facteurs qui augmentent ce risque de complications graves est un syste\u0300me immunitaire suractive\u0301. Pour identifier les patients avec ces profils pro-inflammatoires, une collaboration entre l’Inria et l’Inserm, entre autres, a lance\u0301 le projet Intercept-T2D, dans le but de de\u0301velopper une IA qui tienne compte des parame\u0300tres immunitaires (tels qu’un taux e\u0301leve\u0301 de monocytes) pour e\u0301tablir le profil inflammatoire du patient de\u0300s la pose du diagnostic de diabe\u0300te.<\/p>\n

– LES PROBLE\u0300MES DU SYSTE\u0300ME CARDIO-VASCULAIRE<\/b> peuvent causer des complications durant l’anesthe\u0301sie. Pour mieux mai\u0302triser ce risque, le projet AnaestAssist de l’AP-HP et de l’Inria a imagine\u0301 un jumeau nume\u0301rique du syste\u0300me cardio-vasculaire du patient. Il mode\u0301lise l’e\u0301tat de sante\u0301 de la personne, ajuste\u0301 en temps re\u0301el gra\u0302ce a\u0300 des donne\u0301es he\u0301modynamiques re\u0301colte\u0301es durant l’anesthe\u0301sie, afin de de\u0301tecter pre\u0301cocement tout signal inquie\u0301tant. Cet outil, pre\u0301sente\u0301 en mai 2025 dans un congre\u0300s scientifique aux E\u0301tats-Unis, permettrait e\u0301galement d’e\u0301valuer a\u0300 l’avance l’efficacite\u0301 des interventions, pour mieux pre\u0301parer les chirurgies et e\u0301viter les complications.<\/p>\n

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