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Il est à nouveau ici question de Deep Mind, cette filiale de Google spécialisée dans l’intelligence artificielle et qui a fait parler d’elle en début d’année en battant grâce au logiciel Alphago qu’elle a conçu le maitre mondial du jeu de go. C’est à l’analyse de données de santé que Deep Mind s’intéresse maintenant.

Google a passé un accord avec la fondation privée de soins "Royal Free London National Health Service (NHS) Foundation Trust" qui rassemble trois hôpitaux de la capitale britannique. Ce sont ainsi, les dossiers médicaux de 1,6 millions de patients qui sont récupérés pour être traités et analysés. Le but affiché est de faciliter la surveillance des patients atteints de maladie rénale en développant une application d’alerte précoce appelée « Streams ».

Pour ce faire DeepMind  a récupéré l’ensemble des données anonymées de l’ensemble des patients mais s’est engagée à tout effacer fin 2017. Dés la fuite sur l’accord avec le NHS rendue publique par la revue « New Scientists » et devant l’ampleur des données collectées, la presse internationale  s’est émue, à juste titre, des utilisations que peut en faire une société comme Google. Il n’y a à peu près aucun moyen de vérifier que ces données ne seront pas utilisées à d’autres fins que celles stipulées dans l’accord. Qui plus est, pour que établir une véritable transparence, il faudrait que l’algorithme utilisé par DeepMind pour traiter ces données soit rendu public…cela n’est pas pour demain.

D’ores et déjà l’ambition de Google va au delà du traitement de l’insuffisance rénale et développe une plate forme « patient Rescue »qui fournira à l’administration du NHS des services d’analyses de données. DeepMind ne prévoit pas d’automatiser les décisions cliniques – par exemple, les traitements à donner aux patients – mais il s’agit d’aider les médecins en faisant des prédictions basées sur des données qu’un individu ne peut pas appréhender. Ainsi, en comparant les informations d’un nouveau patient avec des millions d’autres cas, Patient Rescue pourrait, par exemple, être en mesure de prévoir qu’il est  dans les premiers stades d’une maladie dont les symptômes ne sont pas encore clairement visibles. Les médecins pourraient ensuite exécuter des tests pour voir si la prédiction est correcte.L’idée est que le même algorithme générique pourrait être employé pour beaucoup de maladies (la deuxième phase de recherche aurait  pour objet la détection précoce du risque de septicémie).

L’apport fondamental fait par les équipes de DeepMind est le changement radical de point de vue : jusqu’à ce jour, dans la recherche médicale traditionnelle on utilisait les données pour tester une hypothèse émise par le chercheur alors que  Deep Mind crée un programme qui, à partir d’une masse de données, fabrique un modèle et  formule des hypothèses. C’est la même démarche que celle qui a permis de concevoir AlphaGO : à partir de données, la machine acquiert et développe par elle même la capacité à prendre la décision optimale parmi toutes les décisions possibles.

Il est certain que ces incursions au plus profond de notre intimité sous le prétexte de mieux nous soigner peuvent nourrir de légitimes craintes. Il est certain que la réduction d’un humain à une masse de données c’est à dire de nombres,  pose des problèmes graves sur le plan philosophique et déontologique. Il est certain que les recherches sur le big data en médecine sont tellement prégnantes qu’elles sont des enjeux financiers énormes qui aiguisent tous les appétits. Pourtant Il faut saluer la créativité des chercheurs de Google et  retenir que, grâce à ces algorithmes nouveaux, nous serons de mieux en mieux  médicalement suivis.

Jacques Puyou

Secrétaire national An@é

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Dernière modification le lundi, 23 mai 2016
Puyou Jacques

Professeur agrégé de mathématiques - Secrétaire national de l’An@é

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