Utilisation des systèmes d’IA en médecine

Un médecin a besoin de beaucoup d’expérience, de connaissances et d’années de formation pour pouvoir analyser un ECG de manière experte. Les procédures automatisées basées sur l’IA peuvent ici offrir un soutien efficace. Et un système d’IA dans ce domaine doit également être formé.

Ceci est notamment entrepris (dans ce cas) avec de très grandes quantités de données ECG de haute qualité. Une telle formation signifie, par exemple, que même les plus petites anomalies des ECG peuvent être trouvées et que des données fiables peuvent ensuite être utilisées pour établir un diagnostic. Mais quelles sont les données de haute qualité nécessaires pour cela ? Et comment savoir si un système d’IA est fiable ou non ? Telles sont les questions auxquelles PTB va répondre dans le cadre du projet TEF Health. Daniel Schwabe, l’un des chercheurs du PTB, dirige une équipe de projet dynamique composée d’experts du PTB, du Fraunhofer Institute for Telecommunications et du TÜV AI Lab. Cette équipe est responsable des lots de travaux axés sur les « Normes et Qualité » et la « Certification ». « PTB souhaite utiliser ce projet pour faire progresser de manière significative l’assurance qualité des données en tant que fondement des systèmes d’IA en médecine », explique le Dr Schwabe. « Cela signifie que nous pourrons créer une base pour une utilisation fiable de l’IA au sein de l’UE », ajoute le professeur Tobias Schäffter. Il est le chef de la division Physique médicale et informatique métrologique du PTB, qui a initié le groupe projet et l’accompagne stratégiquement.

Assurer la confiance dans les mesures – c’est ce que PTB représente fondamentalement. Et il le fait en évaluant la qualité des mesures et des ensembles de données. PTB garantira également la fiabilité de la métrologie numérique du futur. Il le fera en évaluant des données et en expliquant des algorithmes qui contribueront ensuite à certifier l’intelligence artificielle. PTB travaille avec d’autres acteurs centraux dans le domaine de l’infrastructure qualité en Allemagne (BAM, DAkkS, DIN, DKE). Ensemble, ils proposent une infrastructure de qualité qui est numériquement transformée, interopérable et tournée vers l’avenir – et c’est QI Digital. Le ministère fédéral allemand de l’Économie et de l’Action pour le climat (BMWK) a lancé le projet QI Digital. L’IA en médecine est l’un des trois thèmes centraux de l’initiative allemande, ce qui signifie qu’elle coopérera étroitement avec le projet européen TEF Health.

En pratique, les données numériques en médecine ne peuvent jamais être mesurées et évaluées en tant que valeurs individuelles. Au lieu de cela, des systèmes complexes de procédures de mesure et de capteurs doivent plus souvent être compris et caractérisés. Penser de manière holistique et intercontextuelle est également crucial. Et c’est aussi quelque chose qui sera exigé par la métrologie et les systèmes d’essai qui doivent garantir la confiance, la fiabilité et la sécurité à l’avenir. Tout comme les prototypes internationaux du mètre et du kilogramme servaient de normes pour la métrologie dans le passé, les normes de qualité pour les données en réseau et l’IA devraient être traçables à des quantités qui peuvent être mesurées. Ces recherches seront avancées au PTB dans le cadre d’un pôle d’innovation qui aborde actuellement trois domaines thématiques : la Smart Mobility, la Smart City et la Smart Health.

Le projet TEF Santé

Le projet TEF Health de l’UE tient compte de la vitesse époustouflante des progrès techniques de l’IA et de la robotique dans divers domaines, y compris le secteur de la santé. Au total, 51 institutions sont impliquées dans TEF Health (avec TEF pour Testing and Experimenting Facilities). Ils vont tester de nouvelles approches de l’IA dans des environnements proches de la réalité. Cela s’applique aux nouveaux logiciels, tels que ceux utilisés lors du diagnostic des patients, et cela s’applique également aux appareils intelligents qui fonctionnent directement sur ou même à l’intérieur des patients – tels que les robots chirurgicaux, les carebots ou les implants intelligents. En dehors de cela, de nouvelles exigences réglementaires – comme des protocoles de test standardisés – seront élaborées dans le cadre du projet. Pour cette raison, non seulement les principaux hôpitaux et établissements médicaux (tels que la Charité à Berlin et le Karolinska Institutet à Stockholm) ainsi que les instituts de recherche industrielle sont représentés dans ce projet.

Des organismes de réglementation comme le TÜV et, surtout, des instituts nationaux de métrologie comme le PTB et son homologue français le LNE sont également de la partie. Le projet est dirigé par le professeur Petra Ritter de la Charité – Universitätsmedizin Berlin. Un objectif important à long terme de TEF Health est d’établir des collaborations durables entre l’économie, la recherche académique et d’autres acteurs. Les ressources et infrastructures d’évaluation nouvellement créées seront à l’avenir à la disposition de l’industrie sous forme de services. Cela nous permettra d’utiliser l’IA dans les soins de santé pour l’ensemble de l’Europe, et cette IA sera fiable et sécurisée et aura été testée.