observatoire régional
de la santé et du social

Intelligence artificielle et observation de la santé

Quels ORS pour quelle observation ?

L'intelligence artificielle (IA) a commencé à faire évoluer l'observation et le suivi de la santé depuis déjà quelques années, et son rôle dans ce domaine devrait continuer à se renforcer dans les années à venir. C’est pourquoi une réflexion autour des outils utilisés dans ce champ vient d’être engagée dans la plupart des ORS, de façon plus collective lors du séminaire de La Rochelle qui vient de se tenir. À un moment où celle-ci se déploie et où des sénateurs veulent créer des … observatoires régionaux de la santé à travers un projet de loi déposé en janvier 2025. Peut-être d’ailleurs, n'y a-t-il a pas besoin de l’artificielle intelligence pour leur rappeler que le plus ancien a été créé il y a plus de cinquante ans en Île-de-France à la demande du préfet Maurice Doublet pour travailler sur la carte sanitaire et qu’il en existait un dans chaque région dix ans plus tard à la suite du rapport en janvier 1981 du … sénateur Guy-Pierre Cabanel. Qu’est-ce que l’IA peut apporter à la santé, quelques idées sont d’ailleurs mentionnées dans la suite de ce préambule ; mais, de façon plus large, que peut-elle apporter à la santé publique à travers une observation de la santé revisitée ? Quelle est la vision des deux outils les plus connus (utilisés ?) que sont ChatGPT et Perplexity lorsque la question de l’observation de la santé leur est posée ? L’un est plutôt pour bien définir ce qu’est l’observation de la santé, l’autre est plus tourné vers l’avenir et ce qui peut s’entrevoir pour le futur. Comme tout est désormais jeu, l’un des possibles est d’arriver à déterminer de qui provient les différentes parties du texte qui suit : ChatGPT, Perplexity, celui ou celle qui a introduit ce préambule à moins qu’il s’agisse… d’un sénateur signataire du projet de loi susmentionné.

Définition et dimensions de l'observation en santé

L’observation en santé désigne l’ensemble des méthodes et outils utilisés pour recueillir, analyser et interpréter des données sur l’état de santé d’une population ou d’un individu, dans le but de décrire cette situation, d’identifier ses déterminants, et de suivre son évolution dans le temps et l’espace. Elle s’inscrit dans une démarche de santé publique visant à fournir une image globale ou thématique de la santé, à aider à la décision, et à orienter les politiques sanitaires. L’observation médicale est individuelle lors d’une rencontre entre un patient et un professionnel de santé. À l’échelle collective, l’observation en santé vise à décrire l’état de santé d’une population, à analyser les déterminants (facteurs physiques, génétiques, environnementaux, psychiques, professionnels, culturels ou comportementaux), et à évaluer l’impact des politiques, notamment pour l’offre de soins. Elle permet de mettre en évidence les inégalités de santé, de suivre les tendances et d’orienter les interventions.

Ses objectifs et outils

Plusieurs objectifs apparaissent comme essentiels pour qu’une observation de la santé soit efficiente et remplisse le mieux ses missions. Le premier passe par le recueil des faits, sans jugement, pour comprendre les situations cliniques ou collectives. Dans une société qui va de plus en plus vite, que l’IA soit ou non présente, détecter des signes de confort, de mal-être, ou des troubles chez l’individu ou sur la population devient prépondérant. Concomitant à cet impératif, la recherche dans l’espace-temps s’avère indispensable, comme le fait notamment l’OR2S pour le programme Jesais ; il s’agit alors d’assurer un suivi pour évaluer l’efficacité des politiques et des actions de santé publique. Enfin, l’observation de la santé se veut d’être l’outil préalable à la priorisation d’actions en fournissant des éléments d’aide à la décision pour les professionnels, les chercheurs et les décideurs. Pour remplir au mieux ces différents objectifs, l’observation en santé repose sur divers outils de recueil, à travers des examens physiques et des signes cliniques, des données quantitatives et qualitatives (statistiques, enquêtes, études épidémiologiques), ce qui permet alors de déterminer puis d’analyser les déterminants de santé.

Inégalités sociosanitaires territoriales

L'observation en santé est essentielle pour suivre les tendances et les inégalités sociosanitaires. Elle permet de collecter et analyser des données précises sur l’état de santé d’une population à différents moments et sur différents territoires. Cela offre une image globale et dynamique, permettant de repérer l’évolution de certains indicateurs de santé et d’anticiper les problématiques émergentes. Elle met en lumière les disparités spatiales et sociales. Elle évalue l’efficacité des politiques et interventions de santé publique à travers la mesure de l’impact des actions menées. Grâce à une connaissance fine des besoins, l’observation favorise la mise en place d’actions adaptées et efficaces, en impliquant les acteurs locaux et les habitants pour une meilleure appropriation des enjeux sanitaires. En identifiant précisément où et comment se manifestent les inégalités, l’observation rend possible la planification d’actions ciblées et l’allocation optimale des ressources pour améliorer la santé de tous, notamment des groupes les plus défavorisés.

L’IA déjà présente en médecine…

L'IA a déjà fait d'énormes progrès dans le domaine de l’analyse d’images médicales. Les systèmes offerts peuvent aider les médecins à poser des diagnostics plus précis et plus rapides, réduisant ainsi les risques d'erreurs humaines. L'IA pourrait jouer un rôle clé dans la médecine de précision. En combinant des données génétiques, des antécédents médicaux, des analyses de laboratoire, et des données comportementales, les systèmes d'IA pourraient proposer des traitements personnalisés plus efficaces. Ce type de médecine individualisée permettrait de mieux cibler les thérapies et d’optimiser les résultats. Avec l’évolution des technologies de l’IA, les consultations médicales à distance deviennent de plus en plus courantes. Des assistants virtuels intelligents peuvent aider à diagnostiquer des symptômes en ligne, répondre aux questions des patients, et leur fournir des conseils médicaux de base. L'IA peut aussi avoir un impact profond sur la recherche médicale en permettant d’analyser rapidement de vastes ensembles de données. Cela pourrait accélérer la découverte de nouveaux traitements, de vaccins, ou même de nouvelles pathologies.

...et en santé publique

L’IA peut aussi aider à alléger la charge administrative des professionnels de santé, en automatisant des tâches comme la gestion des dossiers médicaux, la facturation, ou encore la planification des rendez-vous. Cela permettra aux médecins de se concentrer davantage sur les soins directs aux patients et la participation au recueil de données pour une meilleure connaissance collective. L'IA permet déjà d'analyser en temps réel une quantité massive de données collectées par des capteurs portables, des montres connectées, des dispositifs médicaux, etc. Ces outils peuvent mesurer des paramètres vitaux, comme la fréquence cardiaque, la pression artérielle, la température corporelle, le niveau de glucose... L'IA peut analyser ces données pour détecter des anomalies, prédire des risques de maladies ou même anticiper des crises (signes avant-coureurs d'une crise cardiaque ou d'un AVC). Finalement, l’IA va transformer la manière dont les maladies vont être observées, diagnostiquées et traitées. L’avenir de l'IA en santé semble être un mélange d’assistance virtuelle, de diagnostic assisté par machine, de médecine personnalisée et d'optimisation des processus de traitement de données. Cela promet non seulement des soins plus rapides et plus efficaces, mais aussi une médecine plus proactive, mieux axée sur la prévention.

L’IA à la croisée des chemins : lueur d’espoir ou labyrinthe chthonien.