La Mayo Clinic vise la domination de l'IA en santé

Dans une course mondiale pour intégrer l’intelligence artificielle dans les soins de santé, la Mayo Clinic se positionne agressivement comme une avant-garde, tirant parti de sa riche histoire d’innovation et de ses vastes archives de données. Alors que les hôpitaux et les chercheurs du monde entier embrassent l’IA comme une ruée vers l’or technologique destinée à redéfinir la médecine, l’institution basée à Rochester est déterminée à mener la charge.

Pendant un siècle et demi, la proéminence de la Mayo Clinic est venue d’approches révolutionnaires telles que de nouveaux modèles de soins aux patients, une recherche pionnière et des avancées technologiques comme la tenue standardisée des dossiers des patients. Aujourd’hui, son leadership continu semble intrinsèquement lié à sa maîtrise de la révolution florissante de l’IA. La clinique a déjà développé près de 100 algorithmes, avec des centaines d’autres en cours, conçus pour effectuer des tâches allant de l’interprétation des électrocardiogrammes avec une précision surhumaine à l’amélioration de l’impact des biopsies de patients. Pour alimenter ces initiatives ambitieuses, Mayo a récemment lancé le premier cluster de supercalcul en santé, utilisant la technologie d’IA de pointe de Nvidia.

Pour diriger cet effort monumental, la Mayo Clinic a fait venir Micky Tripathi, un ancien fonctionnaire de l’administration Biden, en tant que son directeur de la mise en œuvre de l’IA. Bien que l’investissement exact reste non divulgué, il est manifestement substantiel. Tripathi exprime succinctement l’ambition de la clinique : “Nous avons toujours été fiers d’être l’organisation numéro 1. C’est ce que nous voulons être.” Les experts conviennent que Mayo est actuellement à l’avant-garde de la course à l’IA dans les soins de santé. Thomas Davenport, professeur au Babson College qui étudie la technologie commerciale, note que “le nombre d’initiatives qu’ils ont en cours est probablement plus large que celui de toute autre institution de soins de santé que je connais”.

Cependant, cette adoption rapide de l’IA soulève des questions critiques concernant la confidentialité des patients, la prévention des erreurs médicales, l’atténuation des biais algorithmiques et la garantie que les cliniciens conservent le contrôle ultime. Tripathi, qui a joué un rôle déterminant dans l’élaboration des premières réglementations américaines en matière d’IA dans les soins de santé, est maintenant confronté au défi de naviguer dans ces mêmes règles. Il reconnaît les risques inhérents, déclarant : “Il y a toujours des craintes que nous devrions tous avoir, concernant les conséquences involontaires d’une technologie qui n’est pas gérée de manière appropriée. Mais nous passons beaucoup de temps à le faire.”

L’avantage fondamental de la Mayo Clinic en matière d’IA réside dans son dépôt de données inégalé. De la création du premier dossier de santé centré sur le patient au début des années 1900 à son adoption complète du logiciel MyChart d’Epic en 2018, standardisant les dossiers numériques, l’institution a méticuleusement collecté des informations. Cela a été encore amplifié en 2019 avec le lancement de la Mayo Clinic Platform, qui permet à un groupe sélectionné de systèmes de santé de partager des données anonymisées de plus de 50 millions de patients à des fins de recherche. Cette richesse d’informations, comme le souligne Tripathi, fournit “une quantité considérable de données”.

Ces vastes données alimentent des outils comme RecordTime, un programme d’IA générative conçu pour extraire et traiter du texte à partir de dossiers médicaux externes, y compris des PDF et des notes manuscrites. Tripathi estime que cette technologie a probablement sauvé des vies dans les hôpitaux communautaires de Mayo en déterrant des détails critiques, tels que les allergies, enfouis profondément dans des antécédents de patients fragmentés. L’IA générative est également déployée pour des tâches comme la transcription des conversations médecin-patient et la détection des chutes dans les chambres d’hôpital.

En neurologie, l’outil d’IA StateViewer transforme la façon dont les médecins interprètent les scanners cérébraux. Le Dr David Jones, directeur du programme d’IA en neurologie de Mayo, note que si les comparaisons manuelles des scanners par tomographie par émission de positrons (PET) étaient autrefois la norme, StateViewer rend le processus deux fois plus rapide et potentiellement trois fois plus précis. Après six ans de développement, l’outil analyse les scanners PET, les comparant à une base de données de milliers de cas pour différencier les conditions. Lorsqu’un nouveau scanner de patient est téléchargé, le logiciel présente les 20 cas les plus similaires, permettant aux médecins d’évaluer les schémas inhabituels avec plus de confiance. Crucialement, l’IA assiste, plutôt que de diagnostiquer, aidant les cliniciens à détecter les signes de neurodégénérescence avec une plus grande vitesse et précision. Des recherches récentes indiquent que l’outil a aidé à identifier les types de démence dans 88 % des cas.

La cardiologie a également connu une intégration significative de l’IA. Le diagnostic d’un cœur faible nécessitait traditionnellement un échocardiogramme, impliquant souvent de longs délais d’attente. Mayo a développé un réseau neuronal, un cadre d’IA modelé sur le cerveau humain, entraîné sur plus de 7 millions d’électrocardiogrammes (ECG). Cette IA peut détecter un cœur faible en examinant l’ensemble de la forme d’onde de l’ECG d’un nouveau patient, y compris des aspects que les humains n’ont pas encore nommés. Le Dr Paul Friedman, président de la médecine cardiovasculaire de Mayo, décrit la technologie comme “incroyablement puissante”, comparant ses connaissances à un “super-pouvoir” pour les cliniciens. Cet outil alimenté par l’IA, expérimenté par les patients via un stéthoscope numérique, a reçu l’autorisation de la FDA pour une utilisation commerciale et se répand maintenant au-delà de Mayo.

En pathologie, la clinique a numérisé plus de 12 millions de lames de verre, créant un immense cache de données anonymisées. Matt Redlon, vice-président de la biologie numérique chez Mayo Clinic Digital Pathology, explique que plus un modèle d’IA s’entraîne sur de lames, plus il peut apprendre à reconnaître des schémas nuancés de progression de la maladie.

Alors que certains médecins, comme le Dr Rebecca Thomas, présidente du groupe de travail de l’Association Médicale du Minnesota sur l’IA dans les soins de santé, expriment le besoin d’une plus grande transparence concernant les algorithmes d’IA, d’autres trouvent des avantages tangibles. Le Dr Peter Noseworthy, un électrophysiologiste cardiaque, considérait initialement l’IA comme un “gadget”, mais voit maintenant le personnel “commencer à s’appuyer davantage sur les solutions d’IA générative pour nous décharger du travail administratif”. Il souligne que les médecins peuvent être à l’aise avec l’IA tant qu’elle est comprise comme un “outil de prédiction des risques” plutôt que comme un test diagnostique.

Tripathi assure que la Mayo Clinic n’étouffe pas le développement technologique, mais établit plutôt des garde-fous stricts à mesure que de nouveaux concepts approchent du déploiement, tous les algorithmes étant soumis à un examen approfondi pour la sécurité et la confidentialité. Il estime que l’IA n’éliminera pas d’emplois à Mayo, mais améliorera plutôt l’efficacité et “développera l’expertise”, en particulier dans des spécialités comme la neurologie où il existe une pénurie importante de spécialistes. L’objectif ultime, souligne-t-il, est la mise en œuvre : “Si vous ne la mettez pas entre les mains des cliniciens qui travaillent directement avec les patients, cela n’a pas d’importance.”