Ce samedi matin, nombreux étaient les académiciens et professeurs de médecine de nos universités à être venus se réchauffer dans le magnifique bâtiment du XIXe siècle de la rue Ducale. Un contraste d’autant plus saisissant, la médecine du future et la technologie du présent se discutent dans une institution créée il y a 177 ans.
S’étonner, Comprendre, Critiquer
En insistant sur les trois piliers qui font de l’étudiant un futur bon médecin, Le Pr Gustave Moonen (ULg) nous interroge sur la place de la médecine numérique dans le cursus universitaire.
L’apport positif des nouvelles technologies ne fait plus de doute. D’une part elles permettront de gagner en temps médical. D’autre part un cursus moins encyclopédique sera libéré d’au moins un semestre, où les compétences en sociologie, philosophie et psychologie pourront prendre place et apporter à nos futurs médecins plus d’humanisme et d’empathie.
Le patient deviendra un acteur à part entière dans le soin, notamment par l’automatisation de la clinimétrie et le suivi en continu. Le médecin devra apprendre à collaborer.
Mégadonnées et intelligence artificielle
Pour comprendre les enjeux, il faut comprendre de quoi l’on parle. Le Dr Guillaume Smits (génétique pédiatrique – ULB) rappelle à l’assemblée les progrès de l’intelligence artificielle de Deep Blue (1997 IBM) à AlphaGo (2015 DeepMind-Google). Le Deep Learning est capable aujourd’hui de surpasser les médecins dans le diagnostic des rétinopathies diabétiques, du cancer du sein, des mélanomes. Si l’intelligence humaine surpasse la machine dans l’analyse de données à 2 ou 3 dimensions, l’intelligence artificielle est seule capable de traiter des données à multiples dimensions. Son rôle est donc de réduire (réductionnisme) les données à quelques données exploitables par le médecin.
La machine garde cependant plusieurs éléments réduisant son efficacité : les biais liés aux bases de données incomplètes ou non contrôlées, la faible capacité à prédire les cas exceptionnels, l’analyse combinatoire qui peut prendre des proportions folles si l’on se base sur tous les variants possibles, et enfin la « Black Box », c’est-à-dire que le raisonnement de la machine est inconnu.
La machine reste avant tout un outil rapide, qui libère les médecins des tâches longues et répétitives. Par exemple, 50 ans de recherche sur les proto-oncogènes ont récemment été accompli en 6 mois de travail de puissance statistique. Cette rapidité d’intégration des informations permet une médecine personnalisée, prédictive, préventive et participative (Médecine 4P)
Deux questions restent pour le moment sans réponse, sera-t-il un jour possible de réduire et numériser et appliquer un raisonnement cartésien à toute la biologie du vivant ? la machine sera-telle un jour capable de détecter ses propres biais ?
Le patient partenaire
Ce qui reste une certitude est le changement de la relation entre le médecin et son patient. Elle se muera en une collaboration étroite et continue, appuyée par l’immense vague des applications mobiles et appareils connectés. Pour le Pr Dipak Karla (University College London, président de l’Institut européen pour l'innovation grâce aux données sur la santé), le médecin passera du modèle « dire à tout le monde ce qu’il faut faire » à « donner de l’autonomie (empower) au patient-citoyen ».
Les mots « on se voit dans 4 mois » disparaitront du vocabulaire médical, car le suivi du patient se fera en continu, depuis son domicile. Pour Mr Karla le médecin de demain fixera des objectifs individualisés avec son patient et l’accompagnera dans leur réalisation. La formation axée sur l’écoute et l’entretien motivationnel semble alors incontournable.
« Que vous le voulez ou non, le diagnostic passera par l’intelligence artificielle »
Le Pr Serge Uzan (La Sorbonne-Paris) explique que les universités françaises ont déjà pris le train en marche de la réforme des études de santé. Celle-ci passe par une plus grande transversalité entre cursus médical et non-médical. Cette approche s’opère déjà à l’ULB où les ingénieurs en biomédicale ou en informatique médicale collaborent avec la faculté de médecine.
S’appuyant sur le rapport sur l’intelligence artificielle publié en France par le Conseil National de l’Ordre des médecins , le Pr Uzan affirme que la médecine de demain « sera multifactorielle, prédictive, préventive et de précision, ce sera une médecine de l’usage et de l’usager, utilisant largement les techniques numériques et l’intelligence artificielle ». Le médecin deviendra un « Risk Manager », capable d’interpréter des données structurées par la machine.
La maxime « jamais la première fois sur un malade » deviendra la norme grâce à la réalité virtuelle. Mais le médecin devra aussi devenir un filet de sécurité si la machine tombe en panne, il faut ainsi continuer à enseigner la laparotomie aux chirurgiens habiles avec les trocarts.
Maître et étudiant
Le face à face générationnel entre le Pr Moonen et Giovanni Briganti (étudiant en médecine président du CIUM), met en évidence que ni les aînés, ni la génération Z ne sont familiers avec le concept des algorithmes. Pour Mr Briganti il devient essentiel que les cours de mathématiques et statistiques en bachelier apportent les connaissances indispensables à la science des algorithmes.
Dans un monde en constante évolution, où 50% des connaissances médicales sont obsolètes après 5 ans, que faut-il privilégier ? Le Pr Uzan répond qu’il faut apprendre « des concepts, apprendre à apprendre ». Le Pr Dominique Bron (Jules Bordet – ULB) interpelle l’assemblée sur l’exemple du Karolinska Institute suédois, où les étudiants se forment de façon dynamique et passent leurs examens ordinateur ouvert « Les étudiants sont prêts à changer, pas les professeurs ».
Le changement viendra-t-il du patient ?
Ces bouleversements structurels de notre système de soins, précipités par les avancées technologiques et le vieillissement de nos patients, ouvrent la porte à plusieurs problématiques. Le modèle financier change d’échelle et le modèle de remboursement n’est plus adapté. Quant au modèle de formation des futurs médecins, l’Académie Royale semble avoir déjà compris l’urgence d’en bouger les lignes. Les médecins eux sont déjà confrontés au quotidien à des patients qui ont consulté Dr Google ou mesuré leur fréquence cardiaque sur leur SmartWatch.
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> Le débat se poursuit sur @MediSphereHebdo @LeSpecialiste @NumeriKare
Salle comble! "A nous d'adapter notre pratique" pic.twitter.com/SkEkauWXd9
— Nathalie Schirvel (@NatSchirvel) 27 octobre 2018
Je rêve de pouvoir donner pareille leçon inaugurale en France devant l' #Académiedemedecine. Espérons qu'il ne faudra pas attendre trop longtemps. Heureusement des réflexions sont en cours https://t.co/urUrdzc7jk
— francis jubert (@francisjubert) 27 octobre 2018
Pour moi le message le plus important de la matinée @DipakKalra: le docteur de demain sera le partenaire du patient-citoyen. L'avalanche du #mHealth est là, les médecins ne sont pas prêts à accompagner leurs patients. @numerikare @AcademieMed @B_Hf_T @absymtweets @CIUM_medecine pic.twitter.com/chWpxJEsRe
— Nathalie Schirvel (@NatSchirvel) 27 octobre 2018
Giovanni Briganti « on ne sait rien concernant les algorithmes quand on rentre à la fac de médecine ... et on en sait toujours rien quand on en sort » @AcademieMed @giovbriganti @CIUM_medecine pic.twitter.com/ig2lh5Nyeb
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Médecine digitale : faut-il créer une nouvelle spécialité ? https://t.co/Q3vsrBg8zT @AcademieMed
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Pr Gustave MOONEN (ULg) « Il faut créer un métier d’interprète qui permet à des médecins et à des ingénieurs de se comprendre » @AcademieMed @Coucke5 @CIUM_medecine
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Le monde médicale subit en une fois une vague de réformes incluant les réductions de remboursement, le tsunami digital avec ses interrogations pratiques et éthiques et les enjeux démographiques d'une population plus âgée, plus pauvre et plus malade. Le challenge est énorme.
— Karolien Haese (@Karolien1231) 27 octobre 2018
