Vers une doctrine d'évaluation spécifique aux dispositifs médicaux connectés (HAS)

Dans la septième édition de son rapport annuel "AI Index", l'université de Stanford a pour la première fois consacré un chapitre entier à la santé et à la médecine, en reconnaissance du "rôle croissant de l'intelligence artificielle [IA] dans la découverte scientifique et médicale". Le "comité directeur" de l'index a identifié une dizaine de "percées" notables de l'IA dans le domaine médical. Il est à noter que la plupart sont issues de la recherche publique. Si l'outil de Google Deepmind AlphaMissense, qui permet de classifier des mutations génétiques en fonction de leur niveau de pathogénicité est remarqué, ce sont bien des chercheurs issus de la Harvard Medical School et d'Oxford qui ont développé SynthSR, un outil de conversion des scans de cerveaux en image à très haute résolution facilitant la création de modèle 3D, ou encore EVEscape, un modèle d'apprentissage profond d'IA capable de prédire l'évolution des mutations virales dans une épidémie. Un large modèle de langage (LLM) médical open source, MediTron-70B, développé au sein de l'école polytechnique fédérale de Lausanne, est aussi distingué. Le modèle atteint une précision inférieure à celles de GPT-4 MedPrompt de Microsoft et MedPalm3 (Google) lorsqu'il est testé sur des questions médicales basées sur l'examen de médecine américain, mais sa performance est la plus élevée de tous les modèles open source. Or l'accessibilité est un élément essentiel pour atteindre le "plein potentiel" de l'IA, soulignent les auteurs du rapport. On peut toutefois regretter que les organismes de recherche et les sociétés françaises soient absents de ce chapitre, alors que l'"IA médicale hautement compétente" est déjà arrivée, selon Stanford.