Notre ère est désormais marquée par l’apparition de la médecine « 4P » qui désigne une médecine personnalisée, préventive, prédictive et participative. Cette pratique est renforcée par l'augmentation du nombre d'utilisateurs d'Internet et l'apparition de Big Data ainsi que de l’IOT : Internet of Things. [1]
o Personnalisée : chacun est unique, on s’intéresse au profil personnel de l’individu (génétique, environnemental, etc) d’où la notion de biomarqueur qui est définit par le National Institute of Health (NIH) comme «une caractéristique mesurée objectivement et évaluée comme indicateur de processus biologiques normaux, pathologiques ou de réponses pharmacologiques à une intervention thérapeutique» .La médecine personnalisée consiste donc à proposer des soins ajustés suivant le profil de chaque patient, et ceci à toutes les étapes du processus : la prévention, le diagnostic affiné qui est la clé de la médecine personnalisée, le traitement, et le suivi après traitement.
o Préventive : grâce à l'implication de nouvelles techniques d'e-santé, la stratégie d'intervention, à ces différents niveaux devient plus simple et plus facile à réaliser ; on vise à réduire, via ces nouveaux outils, les risques de maladie (prévention primaire), on favorise le dépistage précoce (prévention secondaire) et on améliore la qualité de vie des personnes malades (prévention tertiaire). Le « mieux-être » est au centre de ces différents processus.
o Prédictive : évaluer le risque de développer une maladie et proposer les traitements les plus appropriés, médicamenteux et autres.
o Participative : les patients sont les acteurs de leur santé et de leurs soins. Ils sont désormais considérés comme des « patients experts », disposant de connaissances théoriques et d’un savoir subjectif issu de leur vécu de leurs troubles. [2]
Grâce à l’apparition de ces nouvelles technologies, chaque individu sera associé à un nuage de données propres (cliniques, organiques, génomiques, chimiques, moléculaires, environnementales ou liées à leur mode de vie, imagerie, réseaux sociaux, etc.). De puissants outils informatiques et des modèles complexes sont nécessaires pour transformer ces données en informations utilisables ainsi que pour extraire des renseignements pertinents à l’interprétation de l’état de santé d’un individu. Le Big Data et l’intelligence artificielle transforment considérablement les processus de diagnostic d’une maladie, la manière dont on peut déceler les symptômes, et bien plus encore. [3]
o Médecine personnalisée : Le développement du digital a également un rôle clé à jouer dans cette médecine personnalisée : les données que l’on peut récolter via différentes applications permettront une médecine de précision. Les praticiens – et les patients eux-mêmes – auront ainsi à leur disposition un véritable tableau de bord de santé. Prenons pour exemple l’imagerie et la prédiction d’évolution des tumeurs cérébrales. L’IA utilise ici les résultats de l’imagerie de quelques centaines de patients déjà étiquetés par des experts. En fonction de l’image de départ et de ses différents composants, il est possible de fournir une prédiction d’évolution de la tumeur et donc d’adapter la dosimétrie des rayons pour limiter les effets sur les neurones sains tout en maximisant l’effet au sein de la tumeur [4]
o Médecine préventive : La médecine préventive se situe à l’intersection des différents univers qui sont le Big data, la technologie et la médecine elle-même. Des outils tels que les objets connectés peuvent améliorer la prise en charge en aidant au suivi et à l’évaluation de certains troubles et pathologies ainsi qu’au dépistage précoce de certaines dégradations de la santé [5]
o Médecine prédictive : l’apparition de nouveaux outils qui permettent de générer et d’analyser les données de santé d’un grand nombre d’individus offre de nouvelles perspectives cliniques. Les développements de la génomique ont déjà permis, notamment grâce au séquençage du génome, d’identifier des mutations génétiques qui favorisent ou qui sont à l’origine de tumeurs. La connaissance de ces particularités génétiques et moléculaires tout comme celles d’autres facteurs de risques liés aux habitudes de vie et à l’environnement permettent soit d’améliorer le suivi et le dépistage du cancer chez les patients à risque, soit de proposer des traitements personnalisés L’analyse de toutes ces données tout en utilisant des algorithmes de modélisation, permettent d’affiner les paramètres menant au diagnostic, de définir le bénéfice des traitements et d’estimer, voire prédire, les durées et les conditions de survie de patients à risque. [6]
o Médecine participative: Les patients se responsabilisent face à la maladie. Les objets connectés et applications ont un aspect ludique qui encourage leur participation. A mesure que, les patients visualisent rapidement les résultats de leurs efforts (changements de comportements) ; ils sont d’autant plus motivés, ce qui permet également d’obtenir de nouvelles données pour affiner les algorithmes, les prédictions et les prises en charge personnalisées.
En guise de conclusion, on pourrait dire que certes cette intelligence artificielle serait au service d’une médecine aux 4P : plus précise, plus personnalisée, plus prédictive et plus préventive, l’objectif étant de mieux soigner le patient sans remplacer le médecin dans ses qualités humaines spécifiques, comme la compassion, la compréhension, la créativité, la conscience professionnelle et l’esprit critique
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