Cela s'appelle S-Race, à San Raffaele l'IA sur les données cliniques est déjà une réalité

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À l'hôpital San Raffaele – Gruppo San Donato – une équipe de chercheurs et de scientifiques dirigée par Carlo Tacchetti et Antonio Esposito, coordinateurs du programme stratégique d'IA de l'Université Vita-Salute San Raffaele, a réussi à adapter l'intelligence artificielle au besoin le plus important de l'humanité : la santé . En collaboration avec Microsoft, le groupe de travail a développé une série de modèles, fruit d'une analyse produite par l'IA, capable de « photographier » en détail l'état de santé de patients atteints des mêmes pathologies. « Baptisée S-Race », confirme le professeur Esposito, il s'agit d'une plateforme numérique avancée, conçue pour collecter, classer, standardiser et analyser un grand nombre de données de santé réelles issues de l'hôpital, dans le respect total des réglementations en matière de confidentialité . L'objectif principal est de développer des modèles prédictifs pour le pronostic et la réponse à des thérapies spécifiques pour chaque individu. Ces modèles enrichiront l'expérience des médecins, permettant une personnalisation sans précédent du diagnostic et du traitement de nombreuses pathologies. La plateforme intègre actuellement 21 projets dédiés à différents domaines cliniques, notamment l'oncologie, les maladies cardiovasculaires et métaboliques, les soins intensifs et les neurosciences. Le secteur de l'imagerie diagnostique bénéficiera également de cette technologie, optimisant l'analyse et l'interprétation des données. »

« L'idée de S-Race », explique le professeur Tacchetti à Il Foglio, « est née pendant les années difficiles de la pandémie de COVID-19. En 2020, face à l'afflux massif de patients, San Raffaele a sollicité Microsoft pour créer un modèle prédictif. Ce modèle, en seulement 30 minutes après l'arrivée du patient à l'accueil, nous a permis de savoir s'il devait être hospitalisé en raison de la gravité de son état ou s'il pouvait rentrer chez lui rapidement. Microsoft a mis à disposition une équipe de techniciens aux États-Unis, un en Europe et un en Italie. Nous avons déployé notre équipe avec toutes les données disponibles et avons rapidement défini un modèle qui, grâce à cinq paramètres prédictifs, permettait au médecin de déterminer si le patient présentait un risque élevé ou non. » Au cours de ce processus, l'équipe a élaboré des protocoles et des procédures standardisés, conformes aux réglementations et recommandations pour une utilisation responsable de l'IA. C'est ainsi qu'est né le premier prototype de S-Race, une plateforme sécurisée et certifiée capable de développer des modèles, selon les principes d'une IA responsable et explicable. Opérationnel depuis juin 2024, S-Race est unique au monde dans sa capacité à extraire des données des principales bases de données hospitalières, dont les dossiers médicaux, à les classer selon des ontologies médicales internationales et à les utiliser pour développer des modèles de type « boîte noire » et « boîte blanche » (nous en parlerons plus tard).

Essayons de nous concentrer sur ce qui a conduit les chercheurs de San Raffaele à ce choix, notamment pour comprendre qui est aux commandes : la médecine ou l’intelligence artificielle ? « En ingénierie, deux plus deux font toujours quatre », poursuit Tacchetti, « mais en médecine, ce n’est pas vrai. Il existe un delta d’incertitude dû à la connaissance partielle du corps humain et à l’existence de variables inconnues. Cela rend chaque patient unique, même avec des pathologies apparemment identiques. Le défi actuel est d’identifier les variables qui différencient le patient A du patient B, afin de fournir un diagnostic, un pronostic et un traitement plus précis . » L’énorme quantité de données de santé générées chaque année (avec une croissance mondiale de 36 %) fait de l’IA un outil d’analyse indispensable. De plus, quel est l’intérêt : le temps dont disposent les médecins. Un oncologue dispose de 20 minutes pour effectuer une consultation (accord régional), administrer le traitement et rédiger le dossier médical. J’ai donc besoin d’aide et, pour analyser toutes les données disponibles, j’ai besoin de l’intelligence artificielle. « Et voici S-Race, qui relève ce défi grâce à deux approches principales pour le développement de modèles d'intelligence artificielle : le modèle de la « boîte noire », où je fournis à l'ordinateur une série de données et il me fournit une solution sans expliquer le raisonnement suivi. Par conséquent, je ne comprends pas pourquoi un patient va à droite et un autre à gauche. Cette approche, bien qu'efficace, a une « explicabilité » plus faible, ce qui est crucial en médecine, car pour des raisons de responsabilité, le médecin doit expliquer au patient la thérapie proposée. »

Et le modèle « boîte blanche » ? « Il s'apparente plutôt à un arbre de décision, ce qui me permet de suivre le cheminement logique de l'algorithme, offrant ainsi une plus grande transparence et une meilleure compréhension. Ici, à San Raffaele, des procédures standard ont été définies qui combinent les deux approches, intégrant les questions cliniques aux capacités de l'IA », conclut Tacchetti. Grâce à un financement complémentaire du Pnrr (D34Health - Diagnostics, pronostiques et thérapeutiques numériques pour des soins de santé durables), la plateforme S-Race est exportable et sera bientôt accessible à d'autres centres via un système « fédéré » . Cela préfigure un avenir où l'IA sera un allié de plus en plus précieux pour la médecine, aidant les médecins à prendre des décisions éclairées et personnalisées, sans pour autant remplacer l'expérience et le jugement humains. En conclusion, nous pouvons dire : la médecine surpasse l'IA, deux fois plus vite que l'IA .

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