L’IA en médecine vétérinaire
L’IA (Intelligence Artificielle) désigne la capacité des machines à effectuer des tâches qui nécessitent normalement l’intelligence humaine, telles que la reconnaissance d’images, la compréhension du langage naturel ou encore la prise de décision.
Aujourd’hui, l’IA se développe à une vitesse fulgurante, transformant de nombreux secteurs, y compris celui de la médecine vétérinaire. Avec sa capacité à analyser de vastes quantités de données et à apprendre de manière autonome, l’IA offre des opportunités pour établir des diagnostics, améliorer les traitements, et la gestion des soins dans le domaine vétérinaire.
L’IA pour le diagnostic et la prévention en médecine vétérinaire
Analyse d’images médicales
Comme nous avons pu le voir dans notre article sur les tendances émergentes en médecine vétérinaire, l’IA est aujourd’hui majoritairement utilisée en complément de la médecine vétérinaire pour aider à détecter des maladies complexes, établir des diagnostics et interpréter des résultats grâce aux données dont elle dispose.
L’IA peut en effet analyser des images médicales telles que des radiographies, des images scanner ou IRM pour identifier, de manière automatique, des anomalies et faire gagner du temps au vétérinaire. C’est le cas du logiciel PICOXIA, développé par FAS : il peut aider des vétérinaires généralistes n’ayant pas accès à un avis spécialisé immédiat à détecter des lésions radiographiques, proposer une liste de diagnostics différentiels hiérarchisés, pour conforter le vétérinaire dans sa prise de décision thérapeutique. L’IA peut également automatiser le repositionnement ou l’alignement des radiographies numériques pour l’interprétation des résultats ou sélectionner des modèles de rapport en fonction des parties du corps examinées.
Selon un article de Currents publié en mars 20222, « L’utilisation de l’IA dans la pratique de l’imagerie diagnostique clinique continuera de croître, en grande partie parce qu’une grande partie des données (radiographies, échographies, tomodensitométrie, IRM et médecine nucléaire) et leurs rapports correspondants sont sous forme numérique. »3
Analyse des données épidémiologiques
L’IA excelle dans l’analyse de grandes quantités de données pour alerter sur les risques de maladies chez les animaux. En combinant les données historiques de santé d’un animal avec des informations provenant de bases de données vétérinaires mondiales, l’IA peut identifier des tendances et des facteurs de risque spécifiques. Cela permet aux vétérinaires de mettre en place des plans de prévention personnalisés, améliorant ainsi la santé globale des animaux.
Exemple d’application : l’IA pour faciliter la détection de la maladie d’Addison chez le chien1
La maladie d’Addison est difficile à diagnostiquer en raison de la diversité des symptômes qu’elle présente et peut passer inaperçue pendant des années.
Afin de détecter cette maladie, des vétérinaires de l’école de médecine vétérinaire de l’Université de Californie ont créé un algorithme utilisant l’IA pour diagnostiquer la maladie d’Addison chez les chiens. Krystle Reagan et Chen Gilor de l’UC Davis ont fait équipe avec un ingénieur en informatique et en électricité pour concevoir le programme. Le taux de précision de cet algorithme d’intelligence artificielle est supérieur à 99 %. Lorsqu’un chien malade est amené dans une clinique, les tests de base demandés sont des analyses de sang. Le manque d’hormones lié à la maladie d’Addison entraîne des irrégularités dans les tests, qui peuvent être confondus avec plusieurs autres maladies. L’équipe a donc utilisé les analyses sanguines pour former l’IA à l’identification de schémas complexes à partir de plus de 1 000 chiens traités à Davis. Le programme d’intelligence artificielle apprend ces schémas pour déterminer la maladie. Les vétérinaires sont ensuite alertés si la maladie est détectée, ce qui les incite à effectuer des tests supplémentaires.
L’IA dans les traitements et les soins vétérinaires
Optimisation des traitements
L’IA permet également de personnaliser les traitements médicaux en fonction des besoins individuels des animaux. En analysant les données spécifiques de chaque animal, y compris son historique médical, ses réactions passées aux traitements et d’autres variables, l’IA peut recommander des protocoles de traitement optimisés. Cela conduit à des soins plus efficaces et à une meilleure gestion des maladies chroniques.
Surveillance à distance
En complément de la télésurveillance, l’IA joue également un rôle crucial dans la surveillance de l’état de santé des animaux. Grâce à des capteurs et des applications mobiles, les vétérinaires peuvent surveiller en temps réel des paramètres vitaux tels que la température corporelle, la fréquence et le rythme cardiaque et l’activité physique ou des paramètres biologiques comme la glycémie. En cas d’anomalie, des alertes sont envoyées immédiatement aux vétérinaires, permettant une intervention rapide.
Robots et automatisation
L’utilisation de robots assistés par IA pour les interventions chirurgicales se développe également. Comme en médecine humaine, ces robots peuvent effectuer des tâches répétitives avec une précision inégalée, réduisant ainsi le risque d’erreur humaine. Ils assistent également les chirurgiens dans les interventions complexes, augmentant les chances de succès.
Formation et support décisionnel
L’IA joue un rôle important dans la formation continue des vétérinaires. En fournissant des informations actualisées et des recommandations basées sur des données scientifiques, elle aide les vétérinaires à prendre des décisions éclairées. L’IA peut également offrir des simulations et des cas d’étude interactifs, améliorant les compétences des vétérinaires de manière pratique et ludique.
Les potentiels inconvénients de l’utilisation de l’IA en médecine vétérinaire
Bien que l’intelligence artificielle offre de nombreux avantages en médecine vétérinaire, son utilisation comporte également certains inconvénients qu’il est important de considérer.
À la différence de la médecine humaine, les développeurs de dispositifs médicaux en médecine vétérinaire n’ont pas l’obligation de soumettre leurs outils d’IA à un examen préalable à la commercialisation. Cela soulève des questions éthiques et juridiques importantes, notamment pour les maladies graves où des interprétations pourraient mener à des décisions d’euthanasie. De plus, il existe un risque de biais dans les algorithmes d’IA, car ces systèmes apprennent à partir de données historiques qui peuvent contenir des biais intrinsèques. Cela pourrait entraîner des diagnostics et des recommandations de traitement inéquitables ou incorrects. Il est donc essentiel de peser ces inconvénients contre les avantages potentiels de l’IA et de continuer à développer des solutions qui minimisent ces risques tout en maximisant les bénéfices pour la médecine vétérinaire.
Enfin, les systèmes d’IA requièrent des données massives pour fonctionner efficacement, ce qui soulève la question de confidentialité et de sécurité des données. La gestion et la protection de ces données sensibles deviennent cruciales pour éviter les violations de confidentialité.
Conclusion sur l’IA en médecine vétérinaire
L’intelligence artificielle représente une avancée majeure pour la médecine vétérinaire, offrant des améliorations significatives dans le diagnostic, le traitement, et la gestion des soins. Les bénéfices de l’IA sont déjà visibles et continueront de croître à mesure que les technologies évoluent. L’avenir de la médecine vétérinaire sera sans doute marqué par une adoption encore plus large de l’IA, transformant ainsi la façon dont les vétérinaires soignent et prennent soin des animaux. Attention toutefois à ne pas tomber dans des travers en surexploitant l’IA à défaut des compétences humaines.
Sources :
- « 8 examples of how artificial intelligence (AI) is being used in veterinary medicine ». Connected-vet, le 06/08/2022 [consulté le 24/06/2024]
https://connected-vet.com/8-examples-of-how-artificial-intelligence-ai-is-being-used-in-veterinary-medicine - « Artificial intelligence in veterinary medicine ». AVMA, le 30/03/2022 [consulté le 21/06/2024]
https://avmajournals.avma.org/view/journals/javma/260/8/javma.22.03.0093.xml - « Artificial intelligence in veterinary medicine: What are the ethical and legal implications?». AVMA, le 04/10/2023 [consulté le 21/06/2024]
https://www.avma.org/news/artificial-intelligence-veterinary-medicine-what-are-ethical-and-legal-implications
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