Dans le contexte d’évolution rapide de l’informatique dans le domaine de la santé, l’IA est apparue comme une force centrale pour aider les professionnels de santé à devenir plus efficaces et performants. L’adoption de l’IA dans le secteur médical a varié selon la spécialité et l’application, certains domaines progressant plus rapidement que d’autres. Depuis de nombreuses années, la cardiologie, par exemple, utilise l’IA pour les tests d’ECG et d’imagerie afin de détecter plus facilement les anomalies cardiaques subtiles et de fournir des évaluations plus rapides. Il en va de même pour la radiologie et la mammographie, où l’utilisation de la technologie d’IA s’est intensifiée au cours de la dernière décennie.11
L’IA progresse également de manière significative dans le domaine de la neurologie, où de nouveaux outils utilisant l’apprentissage profond pour interpréter et analyser les données EEG² offrent un grand potentiel. De nombreux experts estiment que l’intégration de la technologie de neuro-IA aura un impact plus important que de nombreux autres cas d’utilisation de l’IA dans le domaine médical. Ceci est lié à de nombreux facteurs concernant l’interprétation et l’analyse de l’EEG, tels que :
Toutefois, certains obstacles subsistent à l’adoption rapide des outils de neuro IA. La méfiance envers la technologie de l’IA est un facteur important qui doit être surmonté. Davantage de protocoles pour l’intégration de l’IA, ainsi qu’une formation pour les neurologues, les épileptologues, le personnel neurodiagnostique et d’autres professionnels, renforceront la confiance en cette technologie.
La recherche démontre également qu’il est essentiel de surmonter la perception selon laquelle l’IA remplacera l’expertise³ pour l’adoption de l’IA à grande échelle dans l’interprétation de l’EEG. Les équipes de neurologie doivent considérer les outils d’IA comme des assistants utiles et fiables qui permettent de gagner du temps, d’accroître la précision et d’améliorer les soins aux patients, plutôt que comme un remplacement de l’expertise humaine. Lorsque ce changement de mentalité se produit, les équipes de soins neurologiques peuvent pleinement tirer parti de la collaboration homme-machine, où l’IA libère les médecins et d’autres personnes pour qu’ils se concentrent sur les tâches les plus cruciales en matière de diagnostic et de traitement des anomalies et des affections cérébrales.
Une fois ces obstacles à l’adoption surmontés, l’intégration de l’IA en tant que technologie de soutien à l’interprétation de l’EEG peut avoir des effets extrêmement positifs sur l’efficacité, les coûts et, à terme, les résultats pour les patients. Bien que l’IA ait de nombreuses applications pratiques pour l’EEG, cet article résume cinq des raisons les plus convaincantes pour lesquelles l’IA a un potentiel immense pour l’analyse de l’EEG.
L’interprétation traditionnelle de l’EEG repose fortement sur l’ expertise humaine pour des tâches fastidieuses et répétitives. Même les cliniciens les plus expérimentés peuvent mal interpréter des schémas subtils ou négliger des détails critiques dans des données EEG denses, ce qui conduit à des résultats incohérents, voire à un diagnostic erroné. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être entraînés sur de vastes ensembles de données contenant divers schémas d’EEG, ce qui permet une détection plus rapide des anomalies, des motifs et des irrégularités. Des outils d’IA encore plus avancés qui utilisent des algorithmes d’apprentissage profond peuvent traiter et analyser simultanément des relations temporelles et spatiales complexes dans les données EEG.
Les méthodes traditionnelles d’interprétation de l’EEG sont souvent subjectives et qualitatives, sans norme universelle largement utilisée dans les pratiques d’EEG d’aujourd’hui.4 Ce problème est exacerbé par le fait que l’expertise en EEG n’est pas toujours facilement disponible, et même les spécialistes expérimentés peuvent ne pas avoir reçu de formation spécialisée. La capacité de former des algorithmes d’IA sur des ensembles de données extrêmement vastes comprenant un large éventail de modèles d’EEG permet une standardisation dans diverses spécialités et populations de patients. Bien que les algorithmes traditionnels nécessitent un effort manuel pour affiner leur utilisation sur un ensemble de données ou un groupe spécifique, les algorithmes d’IA peuvent traiter de vastes ensembles de données de manière objective et cohérente. Cela aide à encourager l’uniformité dans les rapports d’EEG et à établir des points de référence pour évaluer l’état de chaque patient au fil du temps.
Une approche multidisciplinaire est plus efficace dans le paysage actuel des soins de santé. Le traitement des patients en neurologie requiert souvent la contribution de grandes équipes de neurologues, d’épileptologues, de professionnels du neurodiagnostic et d’autres spécialistes. L’informatique assistée par l’IA peut trier et examiner rapidement les données, et produire une série d’interprétations, d’évaluations de risques, de probabilités de traitements et de données statistiques dérivées des antécédents médicaux du patient en conjonction avec des ensembles de données de rapports d’EEG existants et validés. En fait, la recherche rapporte que la collaboration entre humains et machines intelligentes est devenue une caractéristique fondamentale à la réussite d’un système d’aide à la décision clinique.5 Même avec une technologie avancée d’IA, les perspectives humaines qualitatives restent cruciales pour la réussite des systèmes d’aide à la décision complexes.
L’intégration de l’IA dans l’interprétation des EEG inaugure une nouvelle ère d’efficacité et de rapidité. Le volume considérable de données généré par les enregistrements EEG peut submerger l’interprétation manuelle. Les algorithmes d’IA peuvent rapidement analyser ces données, en mettant en évidence les segments susceptibles de présenter une anomalie. Cette approche ciblée réduit la charge des examinateurs humains et permet de s’assurer qu’aucune information cruciale ne passe inaperçue. De plus, l’IA peut traiter des enregistrements prolongés qui pourraient être difficiles à évaluer pour les examinateurs humains, améliorant ainsi la qualité globale de l’analyse de l’EEG. Les capacités de traitement rapide de l’IA peuvent accélérer l’analyse de l’EEG, permettant ainsi aux cliniciens de consacrer leur temps précieux à l’examen des cas critiques et à l’élaboration de plans de traitement. Les cas de routine peuvent être traités efficacement par des algorithmes d’IA, permettant aux neurologues et autres cliniciens de se concentrer davantage sur les cas complexes. Ceci est particulièrement utile dans les régions éloignées et mal desservies où l’expertise en EEG est rare ou tout simplement indisponible.
D’une manière générale, l’adoption de l’IA dans le secteur de la santé au cours des cinq prochaines années a été prédite pour réduire les coûts de 360 milliards de dollars.7 Les experts attribuent une grande partie de ces économies à l’augmentation de la productivité du travail, en particulier à mesure que les équipes homme/machine se généralisent. L’intégration réfléchie de la technologie IA peut optimiser le travail des neurologues, épileptologues et autres cliniciens qualifiés en réduisant les ressources consacrées à des tâches d’interprétation EEG répétitives, coûteuses et chronophages.
Alors que nous envisageons l’avenir des soins de santé, le potentiel transformateur de l’IA dans l’interprétation et l’analyse de l’EEG est indéniable. La capacité de l’IA neuro à améliorer la précision, à améliorer l’interprétation standardisée, à soutenir la prise de décision collaborative, à accroître la rentabilité et à accélérer les processus remodèle notre approche des soins aux patients. La synergie entre l’expertise humaine et les prouesses informatiques de l’IA promet d’ouvrir de nouvelles perspectives sur l’activité cérébrale, ce qui permettra une interprétation plus précise, des interventions plus précoces et de meilleurs résultats pour les patients.
SOURCES
1. “ Lee LIT, Kanthasamy S, Ayyalaraju RS, Ganatra R. The Current State of Artificial Intelligence in Medical Imaging and Nuclear Medicine. BJR Open. 2019 Oct 16;1(1):20190037. doi: 10.1259/bjro.20190037. PMID: 33178956; PMCID: PMC7592467.
2. Tveit J, Aurlien H, Plis S, et al. Automated Interpretation of Clinical Electroencephalograms Using Artificial Intelligence. JAMA Neurol. 2023;80(8):805–812. doi:10.1001/jamaneurol.2023.1645
3. Henry, K.E., Kornfield, R., Sridharan, A. et al. Human–machine teaming is key to AI adoption: clinicians’ experiences with a deployed machine learning system. npj Digit. Med. 5, 97 (2022). https://doi.org/10.1038/s41746-022-00597-7
4. Grant AC, Abdel-Baki SG, Weedon J, Arnedo V, Chari G, Koziorynska E, Lushbough C, Maus D, McSween T, Mortati KA, Reznikov A, Omurtag A. EEG interpretation reliability and interpreter confidence: a large single-center study. Epilepsy Behav. 2014 Mar;32:102-7. doi: 10.1016/j.yebeh.2014.01.011. Epub 2014 Feb 13. PMID: 24531133; PMCID: PMC3965251.
5. Russell S, Kumar A. Providing Care: Intrinsic Human-Machine Teams and Data. Entropy (Basel). 2022 Sep 27;24(10):1369. doi: 10.3390/e24101369. PMID: 37420389; PMCID: PMC9601264.
6. Tveit J, Aurlien H, Plis S, et al. Automated Interpretation of Clinical Electroencephalograms Using Artificial Intelligence. JAMA Neurol. 2023;80(8):805–812. doi:10.1001/jamaneurol.2023.1645
7. Sahni, N R, G Stein, R Zemmel, and D M Cutler (2023), “The potential impact of artificial intelligence on healthcare spending”, in A Agrawal, J Gans, A Goldfarb, and C Tucker (eds.), The Economics of Artificial Intelligence: Health Care Challenges.
