Médecine 4P et intelligence artificielle : apprendre en coalition pour mieux prévenir, détecter, soigner et engager les patients dans leur prise en charge

La médecine 4P (prédictive, préventive, personnalisée et participative) vise à améliorer la qualité de vie en anticipant et traitant précocement les maladies, grâce aux avancées en intelligence artificielle (IA) et à l’exploitation des données de santé. Alors que les vaccins ont permis de faire passer l’espérance de vie de 30 à 70 ans, le nouveau défi de la médecine est de garantir une vie en bonne santé jusqu’au bout pour le plus grand nombre. Ce nouvel objectif est indispensable pour maintenir le poids des coûts des soins de santé acceptables dans une société avec une population vieillissante.

A Bruxelles, une société spin-off comme Intuitim (analyse d’imagerie médicale pour le dépistage du cancer du sein), l’initiative City-Labs (accès rapide aux analyses médicales) ainsi que les outils participatifs comme Manzana (diabétologie) et PSEE (psychiatrie) constituent des expériences pilotes concrètes de ces technologies conduites par les cliniques St Luc et l’UCLouvain.

Le risque de déterminisme médical, la protection des données et l’accessibilité équitable aux soins numériques soulèvent de nouveaux défis : une intégration responsable et éthique de l’IA est essentielle pour assurer une médecine de précision qui allie innovation technologique et respect des valeurs humaines.

Que savons-nous à ce propos ?

L’intelligence artificielle transforme la médecine en permettant une approche prédictive, préventive, personnalisée et participative (médecine 4P). L’analyse des données multi-omiques, les modèles d’apprentissage profond et les systèmes d’aide à la décision médicale apportent des avancées majeures, mais posent aussi des défis éthiques et organisationnels.

Que nous apporte cet article ?

Cet article explore comment l’IA révolutionne les pratiques médicales, en illustrant ses bénéfices concrets à travers des expériences et spin-offs de l’UCLouvain à Bruxelles. Il met en lumière les enjeux éthiques, les limites technologiques et les pistes d’optimisation pour garantir une adoption raisonnée et efficace de l’IA en médecine.