Par: Justine Brooks
13 Mar, 2024
Les Réseaux de solutions du CIFAR en santé tiennent leurs premières réunions
13 mars 2024
Les deux nouveaux Réseaux de solutions du CIFAR, L’IA intégrée au service de l’imagerie médicale et L’IA au service de la prédiction et de la prévention du diabète, ont récemment tenu leurs premières réunions afin de mobiliser les partenaires et de définir les prochaines étapes.
En juillet 2023, le CIFAR a annoncé le lancement de deux nouveaux Réseaux de solutions pour développer l’IA dans le secteur de la santé, chacun ayant pour objectif de développer une solution d’IA ciblée qui améliorera la santé et les systèmes de santé au Canada.
Les deux Réseaux de solutions du CIFAR ont récemment tenu leurs réunions de lancement au cours desquelles ils ont sollicité les conseils et l’expertise de divers partenaires afin de définir leurs prochaines étapes.
Basé à Montréal, le Réseau L’IA intégrée au service de l’imagerie médicale est composé d’équipes interdisciplinaires qui tentent de trouver des moyens responsables de déployer à grande échelle une technologie d’assistance pour les médecins afin de les aider à mieux comprendre les résultats des examens d’imagerie médicale.
Basé dans la région de Peel, en Ontario, le Réseau L’IA au service de la prédiction et de la prévention du diabète élabore un cadre pour le déploiement de modèles d’apprentissage automatique qui peuvent prédire le risque de diabète en collaboration avec des médecins cliniciens, des prestataires de services sur le terrain et des groupes consultatifs de patientes et patients.
Selon Gagan Gill, gestionnaire de programme du volet IA et société de la Stratégie pancanadienne en matière d’IA au CIFAR, « ces Réseaux de solutions du CIFAR profitent de la mise en commun d’une solide expertise clinique et technologique ainsi que d’une approche axée sur l’excellence interdisciplinaire, de l’éthique à l’élaboration de politiques, en passant par l’engagement des patients, la protection de la vie privée et la gouvernance. Cette approche holistique est essentielle pour déployer efficacement l’IA et l’apprentissage automatique dans le secteur de la santé, et nous avons hâte de voir comment ces équipes novatrices feront progresser l’utilisation de l’IA afin d’améliorer la prestation des soins de santé et la santé de la population canadienne ».
L’IA intégrée au service de l’imagerie médicale
Chaque année, des milliards d’examens diagnostiques sont effectués dans les systèmes de santé au Canada. Pourtant, il n’existe pas de plateforme largement déployée qui relie les différents systèmes afin d’aider le personnel soignant à interpréter les résultats des examens.
Cette situation est sur le point de changer grâce aux travaux du Réseau de solutions du CIFAR L’IA intégrée au service de l’imagerie médicale. L’équipe interdisciplinaire travaille à la conception d’un logiciel personnalisé, appelé « PACS AI », qui combinera en toute sécurité l’IA avec la technologie PACS (Pictures Archiving Communication System), utilisée dans les systèmes de santé au Canada pour stocker et transmettre les images et les rapports médicaux numériques.
Ce projet permettra aux prestataires de soins médicaux et aux équipes de recherche d’intégrer leurs travaux au moyen de l’IA pour différents types de données (comme les radiographies et les électrocardiogrammes) et dans différents systèmes et établissements de santé. Il fournira également des indicateurs de l’équité de l’IA pour aider les médecins à déterminer la fiabilité des résultats dans différentes catégories démographiques et à prendre des décisions au moment de traiter des patients d’origines diverses.
Le projet pilote est déjà en cours de déploiement dans des établissements de santé et comporte des dispositifs intégrés pour garantir l’équité, le respect de la vie privée et la sécurité des données. Dans un souci de transparence, le logiciel PACS AI sera accompagné d’une « fiche d’information sur les modèles » qui donnera des renseignements sur les modèles utilisés.
Au cours des trois prochaines années, les membres du Réseau de solutions déploieront le PACS AI dans d’autres hôpitaux en apprenant à des « médecins champions » à utiliser et à gérer la plateforme dans chaque établissement. Leur prochaine réunion portera sur les étapes du déploiement et la durabilité ainsi que sur les enseignements à tirer de l’expérience d’autres personnes qui ont transposé les modèles d’IA du milieu universitaire au système de santé.
« Il s’agit d’une occasion de redéfinir le statu quo des modèles d’IA en santé », a déclaré Robert Avram, coresponsable du Réseau L’IA intégrée au service de l’imagerie médicale. « Ce projet démontrera les immenses possibilités qu’offre l’IA pour améliorer la prestation des soins de santé et les résultats pour les personnes traitées. »
Le coresponsable Samuel Kadoury a ajouté : « L’IA aura un impact sur presque tous les secteurs d’activité, et les soins de santé n’y échapperont pas. Ce projet est un engagement à améliorer le système de santé canadien, mais aussi à veiller à ce que l’IA soit intégrée de manière responsable ».
Ce projet est soutenu par IVADO, un consortium interdisciplinaire de recherche, de formation, de transfert et de mobilisation des connaissances en intelligence artificielle basé à l’Université de Montréal et accompagné de 4 partenaires universitaires (Polytechnique Montréal, HEC Montréal, Université Laval et Université McGill). IVADO s’est associé au CIFAR pour financer le Réseau de solutions L’IA intégrée au service de l’imagerie médicale pendant trois ans.
Barbara Decelle, conseillère à la recherche en santé à IVADO, a déclaré : « Nous sommes heureux de nous associer au CIFAR pour mettre en place ce Réseau de solutions et poursuivre notre engagement à faire progresser l’IA responsable au Canada. Ce nouveau projet passionnant s’attaquera aux défis de l’interopérabilité sécuritaire des données, un écueil important qui empêche de maximiser les possibilités de l’IA en santé. Il s’agit d’une étape importante dans le renforcement du leadership canadien en matière de développement et de déploiement de l’IA dans les établissements de santé ».
L’IA au service de la prédiction et de la prévention du diabète
On estime que, d’ici 2030, près de 14 millions de Canadiennes et de Canadiens souffriront de diabète, une maladie qui entraîne des coûts importants pour les systèmes de santé et des conséquences inégales dans les différentes populations. Les travaux menés jusqu’à présent ont montré que cette maladie ne sera pas traitée efficacement sans une consultation inclusive des personnes diabétiques et des communautés élargies de prestataires de soins. De plus, il faudra tenir compte des nombreux facteurs démographiques, culturels et économiques qui influencent la capacité de prédire, de prévenir et de traiter efficacement cette maladie complexe.
Le Réseau de solutions L’IA au service de la prédiction et de la prévention du diabète élaborera un cadre pour améliorer le déploiement des méthodes et des outils d’IA destinés à lutter contre le diabète, en s’assurant que les personnes directement touchées par le diabète et celles qui les aident soient consultées et contribuent au déploiement par le biais de la coconception.
« Il existe déjà des stratégies et de nombreux outils fondés sur l’IA qui sont testés et déployés dans différents systèmes de santé et milieux de soins », a indiqué Laura Rosella, coresponsable du Réseau de solutions. L’un des principaux obstacles à leur efficacité est le “déficit de mise en œuvre”, c’est-à-dire le fait que nous n’accordons pas, dès le début, suffisamment de temps et d’attention à l’engagement des patients, des personnes soignantes et des communautés au sens large, afin de garantir que les technologies et les outils que nous créons sont fiables et utilisés par les personnes qu’ils sont censés aider. »
L’équipe a déjà entamé le processus de consultation afin de bien comprendre le contexte pour la conception et le déploiement du cadre, qui ciblera d’abord la région de Peel, l’une des communautés les plus diversifiées sur le plan démographique au Canada. Par la suite, elle s’engagera dans un processus de coconception afin de développer les programmes frontal et dorsal d’un éventuel outil piloté par l’IA.
Le long processus de déploiement du modèle d’IA nécessitera un apprentissage et une évaluation continus, la collecte de commentaires et de constantes améliorations. L’équipe vise à étendre le modèle et à le déployer plus largement dans le système de santé canadien.
Jay Shaw, coresponsable de ce Réseau de solutions du CIFAR, a commenté le projet : « Pour être efficaces, nous avons constaté que ces outils doivent être conçus dès le départ avec un souci de convivialité, de responsabilité et de transparence. Nous espérons combler le déficit de mise en œuvre en adoptant une approche centrée sur l’humain, en tenant compte de la complexité des facteurs démographiques et sociaux qui rendent le diabète si difficile à traiter, et en veillant à ce que les médecins et toutes les personnes qui ont le diabète ou un risque de diabète aient de bonnes raisons de se fier à la technologie et d’en tirer profit ».