Internet des Objets face aux épidémies émergentes : essaie prospectif -3-

[1], alors que les ingénieurs en informatique utilisent le terme e-santé. Le mot télésanté concerne plutôt  l’utilisation des systèmes de communication pour protéger et promouvoir la santé[2].

Par ailleurs, les travaux de recherches en programmes informatiques dans le domaine de la santé ont commencé depuis les années 1960 et 1970. Par exemple, le programme MYCIN conçu pour servir de consultant clinique au profit des patients atteints d’infections, était considéré comme un programme d’aide aux décisions thérapeutiques. En effet, en se basant sur des connaissances médicales générales reçues des experts, il fournit au médecin des conclusions et des conseils thérapeutiques spécifiques à chaque patient (13). De ce fait, MYCIN est considéré comme l’un des plus anciens et importants programmes pionniers de l’intelligence artificielle en médecine (14).

A l’ère d’Internet, et ces derniers temps, des réseaux sociaux, l’homme assiste à une effervescence quantitative perpétuelle des données numériques. En effet, depuis près de 2 décennies les chercheurs, en informatique, puis en santé, se retrouvent dans l’obligation de changer leur manière de voir et d’analyser le monde. L’ampleur et la disponibilité des données s’imposent comme un fait d’évidence. Il s’agit de saisir de nouvelles manières de capturer, rechercher, partager, stocker, analyser et présenter des données en montée exponentielle. Ces données représentent le support de la médecine de demain, de ce constat est né le concept de mégadonnées, ou « big data » (4,15).

Les différents types de données utilisables en médecine regroupent notamment les données des dossiers médicaux dématérialisés, les données d’études cliniques, biologiques, socio-économiques et les données issues des réseaux sociaux ou celles qui ont été enregistrées par les objets connectés (16).

Dans ce contexte, une course vers l’utilisation de l’IA et les nouvelles technologies fait adhérer de plus en plus d’investisseurs. Le géant de l’informatique IBM a lancé, en 2012, le logiciel d’IA « Watson » pour conception d’un outil d’aide à la décision médicale dans le diagnostic du cancer (17).  IBM Watson est l’une des initiatives d’IBM[3], qui fournit une intégration avec n’importe quelle application à l’Internet des objets (IdO), des applications de santé basées sur la santé et assiste également par ses services existants. La force de Watson est son analyse de données et son intelligence artificielle[4].

En 2014, Microsoft a lancé Microsoft Health afin de proposer une plateforme permettant à chacun de gérer sa santé. En 2016, Microsoft a annoncé l’engagement de plusieurs programmes d’IA visant à assister les cancérologues (18). En 2018, Google a annoncé des tests sur une nouvelle IA baptisée « Medical Brain »[5].  En 2019, Microsoft, Google et Apple se sont engagés dans un projet de « centralisation des données des patients américains ».  Ce programme porté par le système d’assurance santé fédéral Medicare renferme aussi des organismes de complémentaires santé, des assurances et des professionnels de santé.

Par ailleurs, les géants du web, les GAFAM (Google, Amazon, Facebook, Apple et Microsoft) sont au sommet, en termes d’accès aux données. En effet, ils possèdent les plus grands volumes de données collectées grâce aux objets connectés, aux réseaux sociaux et à la téléphonie mobile, et les projets de partenariat avec les hôpitaux pour développer des services qui s’appuient sur les dossiers médicaux électroniques de milliers voire de millions de patients [6].

En réalité, dans le domaine de la santé, la révolution numérique tient en deux principaux volets : le big data[7] et la e-santé, il en ressort une médecine préventive, prédictive, participative, personnalisée, et pertinente (4).

Les dispositifs portables ou « Wearables » et l’IdO détiennent la clé de la médecine connectée. En effet, les données capturées par les capteurs de ces appareils jouent un rôle de plus en plus puissant dans les soins de santé, facilitant le développement de systèmes de santé centrés sur le patient (4).

Afin de parvenir à l’autonomisation des patients et à concrétiser la vision de la santé pour tous, la stratégie mondiale pour la santé numérique 2020-2025, éditée par l’OMS vise à  renforcer les systèmes de santé moyennant l’application des technologies numériques pour les consommateurs, les professionnels de la santé, les prestataires de soins de santé et l’industrie.  Dans le contexte de cette stratégie mondiale, la santé numérique signifie « le domaine de connaissances et de pratiques associé au développement et à l’utilisation des technologies numériques pour améliorer la santé ». Dans cette définition,  la santé numérique élargit le concept de cybersanté[8] pour inclure les consommateurs numériques, avec un plus large éventail d’appareils intelligents et connectés. Elle englobe également d’autres utilisations des technologies numériques pour la santé, comme l’Internet des objets, l’apprentissage automatique, l’intelligence artificielle, l’informatique de pointe, l’analyse des mégadonnées et la robotique.

l’OMS à travers cette stratégie a annoncé que «  des technologies telles que l’internet des objets, les soins virtuels, le suivi à distance, l’intelligence artificielle, l’analyse de méga-données, la chaîne de blocs, les dispositifs portables intelligents, les plateformes, les outils facilitant l’échange et le stockage de données et les outils permettant la saisie et l’échange de données à distance ainsi que le partage d’informations pertinentes dans tout l’écosystème de la santé contribuant ainsi à la continuité des soins ont prouvé qu’elles permettaient d’améliorer les résultats sanitaires grâce à l’amélioration des diagnostics médicaux, des décisions de traitement fondées sur des données, des thérapies numériques, des essais cliniques, de l’autogestion des soins et des soins centrés sur la personne, ainsi qu’à la production de connaissances, d’aptitudes et de compétences davantage fondées sur des bases factuelles à l’intention des professionnels en vue de soutenir les soins de santé »

 2- Quelques exemples de l’utilisation des mégadonnées et IA en santé

Plusieurs expériences ont été réalisées permettant d’illustrer ce que peuvent apporter l’utilisation des mégadonnées et des logiciels d’intelligence artificielle, ci-dessous quelques exemples :

– Au Royaume-Uni, une expérience portée sur les données de 378 256 patients ayant eu un accident cardiovasculaire (ACV) depuis 2005, consistait à l’utilisation de quatre algorithmes d’IA entrainés sur 78% de ces données, ensuite ils ont estimé sur les 22% restant les chances de survenue d’un AVC. Les résultats ont été comparés à ceux effectués à la base des recommandations de l’American collège of Cardiology (ACC). En conclusion, les résultats prédictifs à dix ans obtenus par les algorithmes sont bien meilleurs que ceux utilisant les recommandations de l’ACC (17).

– En dermatologie, après entrainement de la machine sur une banque d’images, l’analyse algorithmique portée sur 2 032 cas a été comparée à celle d’un groupe de 21 experts. Le logiciel de « deep learning » a montré des résultats bien comparables en termes de spécificité et de sensibilité. Ainsi, cet algorithme pourrait être utilisé en télémédecine préventive des cas de cancer dermatologique en collectant les images d’anomalies cutanées captées par des smartphones (17).

– Dans le suivi du diabète, l’utilisation de « Machine learning et deep learning » pour détecter des rétinopathies diabétiques obtient d’ores et déjà des résultats exploitables en clinique. En effet, sur la base d’un fond d’œil standard, une méthode fondée sur des réseaux de neurones convolutifs[9] a été développée pour détecter automatiquement et simultanément exsudats, hémorragies et microanévrysmes. Cette approche présente une sensibilité de 0,96, 0,84 et 0,85 respectivement, pour détecter ces 3 anomalies. Il s’agit donc d’une technique fiable et rapide (15,17).

– Dans le domaine de la santé mentale, un exemple d’utilisation de réseaux sociaux concernant le dépistage précoce de la dépression. En se basant sur les « statuts Facebook » de plus de 500 000 cas, grâce aux techniques de machine learning, les chercheurs ont pu identifier près de 200 mots-clés que les utilisateurs de facebook utilisent de manière récurrente dans leurs textes mis en ligne au cours des 6 mois précédant un diagnostic de dépression. Il s’agit d’expressions sur des émotions négatives et de la tristesse, de la solitude, de l’hostilité, des plaintes somatiques et des références au milieu hospitalier (15).

– En rhumatologie, Un 1er exemple de partage de données dans le domaine des pathologies auto-immunes, le Big Data Sjӧgren Projet Consortium, une collaboration internationale avec une base de données commune à 22 pays répartis sur 5 continents et rassemblant les données cliniques, biologiques et histologiques de 10 500 sujets présentant un syndrome de Sjӧgren. L’objectif est d’améliorer la prise en charge du syndrome de Sjӧgren à travers le monde. Cette étude permis effectivement de confirmer l’influence des marqueurs immunologiques sur le phénotype clinique du syndrome de Sjӧgren primaire, en particulier le fait que les manifestations systématiques sont plus fortement corrélées à l’hypocomplémentémie et à la cryoglobulinémie qu’aux anticorps antinucléaires et anti-Ro/La (15).

   3- IdO de la santé : notifications en temps réel, alertes et automatisation (4)

Des millions de personnes utilisent des appareils connectés en vue de garder ou d’améliorer leur bien-être. Ils existent actuellement plusieurs types d’appareils connectés à Internet tels que les balances, les moniteurs d’activité (par exemple : Fitbit, Apple Watch, Microsoft Band) qui mesurent la fréquence cardiaque, les mouvements, le sommeil, et les lecteurs de glycémie. Autres appareils intégrés peuvent mesurer la sueur, les niveaux d’oxydation, la consommation de nicotine, etc. Tous envoient des résultats de mesures en temps réel et suivent le comportement des utilisateurs à la seconde. Le début de l’année  2018 a même vu le premier portatif de battements de cœur fœtal.

Ces utilisateurs se servent des applications pour enregistrer leurs habitudes de vie, leur nutrition, leur activité, leur adhésion aux médicaments et également pour surveiller les effets secondaires des médicaments, entre autres.  Les données enregistrées pourraient être utilisées pour détecter le risque de maladie, alerter les médecins ou demander des services d’urgence en fonction des données biométriques reçues.

Les appareils sophistiqués apportent des solutions innovantes à de nouveaux problèmes. Par exemple, maintenant que la surveillance de la fréquence cardiaque est moins chère et plus omniprésentes, la détection de cas susceptibles d’être dangereux s’effectue actuellement plus tôt et plus facilement telle que la fibrillation atriale[10]. Le traitement des patients diagnostiqués peut souvent être simple : des anticoagulants qui sont efficaces jusqu’à 80%.

Aux Etats Unis, Les prestataires de soins évoluent vers des boîtes à outils sophistiquées pour utiliser le flux de données massif créés par les patients et pour réagir chaque fois que les résultats semblent inquiétants. Cette adoption est motivée par des organisations numériques établies et des startups en collaboration avec les agences d’assurance de santé.

Dans un autre cas d’utilisation, un programme innovant de l’Université de Californie à Irvine a donné aux patients atteints de maladies cardiaques la possibilité de rentrer chez eux avec une balance sans fil et de se peser à intervalles réguliers. Les algorithmes d’analyse prédictive ont déterminé des seuils de gain de poids dangereux et ont alerté les médecins pour qu’ils voient le patient de manière proactive avant qu’une réadmission d’urgence ne soit nécessaire.

Les dossiers de santé électroniques peuvent également déclencher des avertissements, des alertes et des rappels pour savoir quand un patient doit subir un nouveau test de laboratoire; ou suivre les ordonnances pour voir si un patient a suivi les instructions de traitement.

La prestation de soins de santé numérique connectée ouvre la possibilité de surveiller, de gérer et d’inverser la maladie, et de créer une population à morbidité réduite et une  longue espérance de vie.

Au fur et à mesure que les capteurs des appareils IdOM deviennent plus rapides, plus petits et plus performants, les profils des dossiers de santé des patients comprendront éventuellement des analyses détaillées du sommeil, des détails sur la surveillance continue de la glycémie, la fréquence cardiaque, la pression artérielle et la consommation approximative de calories etc.

Les capteurs de santé deviendront intégrables, biodégradables et connectés en permanence, jouant un rôle essentiel dans des tâches telles que les soins aux patients.

 4-Les applications de l’IdOM  en santé (3)

Combiné avec les autres technologies habilitantes, l’intelligence artificielle (IA), la télémédecine, la technologie des capteurs, et la blockchain, l’IoMT a ouvert de nouvelles opportunités dans le domaine médical pour sauver et améliorer la qualité de vie des gens. Il a créé de nouveaux domaines d’application et a changé la façon de faire les choses dans les domaines existants tels que la prise de décision clinique, l’acquisition de données et la gestion des dossiers des patients. L’IoMT peut être utilisé pour la surveillance continue des signes vitaux des patients, peut créer des alertes en cas d’évolution des conditions de santé et parfois prendre les précautions nécessaires.

Les applications sont classées en fonction de leur environnement et le fait d’être centrées sur le corps ou non.

       – Applications centrées sur le corps

Les applications centrées sur le corps font référence aux systèmes ou aux appareils de santé qui génèrent des données en interagissant directement avec le corps humain. Les données acquises sont ensuite traitées et envoyées aux soignants pour analyse médicale. Les appareils portables et non portables médicaux sont des exemples courants d’applications centrées sur le corps. Les appareils portables médicaux sont les dispositifs de détection intelligents qui peuvent être portés sur un corps humain en tant qu’implants ou accessoires. Alors que les non-portables sont les dispositifs de détection intelligents qui ne peuvent pas être portés sur le corps humain. En fonction de l’environnement, les applications centrées sur le corps sont divisées en deux groupes, intérieur et extérieur.

       – Applications centrées sur le corps en intérieur

L’IdOM inaugure les soins de santé en intérieur avec un potentiel de succès prometteur en raison de ses technologies de communication intelligentes. Certaines des solutions intelligentes de surveillance intérieure qui utilisent des idées IdOM nouvelles et innovantes sont répertoriées ci-dessous.

Surveillance de la fréquence cardiaque – L’auscultation des sons cardiaques, la variabilité de la fréquence cardiaque et l’électrocardiographie (ECG) sont les techniques de surveillance courantes des affections cardiaques. Divers appareils ont été conçus pour des applications centrées sur le corps. Selon Tang et al.  un e-stéthoscope a été développé pour la surveillance cardiaque. Une fois les signaux rassemblés, cet appareil effectue un prétraitement du signal et une amplification de puissance. Un processeur intégré a été utilisé pour échantillonner les signaux et les afficher sur l’afficheur LCD[11]. Ces données ont été transmises à un PC pour un traitement ultérieur à l’aide de la technologie Bluetooth.

En règle générale, les dispositifs mentionnés précédemment conviennent aux soins de santé assistés. Dans une autre étude, Aguilera-Astudillo & al ont conçu un nouveau stéthoscope imprimé en 3D à faible coût qui peut se connecter à un smartphone. Cet appareil était adapté à l’utilisation d’utilisateurs inexpérimentés pour effectuer des soins personnels préventifs. En outre, les utilisateurs peuvent exécuter divers tests sur les signaux observés à l’aide d’une application mobile et envoyer des données à un médecin pour diagnostic.

Scanners médicaux compatibles IdOM – L’IdOM a créé de nouvelles opportunités pour les zones où les établissements de santé ne sont pas correctement équipés ou ne sont pas disponibles. Par exemple, dans la plupart des pays en développement, 75% des radiologues sont en zone urbaine. C’est pourquoi, il existe un besoin de dispositifs de radiographie portables pouvant être utilisés pour générer des images d’organes internes et envoyer des données à des experts médicaux. Avec l’aide de l’intelligence artificielle, ces systèmes peuvent également détecter les anomalies, assister les radiologues et sauver des vies.

L’échographie est une technologie d’imagerie largement utilisée. Kim & coll. Ont mis au point un système d’échographie portable à faible coût pour les applications au chevet du patient (CDP). Il fonctionne comme un appareil autonome utilisant une seule matrice pré-diffusée programmable « Field Programmable Gate Array (FPGA) ». Le système peut transférer des images directement vers d’autres systèmes via une mémoire externe sans nécessiter aucune unité de traitement vidéo. Il fournit une image en temps réel à 30 images par seconde. Le système fonctionne sur une batterie, qui peut durer jusqu’à 1,5 heure. Par conséquent, il offre une flexibilité améliorée pour les applications relatives aux tests au chevet du patient.

Pour les zones rurales, où il y a un manque de radiologues, la télé-radiologie utilisant des appareils à ultrasons compatibles IdOM est bénéfique. Cependant, avoir une connexion sans fil en permanence pour ces systèmes peut ne pas être possible. Dans de telles circonstances, Krishna et al ont mis au point un appareil à ultrasons portable avec diagnostic assisté par ordinateur. Ce système était une version modifiée du scanner cité initialement.

       – Applications extérieures centrées sur le corps

Les protocoles IdOM avancés et les normes de communication permettent une communication améliorée pour les services de santé en plein air. Certaines des solutions de surveillance intelligentes pour les soins de santé en plein air qui utilisent des idées IdOM nouvelles et innovantes sont répertoriées ci-dessous.

Détection des troubles du visage – Il est également possible de développer des dispositifs de surveillance mobiles pour détecter et diagnostiquer les troubles cutanés du visage. L’installation de tels dispositifs à l’entrée des hôpitaux, des écoles ou des lieux publics peut aider au diagnostic précoce de ces troubles ou éviter des visites inutiles à l’hôpital. En vision par ordinateur, la technique de détection de visage offre un grand potentiel dans les applications de suivi et de surveillance. En 2016, une technique de détection des troubles faciaux en temps réel a été proposée par Al-Turjman. Dans cette étude, il a développé une technique qui détecte et segmente la zone infectée du visage. La technique proposée était également efficace et utile pour la détection du rhume, de la grippe et de la température du visage.

Surveillance de la santé en plein air – Ces systèmes intelligents permettent de surveiller les patients à leur domicile ou à l’extérieur. Les capteurs compatibles avec les téléphones portables peuvent surveiller les patients souffrant de maladies chroniques, d’hypertension et de fièvre. En cas d’anomalie, les dispositifs de surveillance avertissent les professionnels de la santé via une application mobile.

Abdullah et coll ont développé un système de surveillance de la santé sans fil en temps réel. Le système proposé peut détecter les problèmes de santé du patient tels que la fréquence cardiaque, la pression artérielle, la température, les muscles et le taux de glucose. Il peut également stocker les données pour de futures références. Le système peut alerter les experts médicaux pour un diagnostic précoce. Ce système fonctionne très rapidement, offre une efficacité et une précision élevées.

        -Applications centrées sur les objets

Contrairement aux applications centrées sur le corps, les applications centrées sur l’objet ne sont pas directement liées au corps humain. Cependant, les applications centrées sur les objets font référence à des solutions et services de soins de santé qui peuvent être utilisés efficacement pour améliorer la prestation des soins de santé. Un exemple clé d’applications centrées sur les objets est le système de gestion hospitalière. En fonction de l’environnement, les applications centrées sur les objets sont divisées en deux catégories, intérieure et extérieure.

       – Applications intérieures centrées sur les objets

Maintenance des équipements médicaux – Les dispositifs IdOM fournissent des solutions pour la maintenance des équipements de soins de santé. Wang et coll ont développé une application IdOM capable de détecter les défauts des dispositifs médicaux. L’application proposée permet de découvrir la relation causale entre les appareils physiques. Après avoir détecté des défauts dans des dispositifs spécifiques, l’application proposée peut prédire les défauts dans d’autres dispositifs associés en utilisant la relation causale. Par conséquent, des alertes précoces peuvent être générées pour éviter de futures pannes.

Dossier de santé électronique – Le système d’encre et de papier est le moyen traditionnel de gérer les dossiers médicaux. L’adoption des dossiers médicaux électroniques (DME) change la donne dans les hôpitaux intelligents.

Les informations peuvent être facilement accessibles et partagées avec les personnes concernées. En améliorant l’efficacité et la sécurité des soins de santé, les systèmes de DME peuvent sauver des millions de vies.

       –  Applications extérieures centrées sur les objets

L’IdOM peut offrir de l’efficacité pour les services d’urgence en plein air. Des services d’urgence améliorés pourraient améliorer la sécurité et réduire le nombre d’incidents. Certaines des idées avancées de services d’urgence et de survie basées sur L’IdOM sont énumérées ci-dessous

 

Ambulance intelligente – Une réponse rapide à une urgence médicale est essentielle pour éviter les pertes. Dans de telles circonstances, atteindre les hôpitaux plus rapidement est un problème grave. Par conséquent, les véhicules d’ambulance rapides et intelligents sont une nécessité absolue en cas d’urgence.

 

Sivaraj et coll ont proposé une idée IdOM qui se compose de deux parties. Tout d’abord, les appareils IdOM observent les signes vitaux d’un patient à l’intérieur de l’ambulance et envoient des informations à l’hôpital pour un réarrangement. Deuxièmement, pour éviter les retards, le système modifie automatiquement les feux de signalisation et dégage la trajectoire de l’ambulance. Une autre étude vise à trouver l’itinéraire le plus rapide pour l’ambulance.

 5-Les dispositifs IdO portables (4, 5) :

Ces appareils portables peuvent avoir un impact très important sur la détection, la surveillance et la guérison des maladies. Parmi les principales pathologies et leur application on trouve :

La tension artérielle : elle est parmi les domaines les plus étudiés sur les appareils de santé portables. Les dispositifs sont utilisés sous nombreuses formes, tels que la montre intelligente, les lunettes intelligentes ayant un capteur optique, les circuits imprimés attachés au ventre, les dispositifs portables au doigt. Ils existent d’autres capteurs discrets pouvant être portés sur le corps attachés à la main, le bras ou la poitrine.

La crise cardiaque : Smart textile est l’un des appareils portables qui a été développé pour les systèmes de surveillance des crises cardiaques. Des dispositifs de surveillance cardiorespiratoire portables et de surveillance de la fréquence cardiaque ont fait l’objet de plusieurs études.

Parkinson et tremblement : des études concernent des dispositifs sous forme de bras robotique pour le contrôle des tremblements et la réduction du mouvement des tremblements, d’autres sous forme de gants intelligents.

Autre applications : des dispositifs IdOM portables ont fait également objet d’études en termes du traitement de la scoliose, la prévention du cancer du sein, la surveillance de plusieurs patients, la surveillance nutritionnelle, la prévention des accidents vasculaires, la surveillance de la qualité du sommeil et pour surveiller la dépression.

 Plusieurs recherches ont été effectuées démontrant l’impact positif que peut apporter les dispositifs portables  avec des capteurs intégrés, en voici quelques exemples:

• Capteur UV

En dermatologie, réduire l’exposition aux rayons UV évitant ainsi leur effet cancérigène est devenu possible via les capteurs UV. En effet, des capteurs UV ont été développés à l’Université Northwestern, ils sont très fins pouvant être portés sur un ongle humain et ils ont la capacité de surveiller avec précision l’exposition aux rayons UV d’une personne. Ces dispositifs permettent, en    réduisant la surexposition aux UV, d’éviter certaines complications telles que le coup de chaleur et le mélanome.

• Médicaments intelligents

En vue d’améliorer l’observance du traitement médicamenteux, plusieurs recherches sont réalisées pour la conception de médicaments intelligents. En effet, les médicaments intelligents peuvent informer un patient et son équipe de soins de santé respective de la quantité de médicament consommé, de l’heure à laquelle il a été pris, et fournir des rappels en temps opportun s’il semble avoir été oublié. Plusieurs exemples sont mis aujourd’hui en place :

-Les capsules de bouteilles et les sachets de pilules connectés via Bluetooth lancent des rappellent aux patients pour soutenir l’observance des médicaments.

-Les stylos à insuline Bluetooth et les capuchons de stylet qui enregistrent l’heure, la quantité et le type d’insuline injectée transfèrent généralement les données de l’appareil vers le cloud, les utilisateurs s’engageant dans une interface d’application numérique pour interroger leurs données.

-Les inhalateurs asthmatiques intelligents, par exemple, peuvent identifier une crise imminente avant que le porteur ne reconnaisse les symptômes.

• Insuline intelligente

L’insuline intelligente est une forme de médicament intelligent, il s’agit d’ une insuline de nouvelle génération qui répond automatiquement à l’évolution de la glycémie. En fonction des taux de sucre dans le sang, l’insuline est plus au moins libérée. En 2015, des chercheurs de l’Université de Caroline du Nord ont rapporté que le patch d’insuline intelligent, qui repose à l’extérieur du corps, utilisera un système de micro-aiguilles pour détecter automatiquement les taux élevés de glycémie et administrer l’insuline de manière appropriée par le biais de cellules bêta vivantes qui sont conservées dans le patch à l’extérieur du corps. Parmi les grands avantages de ce dispositif, c’est qu’il n’y a aucun risque que ces cellules soient rejetées par le système immunitaire des personnes atteintes de diabète de type 1.

 6-La robotique en santé (19)

 

Dans le secteur de la santé, la robotique moderne a fait son apparition d’abord en chirurgie. En effet, la robotique chirurgicale est née à la fin des années 1990, depuis cette date, elle a rapidement connu un développement à une vitesse grandissante, plus de 700 robots da Vinci ont été implantés en Europe, et plus de 2700 aux USA. Après l’urologie l’orthopédie et la neurochirurgie, historiquement premières spécialités utilisatrices, le robot a été adopté principalement par la gynécologie, la chirurgie digestive, mais également par les chirurgies thoracique, vasculaire, pédiatrique et même ORL.

Le terme « robot » chirurgical ne correspond pas à une machine destinée à opérer toute seule, il s’agit de machines restantes totalement sous la dépendance du chirurgien. Un robot chirurgical ne fait alors que reproduire, à distance et en temps réel, les mouvements de la main humaine. Il sert d’interface entre le malade et le chirurgien et va permettre à ce dernier de réaliser des gestes avec plus de précision et des gestes qu’il ne pouvait effectuer en chirurgie mini-invasive. Essentiellement utilisée pour des opérations délicates telles que la prostatectomie, l’ablation de l’utérus, la lobectomie pulmonaire, elle fait appel aux techniques de la coelioscopie.

La robotique en chirurgie apporte plusieurs avantages, outre la haute qualité de dissection et la précision en actes, elle permet de rendre certaines opérations complexes possibles, évite la fatigue aux chirurgiens, et elle ne permet d’avoir que des petites cicatrices pour le patient.

Par ailleurs, la robotique médicale correspond à l’utilisation d’un robot par les cliniciens pour aider les diagnostics et/ou les actes thérapeutiques. Parmi ses avantages, la précision des gestes médicaux et le gain du temps. Elle est utilisée particulièrement en radiologie de diagnostic et la radiothérapie.

 


[1] Une activité professionnelle qui met en oeuvre des moyens de télécommunications numériques permettant à des médecins et à d’autres membres du corps médical de réaliser à distance des actes médicaux,

[2] Marie-Odile Safon, La e-santé : Télésanté, santé numérique ou santé connectée, IRDES, Juillet 2019.

[3] Les quatre variantes actuelles de Watson sont Watson Discovery Advisor, Oncology, Clinical Trial Matching et Curam

[4] Mayank Aggarwal, Mani Madhukar, IBM’s Watson Analytics for Health Care: A Miracle made true, January 2017.  DOI: 10.4018/978-1-5225-1002-4.ch007

[5] https://buzz-esante.fr/google-lance-son-intelligence-artificielle-en-sante-medical-brain/

[6] https://itsocial.fr/enjeux-it/enjeux-donnees/bigdata/gafam-bigtech-ont-sante/

[7] Les données massives de santé.  Le terme « big data » semble avoir été utilisé pour la première fois en 1997 par Michael Cox David Ellworth. Il désigne un système rassemblant plus de mille milliards d’octets (tera octets soit 1012 octets), voire péta octets (1015 octets) ou plus qui peuvent comprendre des données structurées, documents, images et sons en intégrant également les technologies spécifiques de recherche et de traitement de ces données (20).

 [8] Selon l’OMS, la cybersanté se définit comme l’utilisation sécurisée et économiquement avantageuse de technologies de l’information et de la communication en appui à la santé et aux domaines sanitaires ; notamment les services de soins de santé, la surveillance sanitaire, les publications, l’éducation, les connaissances et la recherches dans le domaine de la santé. http://www.emro.who.int/fr/health-topics/ehealth/.  

[9] Réseau de neurones artificiels qui permet de détecter la présence de motifs simples à différentes échelles d’une image et d’identifier progressivement le contenu de celle-ci par association et recoupement. (http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=26543861)

[10] La fibrillation auriculaire (ou atriale) est un trouble du rythme cardiaque qui accélère le cœur et le fait battre de manière irrégulière.

[11] LCD est l’abréviation du terme anglais “Liquid Crystal Display” qui signifie en français  “Écran à cristaux liquides“. L’afficheur LCD  affiche des données susceptibles d’être exploiter par l’utilisateur d’un système.

 

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