Place de l’intelligence artificielle en rhumatologie
L’intelligence artificielle a depuis longtemps fait son entrée en rhumatologie. Lors du congrès annuel 2025 de la Société Suisse de Rhumatologie, le Pr Thomas Hügle, CHUV, Lausanne, a présenté les opportunités et les risques de cette technologie pour la pratique.
L’intelligence artificielle (IA) semble être une solution rapide à certains défis majeurs de la médecine moderne, tels que le manque de personnel, la pression du temps, etc. « Tout pourrait être si simple, mais tel n’est pas le cas », a souligné le Pr Hügle.
Les modèles d’IA ne s’intègrent pas parfaitement dans le quotidien des cliniques, mais apportent une valeur ajoutée lorsque certaines conditions sont remplies. Parmi celles-ci, le spécialiste a cité le besoin clinique, la faisabilité technique, l’intégration dans les flux de travail existants et une approche financière réaliste. « Les modèles d’IA ne sont pas des pièces de puzzle qu’il suffit d’intégrer dans le quotidien clinique », a expliqué l’intervenant.
Le diagnostic assisté par l’IA déjà utilisé
Les modèles d’imagerie, tels que les algorithmes de radiographie/IRM pour la classification de l’arthrose, sont déjà utilisés. « Nous attendons malheureusement encore les modèles pour la sacro-iliite », a regretté le Pr Hügle. Selon le spécialiste, l’avenir réside notamment dans la combinaison de plusieurs résultats dans un outil diagnostique qui fournit p. ex. des diagnostics différentiels. Le CHUV travaille actuellement sur un tel modèle multivision, LAURIX. LAURIX permet une détection combinée des atteintes dues à l’arthropathie à cristaux de pyrophosphate de calcium (CPPD), à l’arthrose et à la polyarthrite rhumatoïde dans le ligament triangulaire, aussi appelé complexe fibrocartilagineux triangulaire, lors d’une radiographie de la main.
Au-delà de la radiologie, le spécialiste a cité deux autres méthodes diagnostiques assistées par l’IA :
- 1. La capillaroscopie assistée par IA, dont la réalisation pourrait même être déléguée à du personnel médical formé à cet effet. L’évaluation des résultats resterait toutefois du ressort du médecin.
- 2. Un robot à ultrasons (nom du dispositif : ARTHUR) peut, en interaction avec l’algorithme d’IA appelé Diana, scanner la main du patient de manière quasi autonome et détecter une synovite. Le système fonctionne de manière si autonome que des scénarios d’auto-enregistrement pour les patients sont même envisageables. Parmi les inconvénients, on peut citer le fait qu’il nécessite beaucoup d’espace pour son installation, qu’un deuxième appareil à ultrasons (sur l’équipement) doit être disponible et que la procédure est assez longue (environ 20 minutes).
Avantages dans la surveillance à distance
L’IA peut également être utile dans la gestion des maladies. Elle permet ainsi de prédire l’activité de la polyarthrite rhumatoïde (DAS28) avant la prochaine consultation avec une précision de 92 %. Cela aide pour une identification ciblée des patients qui tireraient bénéfice de contrôles plus fréquents. Dans le cadre de la télésurveillance (remote monitoring), les appareils portables (p. ex. pour le suivi du sommeil et de la mobilité) et l’imagerie basée sur les smartphones prennent de plus en plus d’importance.
Le Pr Hügle et son équipe poursuivent une approche intéressante : ils demandent à leurs patients atteints de rhumatisme de prendre des photos des plis de leurs doigts à l’aide d’une application basée sur l’IA sur leur smartphone, ces plis pouvant ensuite fournir des informations sur l’activité de la maladie.
L’IA au service du dossier patient
Le principal obstacle à la surveillance à distance réside avant tout dans l’évaluation des données. La question se pose p. ex. de savoir qui doit vérifier les messages des appareils portables et des applications de santé et comment interpréter les données pour les étapes suivantes (consultation au cabinet médical, etc.). Aux États-Unis, la surveillance à distance bénéficie déjà aujourd’hui d’incitations importantes sous forme de rémunérations attractives. « Les prestataires de soins à distance vont également s’implanter en Suisse », a prédit l’expert.
Actuellement, le corps médical utilise communément l’IA générative comme aide à la rédaction/recherche, notamment pour la documentation. Mais son véritable intérêt réside dans l’intégration de l’IA dans les processus de travail liés aux données numériques des patients, comme le dossier électronique du patient.
Selon le Pr Hügle, on peut p. ex. imaginer des questions dialogiques telles que « Quand a eu lieu la dernière vaccination ? » ou « Existe-t-il une radiographie récente ? ». Il s’agit donc de questions simples auxquelles l’IA peut répondre avec précision et rapidité, ce qui promet d’alléger le travail quotidien dans les cabinets médicaux, en particulier si ces questions numériques peuvent également être posées par les patients.
Une rentabilité difficile à évaluer
« Tout cela est bien beau, mais qui va payer ? », c’est la question centrale soulevée par le Pr Hügle au sujet du financement. Malgré l’utilité croissante des outils fondés sur l’IA dans le domaine du diagnostic, de la surveillance et de la documentation, il est souvent difficile d’évaluer la rentabilité de telles solutions.
Selon l’expert, ce sont à ce jour principalement les instituts privés qui intègrent ces systèmes souvent coûteux dans leurs processus établis. L’IA promet une valeur ajoutée en termes de qualité, mais il faut pouvoir et vouloir se la permettre. Cependant, avec sa diffusion croissante, elle pourrait devenir la norme dans un avenir peut-être pas si lointain.