L'intelligence artificielle dans les soins de santé n'est plus l'apanage des pays riches - elle pourrait être sur le point de transformer les soins médicaux dans le sud du monde.

Un nouveau rapport , publié dans le British Medical Journal fin août, explique comment l'IA transforme déjà les pratiques de soins de santé des régions rurales du Brésil en Afrique subsaharienne.

"C'est sans précédent", a déclaré Brian Wahl, chercheur à la Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, et auteur de l'article. "Nous entrons dans une époque où l'IA pourrait avoir des impacts dans les pays en développement similaires à ceux qu'elle a déjà dans les pays développés."

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Des recherches publiées l'année dernière ont révélé que l'IA pourrait économiser 150 milliards de dollars en coûts de santé annuels aux États-Unis seulement d'ici 2026.

La révolution de l'IA doit encore se développer pleinement, a averti Wahl, mais la pénétration des smartphones dans les milieux à faible revenu, les développements dans le cloud computing et la numérisation des dossiers de santé en tant que pratique standard ont construit le cadre sur lequel repose l'intelligence artificielle.

Les types d'IA développés dans le sud global diffèrent cependant de ceux du nord.

«L'utilisation de l'IA dans un système hospitalier en réseau aux États-Unis est différente de la prestation de soins dans la communauté dans un environnement pauvre en ressources. Dans les régions rurales des pays pauvres, la technologie de l'IA a beaucoup de potentiel pour soutenir le travail des agents de santé communautaires fournissant des soins en dehors des établissements de santé et dans la communauté », a déclaré Wahl.

Une avenue prometteuse est l'utilisation de l'IA pour planifier plus efficacement les rendez-vous des agents de santé communautaires qui fournissent un soutien aux communautés sans centres de santé ni hôpitaux.

Au Bangladesh, les agents de santé communautaires ont contribué à augmenter les taux de survie néonatale de plus de 30% , malgré une charge de travail élevée et de longues distances à parcourir, ce qui signifie que les travailleurs n'étaient présents qu'à 5% des naissances.

En Afrique subsaharienne, une numérisation et une collecte de données approfondies aident les agents de santé communautaires à organiser leur charge de travail et à planifier des rendez-vous plus efficacement pour éviter les lacunes dans les services. Et une application mobile en Tanzanie aide les agents de santé communautaires à fournir des informations plus ciblées aux femmes enceintes et aux jeunes soignants.

Pendant ce temps, des chercheurs du Brésil et des États-Unis ont développé une application d'apprentissage automatique pour prédire la nécessité de réanimer les nouveau-nés souffrant d'asphyxie à la naissance, une condition qui a tué 800000 nouveau-nés dans les pays en développement chaque année dans les années 1990.

Une évaluation rigoureuse a jugé l'application très précise et un outil de diagnostic prometteur dans les milieux pauvres en ressources.

Mais la promesse de l'IA dans les zones rurales et à faible revenu a un coût.

"Un défi avec les applications d'IA est qu'elles sont une" boîte noire ": les données entrent, elles sont croquées d'une certaine manière qui est plutôt opaque, et il y a toujours le risque de biais - intentionnellement ou non - de se frayer un chemin dans la technologie », A déclaré Wahl.

Ces préoccupations sont courantes dans le Nord mondial, mais les milieux pauvres en ressources peuvent présenter leurs propres défis, qui nécessitent que la technologie développée dans les pays riches soit entièrement adaptée à son nouvel environnement.

Les applications de l'intelligence artificielle dans les pays à faible revenu doivent être développées conformément aux cultures et aux lois locales, a déclaré Wahl. Un outil de diagnostic doit fonctionner selon les mêmes réglementations que les professionnels de santé, par exemple, qui varient d'un pays à l'autre. Et les outils qui recommandent les traitements indisponibles en raison de contraintes de ressources sont peu susceptibles d'être utiles dans de nombreux pays en développement.

Il y a ensuite la question de la propriété et de la confidentialité. L'attrait de l'externalisation du développement de l'IA à des entreprises privées est plus grand pour les gouvernements à court de liquidités pour qui la construction d'une infrastructure numérique sera toujours perdante face au défi quotidien de la fourniture de services de base. Cela pourrait compromettre la capacité des pays pauvres à demander des comptes aux grandes technologies lorsque les choses tournent mal.

L'activisme caritatif Global Justice a déjà mis en garde contre une « e-pocalypse » alors que les géants de la technologie tentent de monopoliser de nouveaux marchés africains.

Mais des cadres réglementaires sont en cours d'élaboration: les principes de partage des données de Nairobi , rédigés en 2014, constituent une tentative historique pour développer des normes minimales de protection des données dans le Sud. L'adoption reste cependant lente.

Pour le meilleur ou pour le pire, l'IA arrive dans le monde en développement, a déclaré Wahl.

«L'IA pourrait aider à surmonter certains défis fondamentaux des systèmes de santé dans les pays en développement, et nous devons en parler.» - _Edward Siddons
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(Crédit photo: Flickr / BTO)