Comment l’intelligence artificielle peut-elle venir en aide aux vétérinaires?

Une nouvelle ère se profile pour les vétérinaires : celle du diagnostic prédictif. Nous devrons nous appuyer de plus en plus sur le pouvoir transformateur des solutions technologiques telles que l’intelligence artificielle (IA) pour mettre en œuvre l’automatisation des tâches dans notre travail.

Face à l’augmentation de la demande dans les hôpitaux vétérinaires et à la diminution des disponibilités de rendez-vous qui en découle, cette nouvelle technologie, l’IA,  devrait nous aider à prendre davantage confiance en notre capacité à établir des diagnostics précis pour traiter nos patients lors des consultations. Voici comment l’IA peut contribuer à façonner la médecine vétérinaire de demain.

Comprendre l’intelligence artificielle

Lorsque les machines parviennent à imiter l’intelligence du comportement humain, l’IA n’y est jamais complètement étrangère. Les propriétés suivantes constituent des caractéristiques clés de l’IA et permettent de différencier cette discipline des autres volets de l’informatique.

  • Autonomie : l’automatisation des tâches au sein d’un environnement complexe sans qu’un utilisateur ait à intervenir en permanence.
  • Adaptabilité : la capacité à améliorer ses performances à la lumière des expériences passées.

Prenons quelques exemples d’applications concrètes pour affiner notre compréhension de l’IA. Elle est aujourd’hui exploitée par les moteurs de recherche, les réseaux sociaux, les sites de vente en ligne et même vos applications mobiles préférées. Désormais présente dans tous les aspects de notre quotidien, elle contribue à rendre notre travail et nos loisirs plus rapides, plus simples et de meilleure qualité. Malgré son omniprésence indéniable, l’IA reste pourtant largement invisible de tous.

L’apprentissage automatique des machines est une branche de l’IA qui trouve ses racines dans le domaine des statistiques. Plus précisément, il s’agit de l’étude des algorithmes informatiques capables d’améliorer automatiquement leurs performances en s’appuyant sur l’expérience et l’utilisation de données.

Utiliser l’IA  en  médecine vétérinaire

Le domaine vétérinaire regroupe de nombreuses tâches, principalement de nature cognitive.  Par exemple, en évaluant les antécédents médicaux d’un patient et complétant les informations à la suite d'un examen dans le but d’établir une liste de diagnostics différentiels, ou encore en interprétant les résultats d’une radiographie ou d’un bilan sanguin complet. Le quotidien d’un vétérinaire regorge d’activités dans lesquelles l’IA pourrait être mise à profit en vue de faciliter le travail de l’équipe vétérinaire, de renforcer leur efficacité et parfois même d’accroître leurs performances.

En définitive, tirer parti de l’IA revient à profiter de l’expertise de quelques-uns des meilleurs spécialistes en temps réel pour nous aider, en tant qu’utilisateurs, à être mieux informés et plus confiants dans notre rôle de vétérinaire.

IA et diagnostic

L’utilisation de l’IA dans les hémogrammes (ou formules sanguines complètes, fsc) illustre bien les apports de cette nouvelle technologie. Grâce à l’IA et à l’apprentissage automatique, les méthodes d’identification des cellules sanguines sont à la fois plus rapides plus précises. Des algorithmes préprogrammés sont employés pour faciliter l’identification de schémas anormaux courants dans les résultats des formules sanguines complètes. Aujourd’hui, les équipements de diagnostic utilisent des capteurs de pointe pour détecter et évaluer des données d’échantillons sur cinq dimensions à la fois. Ces données cellulaires sont ensuite exploitées pour fournir différentes vues de chaque cellule et séparer ainsi les populations de cellules sans interférence de fragments ou d’autres cellules. Cette technique permet une meilleure caractérisation des globules rouges, des globules blancs et des plaquettes, et fournit aux vétérinaires des renseignements complémentaires sur les anomalies hématologiques sous-jacentes.

On peut imaginer sans peine que dans un avenir proche, les diagnostics médicaux seront automatiquement interprétés par l’IA et que des rapports seront générés en temps réel, avant d’être examinés puis confirmés par les vétérinaires. L’automatisation des tâches d’interprétation clinique comme celle que nous venons de présenter est pour le moins prometteuse : en libérant un temps précieux et des ressources cognitives aux vétérinaires, elle permettra à ces deniers de consacrer davantage de temps à leurs patients, d’en accepter de nouveaux et de continuer à se former tout au long de leur carrière.

L’utilisation de l’IA dans le domaine vétérinaire se reflète à travers de nombreux exemples. Et il va sans dire que nous sommes d’ores et déjà à l’aube d’une nouvelle ère de pratiques vétérinaires reposant sur des preuves et optimisées par l’IA. Si les préoccupations et défis liés à ces nouvelles solutions technologiques existent, il est fort à parier que la médecine vétérinaire n’échappera pas à cette marche vers le progrès. L’IA nous propulse directement dans le futur, à bien des égards.
 

Chris Shivelton Queen
Membre du RCVS, diplômé en sciences et sciences vétérinaires (BSc et BVSc)

Le Dr Queen, également connu sous le nom de « The Nerdy Vet » (le vétérinaire intello), est un vétérinaire spécialisé dans les petits animaux et est passionné par la technologie. Depuis l’obtention de ses diplômes à l’Université de Bristol, à la fois en sciences vétérinaires et en biochimie, le Dr Queen a rédigé de nombreux articles sur une variété de sujets liés à la technologie, comme la réalité virtuelle augmentée, et s’est exprimé à ce propos lors de plusieurs conférences sur les technologies en Amérique du Nord et au Moyen-Orient. Chris Shivelton Queen est fier de sa capacité à transmettre des concepts complexes de manière compréhensible et accessible, et évoque de nombreux sujet sur son blog, « The Nerdy Vet ». Les points de vue et opinions de cet article sont propres aux auteurs et ne reflètent pas nécessairement ceux du Vetiverse ou d’IDEXX