C’est une première dans l’histoire de la médecine, et elle a lieu dans l’Utah, État isolé à l’ouest des États-Unis. Une intelligence artificielle (IA) a désormais le droit d’y prescrire des médicaments sans consultation médicale. Baptisé Nolla Derm, ce service disponible sur application mobile propose de diagnostiquer les problèmes d’acné et d’expédier un traitement personnalisé à partir de 4,99 dollars par mois. Pas besoin de se rendre au cabinet.
Une technologie vouée à répondre au fléau des déserts médicaux, qui touche « plus de 80 % des comtés américains », selon Nolla Health. Cela concerne 120 millions de personnes. Dans l’Utah, « le délai moyen pour obtenir un rendez-vous est de 61 jours, soit presque le double de la médiane nationale. Onze comtés ne disposent d’aucun dermatologue », rappelle la jeune pousse. Elle précise, en outre, qu’une seule consultation en personne peut coûter jusqu’à 300 dollars.
Un déploiement en trois phases
L’entreprise promet un parcours utilisateur simplifié : il suffit de vérifier son identité et de remplir un questionnaire de santé de base, puis de réaliser un scan de son visage sous cinq angles différents. En l’espace de 10 à 15 minutes seulement, l’outil analyse les images et génère un plan de traitement sur mesure, accompagné si nécessaire d’une ordonnance. Le médicament peut ensuite être livré directement à domicile ou récupéré dans une pharmacie locale.
Le déploiement se fait en trois étapes bien encadrées. La première phase concerne 100 patients : l’algorithme formule ses recommandations, mais « deux médecins agréés examinent et approuvent indépendamment chaque prescription générée par l’IA » avant qu’elle ne soit envoyée au patient. La seconde étape élargira le test à 500 personnes et cette fois, Nolla Derm émettra les ordonnances directement aux patients. Un médecin contrôlera l’ensemble des dossiers a posteriori, au moins une fois par semaine.
Enfin, les praticiens ne vérifieront plus qu’un échantillon aléatoire de 10 % des prescriptions mensuelles lors de la dernière phase. À chaque fois, la startup devra obligatoirement obtenir l’accord écrit de l’État, garantir zéro incident grave et afficher un taux de concordance d’au moins 95 % entre les décisions de l’IA et celles des médecins.
Comment éviter les erreurs ?
Une telle technologie peut poser question, d’autant plus lorsqu’on connaît la propension des IA à halluciner. Nolla Health rappelle que son application ne propose aucune interface de chatbot, mais sélectionne simplement de sélectionner des protocoles de traitement topique stricts et pré-approuvés par des cliniciens.
De même, les femmes enceintes, les cas d’acné sévère ou toute pathologie sortant du cadre du projet ne reçoivent aucune ordonnance automatisée et sont immédiatement réorientés vers une prise en charge médicale physique ou classique. D’ailleurs la société a choisi l’acné car il s’agit d’un domaine « bien compris, à faible risque et soutenu par des décennies de preuves cliniques ».
Et si ce premier test s’avère concluant, l’entreprise élargira alors son modèle à d’autres affections courantes comme la rosacée, la grippe ou les infections urinaires sans complication.
Les déserts médicaux en France
Près de 87 % du territoire français est aujourd’hui qualifié de « zone sous-dense » en médecins généralistes. Environ 6 à 8 millions de Français vivent dans un désert médical, et plus de 6 millions n’ont pas de médecin traitant, dont plus de 400 000 atteints d’une affection de longue durée.
Il faudrait en moyenne près de 60 à 90 jours pour obtenir un rendez-vous chez un dermatologue en France, et jusqu’à plusieurs mois dans certains départements ruraux. Une situation qui entraîne un engorgement massif des urgences hospitalières, et des retards de diagnostic pouvant aggraver des pathologies pourtant traitables à leur début.
- L’État de l’Utah a autorisé l’application Nolla Derm à délivrer des ordonnances par IA pour traiter l’acné.
- Le projet se déroule en trois phases de test avec des garde-fous stricts.
- L’entreprise ambitionne d’étendre son application à d’autres pathologies.
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