Jusqu'à présent, la médecine a été un prestigieux et souvent extrêmement lucratif choix de carrière. Mais dans un avenir proche, devrons-nous autant de médecins que nous avons maintenant? Allons-nous voir le chômage médical important dans la prochaine décennie?

Dr Saxon Smith, président de la branche de l'Association médicale australienne NSW, a déclaré dans un rapport à la fin de l'année dernière que les préoccupations les plus courantes qu'il entend des médecins en formation et les étudiants en médecine sont, «ce qui est l'avenir de la médecine?» et «vais-je avoir un emploi?". Les réponses, at-il dit, continuent de lui échapper.

Alors que les universités australiennes, britanniques et américaines continuent d'obtenir un nombre croissant d'étudiants en médecine, la question évidente est de savoir où ces nouveaux médecins travailleront à l'avenir.

Y aura un rôle accru pour les professionnels médicaux en raison de nos populations vieillissantes? Ou est la pression pour réduire les coûts tout en améliorant les résultats susceptibles de forcer l'adoption de nouvelles technologies, qui seront alors susceptibles d'éroder le nombre de rôles actuellement effectué par les médecins?

En descendant les coûts

Tous les gouvernements, les patients et les médecins du monde entier savent que les coûts de soins de santé devront réduire si nous devons traiter plus de gens. Certains proposent de faire payer davantage les patients, mais peu importe comment nous en payons, il est clair que la réduction des coûts est ce qui doit arriver.

L'utilisation de robots médicaux pour aider les chirurgiens humains est de plus en plus répandu mais, jusqu'à présent, ils sont utilisés pour essayer d'améliorer les résultats des patients et non pour réduire le coût de la chirurgie. Les économies de coûts peuvent venir plus tard lorsque cette technologie robotique arrive à maturité.

C'est dans le domaine du diagnostic médical que de nombreuses personnes voient une réduction significative des coûts tout en améliorant la précision en en utilisant la technologie au lieu de médecins humains.

Il est déjà commun pour des analyses de sang et tests génétiques (génomique) à effectuer automatiquement et très rentable par des machines. Ils analysent l'échantillon de sang et de produire automatiquement un rapport.

Les tests peuvent être aussi simples qu'un taux d'hémoglobine (numération sanguine) jusqu'à des tests de diabète tels que l'insuline ou les niveaux de glucose. Ils peuvent également être utilisés pour des tests beaucoup plus compliqués, tels que l'examen de la constitution génétique d'une personne.

Un bon exemple est Thyrocare Technologies Ltd à Mumbai, en Inde, où plus de tests de diagnostic 100,000 de partout dans le pays sont faits tous les soirs, et les rapports livrés dans 24 heures de sang prélevé sur un patient.

Machines contre les humains

Si les machines peuvent lire les tests sanguins, que peuvent-elles faire d'autre? Bien que de nombreux médecins n'apprécieront pas cette idée, tout test qui nécessite une reconnaissance de forme sera finalement mieux fait par un machine qu'un humain.

De nombreuses maladies ont besoin d'un diagnostic pathologique, où un médecin examine un échantillon de sang ou de tissu, afin d'établir la maladie exacte: un test sanguin pour diagnostiquer une infection, une biopsie de peau pour déterminer si une lésion est un cancer ou non, et d'un échantillon tissulaire prise par un chirurgien qui cherchent à faire un diagnostic.

Tous ces exemples, et en fait tous les diagnostics pathologiques, sont établis par un médecin en utilisant la reconnaissance de formes pour déterminer le diagnostic.

techniques d'intelligence artificielle à l'aide de réseaux de neurones profonds, qui sont un type d'apprentissage de la machine, peuvent être utilisés pour former ces machines de diagnostic. Machines apprennent vite et nous ne parlons pas d'une seule machine, mais un réseau de machines reliées à l'échelle mondiale via Internet, en utilisant leurs données regroupées de continuer à améliorer.

Il ne se produira pas du jour au lendemain - il faudra un certain temps pour apprendre - mais une fois formé la machine ne fera que continuer à aller mieux. Avec le temps, une machine convenablement formé sera supérieure à la reconnaissance des formes que tout humain ne pourrait jamais être.

Pathologie est maintenant une question de plusieurs millions de laboratoires de dollars reposant sur des économies d'échelle. Il faut environ 15 ans de quitter l'école secondaire pour former un pathologiste fonctionner indépendamment. Il faudra probablement encore une année 15 pour que le pathologiste soit aussi bon qu'il le sera jamais.

Quelques années après, ils prendront leur retraite et toute cette connaissance et cette expérience seront perdues. Sûrement, il serait préférable que ces connaissances puissent être saisies et utilisées par les générations futures? Un pathologiste robotique serait capable de faire exactement cela.

Radiologie, rayons X et au-delà

des tests radiologiques représentent plus AUS $ 2 milliards de l'assurance-maladie annuelle dépenser. Dans un rapport 2013, il a été estimé que, dans la période 2014-15, 33,600,000 investigations radiologiques serait effectué en Australie. Un radiologue devrait étudier chacune d'entre elles et rédiger un rapport.

Les radiologistes lisent déjà, en moyenne, plus de sept fois le nombre d'études par jour qu'il y a cinq ans. Ces rapports, comme ceux écrits par les pathologistes, sont basés sur la reconnaissance des formes.

Actuellement, de nombreux tests radiologiques effectués en Australie sont lus par des radiologistes d'autres pays, comme le Royaume-Uni. Plutôt que d'avoir un expert en Australie sortir du lit à 3am pour lire un scanner cérébral d'un patient blessé, l'image peut être envoyée numériquement à un médecin dans n'importe quel fuseau horaire approprié et être signalée presque instantanément.

Et si on enseignait aux machines à lire les rayons X en travaillant d'abord avec, et finalement au lieu de, les radiologues humains? Aurions-nous encore besoin d'humains radiologues? Probablement. L'amélioration de l'imagerie, comme l'IRM et les tomodensitogrammes, permettra aux radiologues d'effectuer certaines procédures que les chirurgiens entreprennent maintenant.

Le domaine de la radiologie diagnostique est en pleine expansion. Dans ce domaine, les radiologistes sont en mesure de diagnostiquer et de traiter des conditions telles que saigner des vaisseaux sanguins. Ceci est fait en utilisant des techniques minimalement invasives, en passant des fils à travers les vaisseaux plus grands pour atteindre le point de saignement.

Ainsi, les radiologues peuvent finir par faire des procédures qui sont actuellement effectuées par vasculaire et chirurgiens cardiaques. L'utilisation accrue de la chirurgie assistée par robot signifie ce qui est plus que probable.

Il y a beaucoup plus à le diagnostic d'une lésion de la peau, Une éruption cutanée ou de la croissance que de simplement regarder. Mais une grande partie du diagnostic est basé sur le dermatologue reconnaître la lésion (encore une fois, la reconnaissance des formes).

Si le diagnostic ne sait pas alors un peu de tissu (biopsie) est envoyé au laboratoire pour un diagnostic pathologique. Nous avons déjà établi qu'une machine peut lire ce dernier. Le même principe vaut pour la reconnaissance de la lésion de la peau.

Une fois reconnue et apprise, la lésion pourra être reconnue à nouveau. Les téléphones portables équipés de caméras de haute qualité pourront se connecter à une base de données globale qui, comme toute autre base de données dotée de capacités d'apprentissage, continuera à s'améliorer.

Ce n'est pas si, mais quand

Ces changements ne se feront pas du jour au lendemain, mais ils sont inévitables. Bien que de nombreux médecins verront ces changements comme une menace, la chance pour le bien mondial est sans précédent.

Une radiographie prise en Afrique équatoriale peut être lue avec la même fiabilité que celle prise dans un centre d'excellence australien. Une éruption infectieuse pourrait être téléchargée sur un téléphone et le diagnostic donné instantanément. De nombreuses vies seront sauvées et le coût des soins de santé pour les pauvres dans le monde peut être minime et, dans de nombreux cas, gratuit.

Pour que cela devienne une réalité, il faudra des experts pour travailler avec des machines et de les aider à apprendre. Dans un premier temps, les machines peuvent être invités à faire des tests plus simples mais peu à peu ils seront enseignés, tout comme les humains apprennent la plupart des choses dans la vie.

La profession médicale doit saisir ces opportunités pour le changement, et nos futurs jeunes médecins devraient réfléchir où les emplois médicaux de l'avenir mentir. Il est presque certain que le paysage de l'emploi médical 15 ans ne ressemblera pas à celle que nous voyons aujourd'hui.

A propos de l'auteur

Ross Crawford, professeur de recherche en orthopédie, Queensland University of Technology; Anjali Jaiprakash, chercheur postdoctoral, Robotique médicale, Université de technologie du Queensland, et Jonathan Roberts, professeur de robotique, Queensland University of Technology

Cet article a été publié initialement le The Conversation. Lis le article original.

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