L’intelligence artificielle peut-elle sauver le NHS ?

Ces derniers mois, il a été presque impossible d’échapper aux rapports sur la crise du personnel au sein du NHS et l’impact que cela a sur les services que le NHS peut fournir.

Parallèlement, il semble que les questions concernant l’utilisation possible de ChatGPT d’OpenAI aient pénétré presque tous les forums de discussion.

Il est à tout le moins évident qu’il existe un énorme potentiel pour de nouvelles et diverses applications de l’IA.

Ces discussions nous ont amenés à nous demander si l’IA peut jouer un rôle significatif dans l’automatisation du diagnostic général des patients dans un contexte clinique pour soulager directement la pression sur le personnel de première ligne, et si le droit des brevets européen dans ce domaine a un impact.

L’utilisation de l’IA pour trier les patients peut-elle trier le NHS lui-même ?

C’est clairement une question complexe et très sensible.

Cependant, il est évident que pour que le diagnostic général basé sur l’IA soit même envisageable, la fiabilité d’un diagnostic par IA doit atteindre un niveau au moins égal à celui des professionnels de santé humains (indépendamment du fait que les patients seront un jour à l’aise avec l’intégration de l’IA dans les services cliniques courants).

En même temps, l’un des enseignements tirés du passage aux soins à distance imposé par la pandémie de Covid était l’importance de réaliser une évaluation holistique du patient.

Pour qu’un système basé sur l’IA puisse diagnostiquer utilement une gamme de conditions chez les patients, nous pourrions alors considérer qu’une évaluation holistique du patient est une exigence clé.

Cependant, la qualité de toute sortie d’IA est régie par la qualité de son entraînement, et former une IA pour effectuer une évaluation holistique d’un patient nécessite non seulement des quantités vraiment considérables de données, mais aussi une compréhension incroyablement approfondie des biais et des limitations au sein de l’ensemble des données d’entraînement.

Comment motiver les chercheurs à investir les ressources nécessaires pour atteindre ce niveau de formation ?

C’est là que les brevets peuvent entrer en jeu, mais comment, et font-ils assez ?

Le principe sous-jacent du système des brevets est la transaction fondamentale d’un droit de monopole en échange d’une divulgation publique d’une contribution inventive dans le domaine concerné. Un partisan du système des brevets soutiendra que ce droit de monopole fournit la motivation financière pour que les entreprises et même les inventeurs isolés consentent les investissements significatifs en temps et en ressources qui stimulent l’innovation.

Bien qu’il soit possible de breveter des applications logicielles, comme l’IA, à condition qu’elles répondent aux exigences de nouveauté et d’activité inventive (par exemple, en fournissant un effet dans le monde réel ou en améliorant le fonctionnement d’un système informatique), pour notre cas particulier d’une IA réalisant un diagnostic médical, des restrictions supplémentaires à la brevetabilité s’appliquent.

Selon le droit des brevets au Royaume-Uni et en Europe, l’octroi du droit de monopole d’un brevet pour motiver l’investissement est considéré comme étant contrebalancé par la nécessité pour les professionnels de santé de pouvoir exercer leurs fonctions. Ainsi, des restrictions spécifiques s’appliquent qui interdisent la brevetabilité des ‘méthodes de diagnostic’. Par conséquent, une revendication de brevet pour une IA effectuant explicitement une méthode de diagnostic n’est généralement pas admissible.

¹Il s’agit d’une simplification excessive des exigences qui doivent être satisfaites pour qu’un logiciel soit brevetable. Cependant, les exclusions de ‘méthode de diagnostic’ sont les plus pertinentes pour cet article.

Bien qu’il existe certains moyens de contourner cette exception qui peuvent permettre de demander une protection par brevet pour les contributions inventives de l’IA qui aident au diagnostic d’un patient, par exemple, des revendications dirigées vers l’IA elle-même en tant qu’outil, plutôt que la méthode de diagnostic complète effectuée lorsque l’IA est utilisée comme outil, il existe un risque lors du dépôt d’une demande dans ce domaine technologique que la protection de l’IA soit limitée.

Ainsi, en Europe, la protection par brevet d’une IA utilisée pour une méthode de diagnostic n’est pas aussi complète qu’elle peut l’être pour les applications d’IA dans d’autres domaines, par exemple, l’IA utilisée pour la reconnaissance d’images dans les véhicules autonomes.

Dans différentes juridictions, comme aux États-Unis, la loi tente d’aborder différemment le problème de l’équilibre entre la motivation à innover et la protection des professionnels de santé.

Selon le droit des brevets américain, une méthode de diagnostic peut être brevetée, mais aucune action ne peut être entreprise contre les professionnels de santé pour faire respecter un tel brevet.

Il n’est peut-être pas déraisonnable de supposer alors que les limitations du droit européen ne maximisent pas l’incitation pour les entreprises qui opèrent principalement en Europe à investir dans ce domaine de l’IA.

Nous avons analysé le nombre de dépôts de brevets européens et américains publiés au cours des 10 dernières années en utilisant une recherche par mots-clés pour identifier les dépôts de brevets impliquant l’utilisation de l’IA pour des applications médicales en général (et le diagnostic médical en particulier) et comparé ces résultats aux brevets identifiés comme utilisant l’IA pour les applications de véhicules autonomes, qui est utilisé ici comme référence pour un domaine technologique où l’IA est également facilement adoptée, mais où les restrictions supplémentaires de brevetabilité pour le diagnostic d’un patient ne s’appliquent pas.

Fait intéressant, notre hypothèse sur les conséquences des limitations du droit européen ne semble pas se vérifier.

²Crédit à Gleb Kolpakov, Data Scientist, HGF.

En fait, par rapport aux États-Unis, où le nombre de brevets publiés et accordés appliquant l’IA dans le secteur médical semble avoir pris du retard sur les dépôts de brevets appliquant l’IA aux véhicules autonomes ces dernières années, en Europe, les dépôts de brevets publiés et accordés dans ces deux domaines technologiques progressent au même rythme.

Ainsi, il ne semble pas que les inventeurs ou les entreprises qui opèrent principalement en Europe aient été moins motivés à déposer des brevets utilisant l’IA pour des usages médicaux généraux ou le diagnostic médical, par rapport à leurs homologues américains.

Cependant, les données suggèrent qu’en Europe, le taux de réussite des brevets accordés pour l’IA appliquée spécifiquement au diagnostic médical pourrait être en retard par rapport aux États-Unis.

Par conséquent, cela souligne peut-être plutôt la valeur qu’un cabinet de brevets comme HGF, qui a une grande expérience dans la navigation des exclusions du droit européen, peut ajouter lors de la rédaction et de la poursuite des brevets dans ce domaine. Si vous souhaitez discuter de ce sujet plus en détail, ou pour tout autre besoin de conseil en matière de brevets de dispositifs médicaux, n’hésitez pas à contacter l’un des auteurs – Associé, Jeff Clarke, et Collaboratrice, Victoria Bruce.

Cet article a été rédigé par l’Associé Jeff Clarke et la Collaboratrice Victoria Bruce pour HealthTech World. Lisez l’article original ici.