L’épidémie d’opioïdes est d’une complexité à couper au couteau, et les chercheurs se sont heurtés à des difficultés pendant près de vingt ans, alors qu’ils tentaient de mieux comprendre l’évolution des facteurs sociaux et systémiques qui poussent les gens à commencer à abuser des opioïdes et d’identifier les points chauds potentiels en matière d’overdose.
Ces efforts terriblement fastidieux et souvent erronés sont déployés alors que les cliniciens s’efforcent de fournir des traitements sûrs et efficaces et d’autres ressources aux personnes en proie à la toxicomanie.
Alors que les chercheurs et les cliniciens examinent la portée étendue et persistante de l’épidémie d’opioïdes, ils explorent aujourd’hui avec curiosité l’IA et se demandent s’il ne s’agirait pas de l’arme fatale pour mettre fin à l’épidémie d’opioïdes.
Le secteur de la santé n’est pas du genre à sauter sur les vagues, il est notoirement lent à piloter et à mettre en œuvre les nouvelles technologies. Cette tendance n’est pas sans conséquence. Selon un rapport, le secteur perd plus de 8,3 milliards de dollars par an en raison de l’adoption tardive ou de la non-adoption de technologies telles que les dossiers médicaux électroniques avancés.
Les chercheurs en santé publique et les ingénieurs biomédicaux cultivent discrètement une révolution médicale fondée sur l’IA, dont la prévention et le traitement des addictions sont les nouveaux bénéficiaires.
Mais le bilan de l’épidémie d’opioïdes est plus lourd que les chiffres inscrits dans les registres. Depuis 1999, plus d’un million de personnes sont mortes d’une overdose liée à la drogue. En 2021, 106 699 décès par overdose se sont produits aux États-Unis, ce qui représente le volume par habitant le plus élevé de l’histoire du pays. Environ 75 % de ces surdoses étaient imputables à l’utilisation d’opioïdes, c’est-à-dire d’analgésiques délivrés sur ordonnance comme le Vicodin et le Percocet, ainsi que de drogues « de rue » comme l’héroïne.
Bien que les Centers for Disease Control and Prevention et les National Institutes of Health aient consacré des milliards de dollars à des programmes de sensibilisation, d’éducation et de contrôle des prescriptions, l’épidémie est restée obstinément persistante.
Au cours de la dernière décennie, j’ai mené des recherches sur l’épidémie d’opioïdes dans des communautés rurales et urbaines à travers l’Amérique, y compris dans la ville de New York et dans les zones rurales du sud de l’Illinois.
La plupart des personnes travaillant dans mon domaine reconnaissent, bien qu’à contrecœur, que l’identification des risques complexes auxquels sont confrontés les consommateurs de drogues implique une quantité incroyable de suppositions. Quelles drogues vont-ils consommer ? Vont-ils se les injecter, les sniffer ou les fumer ? Qui, s’il y a quelqu’un, consommera-t-il en cas d’overdose et de besoin d’aide ?
Ce n’est pas tout. Les praticiens sont aussi régulièrement confrontés à des directives fédérales et nationales idiosyncrasiques sur les traitements efficaces des troubles liés à l’utilisation d’opioïdes, comme la suboxone. Ils se retrouvent également à devoir rattraper des approvisionnements en médicaments de plus en plus imprévisibles, contaminés par des opioïdes synthétiques bon marché comme le fentanyl, qui est en grande partie responsable de la récente augmentation du nombre de décès par overdose liés aux opioïdes.
Si les développements de l’IA tels que ChatGPT ont captivé l’imagination de la plupart du public, les chercheurs en santé publique et les ingénieurs biomédicaux ont discrètement concocté une révolution médicale fondée sur l’IA, dont la prévention et le traitement de la toxicomanie sont les nouveaux bénéficiaires.
Les innovations dans ce domaine utilisent principalement l’apprentissage automatique pour identifier les personnes susceptibles de développer un trouble lié à l’utilisation d’opioïdes, de se désengager du traitement et de rechuter. Par exemple, des chercheurs de l’Institut de technologie de Géorgie ont récemment mis au point des techniques d’apprentissage automatique pour identifier efficacement les personnes sous Reddit qui risquaient d’abuser du fentanyl, tandis que d’autres chercheurs ont développé un outil permettant de localiser les informations erronées sur les traitements des troubles liés à la consommation d’opioïdes, ce qui pourrait permettre aux pairs et aux défenseurs d’intervenir en matière d’éducation.
D’autres programmes alimentés par l’IA, tels que Sobergrid, développent la capacité de détecter les individus qui risquent de rechuter – par exemple, en fonction de leur proximité avec les bars – puis de les mettre en relation avec un conseiller en rétablissement.
Les développements les plus significatifs concernent la réduction des surdoses, souvent provoquées par le mélange de drogues. À l’université de Purdue, des chercheurs ont mis au point et testé un dispositif portable capable de détecter les signes d’overdose et d’injecter automatiquement à une personne de la naloxone, un agent inverseur de l’overdose. Un autre développement crucial a été la création d’outils permettant de détecter les contaminants dangereux dans les stocks de médicaments, ce qui pourrait réduire radicalement les overdoses alimentées par le fentanyl.
Malgré ces immenses promesses, des inquiétudes subsistent : la technologie de reconnaissance faciale pourrait-elle être utilisée pour localiser les personnes qui semblent droguées, ce qui entraînerait des discriminations et des abus ? Uber a déjà fait un pas en avant dans le développement de ce type de capacité en 2008, en tentant de breveter une technologie qui permettrait de détecter un passager ivre.
Et qu’en est-il de la désinformation, un problème qui touche déjà les chatbots ? Des personnes malveillantes pourraient-elles intégrer des informations erronées dans les chatbots afin d’induire en erreur les consommateurs de drogues sur les risques qu’ils encourent ?
Depuis le film muet « Metropolis » de Fritz Lang en 1927, le public est fasciné par l’idée d’une nouvelle technologie à l’image de l’homme qui rendrait la vie plus facile et plus riche. Depuis le film « 2001 : l’Odyssée de l’espace » de Stanley Kubrick en 1968 jusqu’à des films comme « I, Robot » et « Minority Report » au début des années 2000, ces visions nostalgiques se sont toutefois lentement transformées en une sorte d’effroi existentiel.
Il incombera non seulement aux chercheurs et aux cliniciens, mais aussi aux patients et au grand public de veiller à ce que l’IA reste honnête et ne transforme pas les plus grands défis de l’humanité, comme l’épidémie d’opioïdes, en défis insurmontables.