L’épidémie d’opioïdes est d’une complexité incroyable, ce qui a déconcerté les chercheurs pendant près de deux décennies, 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 également d’identifier les risques potentiels. points chauds de surdose.
Ces efforts terriblement fastidieux et souvent défectueux se produisent tous alors que les cliniciens s’efforcent de fournir un traitement sûr et efficace et d’autres ressources aux personnes en proie à une dépendance.
Alors que les chercheurs et les cliniciens examinent la portée étendue et persistante de l’épidémie d’opioïdes, ils explorent maintenant avec curiosité l’IA et se demandent : cela pourrait-il être le coup de grâce qui mettra fin à l’épidémie d’opioïdes ?
Les soins de santé ne sont pas du genre à suivre le mouvement, notoirement lents à piloter et à mettre en œuvre de nouvelles technologies. Et cette tendance n’est pas sans conséquence. Un rapport suggère que l’industrie 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 de santé électroniques avancés.
Les chercheurs en santé publique et les ingénieurs biomédicaux cultivent discrètement une révolution médicale basée sur l’IA, dont la prévention et le traitement des addictions sont les nouveaux bénéficiaires.
Mais les conséquences de l’épidémie d’opioïdes sont plus lourdes que celles annoncées dans les registres. Depuis 1999, plus d’un million de personnes sont mortes des suites d’une overdose liée à la drogue. En 2021, 106 699 décès par surdose de drogue se sont produits en Amérique, soit l’un des volumes par habitant les plus élevés de l’histoire du pays. Environ 75 % de toutes ces surdoses étaient imputables à la consommation d’opioïdes, qui comprennent des analgésiques sur ordonnance comme le Vicodin et le Percocet ainsi que des drogues « de rue » comme l’héroïne.
Malgré les milliards de dollars investis par les Centers for Disease Control and Prevention et les National Institutes of Health dans des programmes de sensibilisation, d’éducation et de surveillance 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 les communautés rurales et urbaines de toute l’Amérique, notamment à New York et dans les zones rurales du sud de l’Illinois.
La plupart des personnes dans mon domaine conviennent, bien qu’à contrecœur, qu’il y a une quantité incroyable de conjectures impliquées dans l’identification des risques complexes auxquels les toxicomanes sont confrontés. Quels médicaments recevront-ils ? Vont-ils les injecter, les renifler ou les fumer ? À qui, le cas échéant, utiliseront-ils leur entourage, au cas où ils feraient une overdose et auraient besoin d’aide ?
Ce n’est pas ça. Les praticiens combattent également régulièrement les directives fédérales et étatiques idiosyncratiques sur les traitements efficaces pour les troubles liés à l’usage d’opioïdes, comme le suboxone. Et ils se retrouvent également à rattraper leur retard face à des approvisionnements en drogues 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 des décès par surdose liés aux opioïdes.
Alors que les développements de l’IA comme 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 basée sur l’IA, la prévention et le traitement de la toxicomanie étant 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’usage d’opioïdes, de se désengager du traitement et de rechuter. Par exemple, des chercheurs du Georgia Institute of Technology ont récemment développé des techniques d’apprentissage automatique pour identifier efficacement les individus sur Reddit qui couraient un risque d’abus de fentanyl, tandis que d’autres chercheurs ont développé un outil pour localiser les informations erronées sur les traitements des troubles liés à l’usage d’opioïdes, qui pourraient tous deux permettre aux pairs et aux défenseurs d’intervenir en matière d’éducation.
D’autres programmes basés sur l’IA, tels que Sobergrid, développent la capacité de détecter quand les individus risquent de rechuter – par exemple, en fonction de leur proximité des bars – puis de les mettre en relation avec un conseiller en rétablissement.
Les développements les plus marquants concernent la réduction des surdoses, souvent provoquées par le mélange de drogues. À l’Université Purdue, des chercheurs ont développé et piloté un appareil portable capable de détecter les signes de surdose et d’injecter automatiquement à un individu de la naloxone, un agent permettant d’inverser la surdose. Un autre développement crucial a été la création d’outils permettant de détecter les contaminants dangereux dans les approvisionnements en drogues, ce qui pourrait réduire radicalement les surdoses alimentées par le fentanyl.
Malgré cette immense promesse, des inquiétudes subsistent : la technologie de reconnaissance faciale pourrait-elle être utilisée pour localiser les personnes qui semblent défoncées, conduisant ainsi à la discrimination et aux 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 permettant de détecter un passager ivre.
Et qu’en est-il de la désinformation, un problème qui touche déjà les chatbots ? Des parties malveillantes pourraient-elles intégrer des informations incorrectes dans les chatbots pour induire les consommateurs de drogues en erreur sur les risques ?
Depuis le film muet fondateur de Fritz Lang « Metropolis » en 1927, le public a été fasciné par l’idée d’une nouvelle technologie humaine rendant la vie plus facile et plus riche. Depuis « 2001 : l’Odyssée de l’espace » de Stanley Kubrick en 1968 jusqu’à des films comme « Moi, Robot » et « Minority Report » au début des années 2000, ces visions nostalgiques se sont lentement transformées en une sorte de terreur existentielle.
Il appartiendra non seulement aux chercheurs et aux cliniciens, mais aussi aux patients et au grand public, de maintenir l’honnêteté de l’IA et de faire en sorte que les plus grands défis de l’humanité, comme l’épidémie d’opioïdes, soient insurmontables.