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Fin juillet, des chercheurs américains se sont intéressés aux effets secondaires de l’intelligence artificielle en médecine. Résultat : le praticien a de beaux jours devant lui.
Nul ne peut le nier, l’intelligence artificielle fera bientôt partie de notre vie quotidienne. Plusieurs études ont démontré son efficacité dans le domaine du dépistage de la rétinopathie diabétique, de l’imagerie médicale ou encore de l’anatomie pathologique. De l’établissement du diagnostic à la conception du médicament, l’alliance entre le big data et les capacités de calcul illimitées révolutionnera sûrement la médecine. Les conséquences de ces outils sur la pratique médicale de demain ne sont donc pas à négliger. En ce sens, des chercheurs italiens ont publié récemment, dans la revue JAMA, une étude sur les effets secondaires de l’utilisation de l’IA en médecine. Une première.
« En santé, l’intérêt mondial pour le potentiel de l’apprentissage de la machine n’a cessé de croître », rappellent tout d'abord les auteurs de ces travaux. « L’intelligence artificielle risque de bouleverser certaines disciplines. Notamment celles qui exigent des modèles pronostiques plus précis, comme l’oncologie, et celles basées sur la reconnaissance visuelle, comme la radiologie », précisent-ils.
Halte aux aberrations
Néanmoins, cette recherche souligne plutôt les limites de cette avancée technologique. A terme, cette incorporation de l’IA dans la médecine pourrait engendrer une dépendance excessive envers l’automatisation. Principale menace? La réduction des compétences des médecins. « Cette dépendance peut affecter la capacité des praticiens à délivrer des diagnostics avisés sur la base de signes détectables et de symptômes », expliquent les chercheurs. « Si un médecin doit faire face à une intelligence artificielle performante sur un domaine en particulier (par exemple l’analyse de l’ECG) ses compétences ne risquent pas de s’améliorer, bien au contraire », confirme le Dr Juan Sebastián Suárez Valencia, médecin généraliste et président de la commission R&D de France eHealth Tech, une association qui regroupe les entreprises françaises de la e-santé.
Telle qu’elle est conçue aujourd’hui, l’IA mettrait également l’approche holistique de la santé en danger. « Les technologies basées sur l’apprentissage des machines se concentrent davantage sur les mesures quantifiables au détriment d’éléments plus difficiles à décrire », avertissent ces scientifiques. Concrètement, cela se traduit par une omission du contexte clinique et des informations qui ne sont pas incluses dans le dossier du patient.
Préserver l'examen clinique
Résultat, l’intelligence artificielle peut parfois mener à des résultats absurdes. C’est le cas d’une IA devant trancher entre une hospitalisation ou le maintien à domicile de 14 000 patients atteints de pneumonie. Ce faisant, le programme avait suggéré que les asthmatiques avaient un risque de décès par pneumonie plus faible. Pris comme ça, nous pourrions imaginer que l’asthme aurait un effet protecteur contre la maladie. En réalité, il a été démontré que les asthmatiques étaient tout simplement mieux pris en charge et directement admis dans des unités de soins intensifs afin de prévenir les complications.
« Cet outil, en pleine croissance, devra trouver sa position au sein de l’arsenal diagnostic et/ou thérapeutique des professionnels de santé. Tout comme d’autres examens complémentaires l’ont fait lors de leur apparition à l’instar du TDM et l’IRM », prévient Juan Sebastián Suárez Valencia. Afin de se prémunir contre une dérive potentielle de ces outils, la solution est simple : « Il faut préserver l’examen clinique », martèle le généraliste. « A l'heure actuelle, beaucoup d'étudiants en médecine, ou même des médecins, préconisent directement un examen complémentaire avant d’examiner le patient », regrette-t-il. Le message est clair : palpez le patient et ne devenez pas de simples prescripteurs de machine !
Source:
Im`ene Hamchiche