L'IA va-t-elle rendre les médecins superflus ?
Oui, répond J?rg Goldhahn. Les systèmes d'intelligence artificielle vont constamment évoluer et dépasser les médecins dans de nombreux domaines plus t?t que nous ne le pensons.
On le voit déjà aujourd'hui : les systèmes d'intelligence artificielle (IA) ont le potentiel de surpasser les médecins - en radiologie, en dermatologie et en médecine intensive, de poser des diagnostics plus précis, d'établir en principe de meilleurs pronostics et d'opérer avec plus de précision. En outre, les robots peuvent acquérir des connaissances médicales : l'année dernière, un robot a réussi l'examen d'?tat en Chine et a largement dépassé le nombre de points minimum requis.1
Plus précis, plus complet et plus fiable
Même si les machines ne sont pas encore aujourd'hui meilleures que les médecins dans tous les cas, l'amélioration des machines ne constitue pas un défi fondamental, mais seulement technique. En effet, la capacité des systèmes IA à traiter les données, à apprendre et à se corriger est presque illimitée. Et alors que l'apprentissage humain est souvent influencé par des préférences culturelles et institutionnelles, comme par exemple des écoles de pensée différentes, les systèmes IA ne tiennent pas compte de telles influences gr?ce aux méthodes d'apprentissage en profondeur. Ces systèmes peuvent acquérir de nouvelles connaissances 24 heures sur 24 et se perfectionner à une vitesse que l'homme ne peut pas suivre. De tels systèmes peuvent même simuler des processus décisionnels médicaux complexes, dans lesquels les aspects éthiques et économiques sont également pris en compte (Clinical Reasoning).
Il est aujourd'hui possible de fusionner des données de santé provenant d'apps, de wearables et de plateformes sociales avec un dossier électronique du patient.2 Les machines obtiennent ainsi une image de plus en plus complète de la santé d'un individu au cours de sa vie et un maximum de connaissances sur ses maladies. De même, les machines sont aujourd'hui capables de traiter le langage naturel, ce qui leur permet de "lire" la littérature scientifique en rapide expansion et de "s'instruire", par exemple sur les interactions médicamenteuses.3
L'idée que les médecins d'aujourd'hui puissent avoir une vue d'ensemble de ces connaissances et y accéder en se tenant au courant de la recherche médicale actuelle, tout en maintenant un Contact étroit avec leurs patients, est une illusion, notamment en raison de la quantité pure et simple de données.
"Dire que les patients ont toujours besoin de compassion de la part des médecins reviendrait à ne pas tenir compte de différences importantes entre les patients."J?rg Goldhahn
Mais l'un des grands problèmes des systèmes de santé actuels est leur rentabilité : l'explosion des co?ts en est la conséquence. L'introduction de l'IA est potentiellement moins chère que la formation et l'embauche de nouveau personnel.4 En outre, ces systèmes sont disponibles partout et à tout moment, et peuvent même surveiller les patients à distance. C'est un avantage, car la demande de médecins augmente plus vite que l'offre dans de nombreuses régions du monde.5
Prendre soin et moins de préjugés
La capacité des médecins à établir des relations avec les patients est souvent citée comme un atout en leur faveur. Toutefois, cela pourrait aussi être leur talon d'Achille. Il est clair que la confiance revêt une grande importance pour les patients. Il a été démontré que les patients jugent la qualité des soins élevée lorsqu'ils font confiance aux prestataires de soins.6 La cible de cette confiance ne doit toutefois pas nécessairement être l'être humain. Il se pourrait que les patients fassent davantage confiance aux machines et aux systèmes parce qu'ils les per?oivent comme étant impartiaux et exempts de conflits d'intérêts, par exemple dans la pratique de la prescription.7
Dire que les patients ont toujours besoin de la compassion des médecins reviendrait à ne pas tenir compte de différences importantes entre les patients : De nombreux patients, surtout les plus jeunes, souffrant de troubles légers, veulent simplement un diagnostic précis et un traitement efficace.8 En d'autres termes, ils accordent plus d'importance au bon diagnostic qu'à la simple compassion. En outre, on peut imaginer des situations très personnelles dans lesquelles les patients pourraient même préférer les services d'un robot afin d'éviter tout sentiment de honte.
Les patients qui aspirent à une interaction avec les humains - par exemple ceux qui ont un diagnostic grave, voire terminal - peuvent également constater que les machines répondent mieux à leurs besoins. Des études récentes montrent en effet que les systèmes de dialogue vocal informatisés ont le potentiel de suivre l'état de santé des patients, de faire des suggestions de soins.9 et même de pouvoir accompagner les personnes en fin de vie.10
Les médecins tels que nous les connaissons aujourd'hui finiront par devenir superflus. En attendant, je m'attends à une introduction progressive de la technologie IA dans des domaines prometteurs, par exemple l'analyse d'images ou la reconnaissance de formes. Plus tard, des études de faisabilité viendront démontrer la valeur ajoutée de cette technologie pour les patients et la société. Cela conduira finalement à une utilisation plus large de l'IA dans de nombreux domaines et, plus t?t que nous ne le pensons, les médecins ne soutiendront plus que les systèmes d'IA. Ces systèmes ne seront pas parfaits, mais ils évolueront constamment et dépasseront les médecins dans de nombreux domaines.
La version anglaise de cet article a été publiée dans le site externeBritish Medical Journal publié dans le cadre d'un article pour/contre. Le site Partie Contra a été rédigé par Vanessa Rampton, ancienne scientifique de l'ETH.
Goldhahn J, Rampton V, Spinas GA : Could artificial intelligence make doctors obsolete ? British Medical Journal, 7 novembre 2018, doi : site externe10.1136/bmj.k4563
site externePodcast du British Medical Journal avec J?rg Goldhahn et Vanessa Rampton (en anglais)
Références
1 Yan A : site externeComment un robot a passé l'examen de licence médicale de la Chine. South China Morning Post 2017
2 site externeRéseau suisse de santé personnalisée 2017
3 Lim S, Lee K, Kang J : Drug drug interaction extraction from the literature using a recursive neural network. PLOS One 2018, doi : site externe10.1371/journal.pone.0190926
4 Miliard M : site externeHealthcare AI poised for explosive growth, big cost savings. Nouvelles de l'informatique de la santé 2017
5 IHS Markit : site externeLa complexité de l'offre et de la demande de médecins : projections de 2016 à 2030, 2018.
6 Brennan N, Barnes R, Calnan M, Corrigan O, Dieppe P, Entwistle V : Trust in the health-care provider-patient relationship : a systematic mapping review of the evidence base. International Journal for Quality in Health Care, 25 : 682, 2013. doi : site externe10.1093/intqhc/mzt063.
7 Litvin CB, Ornstein SM, Wessell AM, Nemeth LS, Nietert PJ : Adoption of a clinical decision support system to promote judicious use of antibiotics for acute respiratory infections in primary care. International Journal of Medical Informatics 81 : 521, 2012, doi : site externe10.1016/j.ijmedinf.2012.03.002
8 Wong C, Harrison C, Britt H, Henderson J : Patient use of the internet for health information. Australian Family Physician, 43 : 875-7, 2014
9 Laranjo L et al : Conversational agents in healthcare : a systematic review. J Am Med Inform Assoc. 2018. doi : site externe10.1093/jamia/ocy072
10 Paasche-Orlow M, Bickmore TW : site externeDes agents conversationnels pour améliorer la qualité de vie dans les soins palliatifs