INTELLIGENCE ARTIFICIELLE et DÉCISION MÉDICALE : Oui mais le médecin décide aussi avec ses tripes
L’intelligence artificielle (IA) est très probablement pleine de promesses pour l’analyse des données médicales pour le diagnostic ou la décision thérapeutique. Mais ce type de technologie peut-il fonctionner aussi bien, en termes de qualité des décisions et des soins, qu'un médecin bien humain ? Cette étude réalisée par des informaticiens du massachusetts Institute of Technology (MIT) suggère que les médecins humains apportent une dimension que l'intelligence artificielle ne peut atteindre à ce jour. En analysant les notes écrites des médecins à partir de dossiers patients en unité de soins intensifs (USI), les chercheurs montrent que les « intuitions » des médecins sur l'état d'un patient en particulier jouent un rôle irremplaçable.
« Il y a quelque chose dans l'expérience du médecin, dans ses années de formation et de pratique qui lui permet de savoir dans une prise en compte plus globale et au-delà d’une liste des symptômes, quel est l’état de santé de son patient », explique Mohammad Ghassemi du MIT. « Les médecins exploitent une donnée que la machine ne reçoit pas. Ils se basent sur plus que de simples données pour la prise de décision médicale ».
« Le médecin décide aussi avec ses tripes », écrivent les auteurs, qui montrent ici le rôle clé joué par ces « sentiments viscéraux » du médecin dans sa prise de décision. Certes les médecins tiennent compte d'un grand nombre de facteurs dont les symptômes, bien sûr, la sévérité et le stade de la maladie, les antécédents familiaux et les habitudes de mode de vie, en particulier lorsqu'ils décident quels types d'examens devront passer leurs patients. Cependant, en plus de ces facteurs, il y a « ce sentiment intuitif probablement alimenté par l'expérience des médecins » : ici, c’est l’analyse des notes écrites des médecins, basée sur des algorithmes informatiques qui examinent le langage écrit et décrivent les sentiments positifs ou négatifs associés aux mots utilisés dans le texte qui en fait la démonstration. Et cette analyse porte sur plus de 60.000 dossiers médicaux de patients admis en soins intensifs au Beth Israel Deaconess Medical Center (Boston) sur une période de 10 ans. Cette base de données comprend les notes des médecins sur les patients, leur état de santé, la sévérité de la maladie, les examens d'imagerie et diagnostiques et plusieurs autres facteurs.
« C'est un peu comme quand j'étais gamin, ma mère pouvait juste en me regardant savoir si j'avais fait quelque chose de mal, parce qu'elle avait tellement d'expérience avec moi qu'un simple coup d'œil suffisait ».
L’instinct du médecin est irremplaçable : l’étude des notes des médecins montre en effet que cet instinct influence notamment et précisément les tests que le médecin va recommander pour son patient. Si les données médicales seules conduisent aux décisions des médecins, lorsque les cliniciens tiennent compte de tous les autres facteurs, leurs sentiments participent au choix et au nombre des tests recommandés. Un effet plus fort au début du séjour à l'hôpital, lorsque le médecin dispose de moins de données médicales.
Lorsque le médecin se sent plus pessimiste sur l'état d'un patient, il prescrit plus de tests, mais seulement jusqu'à un certain point. S'il se sent extrêmement négatifs sur l'état du patient, il rescrit alors moins de tests…
Le médecin, une machine sentimentale ? « Il est clair que les médecins utilisent quelque chose qui n'est pas dans les données, pour guider en partie leur prise de décision. Ce qui est important est que certains de ces effets invisibles sont reflétés par leur sentiment ». Mieux comprendre les facteurs qui contribuent à l'instinct des médecins est donc essentiel pour réaffirmer le caractère irremplaçable de l’humain dans les soins. Mais aussi pour favoriser le développement de systèmes d'intelligence artificielle capables d’intégrer les mêmes informations et sentiments que ceux qui guident les médecins ?
La conclusion des auteurs reste bien sûr, en forme d’interrogation : « La question est, peut-on obtenir de la machine un tel comportement ? Il serait très intéressant d’apprendre à la machine de s’approcher du comportement du médecin humain en encodant le sentiment, sous forme de données ».
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