Avis | Il y a une question difficile à laquelle mes collègues médecins et moi devrons répondre bientôt
Face à une question particulièrement difficile sur les rondes au cours de mon année de stage, je courrais directement aux toilettes. Là, je feuilletais le livre de référence médicale que j’avais dans ma poche, je trouvais la réponse et je revenais au groupe, prêt à répondre.
À l’époque, je croyais que mon travail consistait à mémoriser, à connaître par cœur le plus mystérieux des éponymes médicaux. Un excellent clinicien n’aurait sûrement pas besoin de consulter un livre ou un ordinateur pour diagnostiquer un patient. Ou alors j’ai pensé alors.
Pas même deux décennies plus tard, nous nous trouvons à l’aube de ce que beaucoup pensent être une nouvelle ère de la médecine, une ère dans laquelle l’intelligence artificielle promet d’écrire nos notes, de communiquer avec les patients, de proposer des diagnostics. Le potentiel est fulgurant. Mais au fur et à mesure que ces systèmes s’améliorent et s’intègrent à notre pratique dans les années à venir, nous serons confrontés à des questions complexes : Où vit l’expertise spécialisée ? Si le processus de réflexion pour arriver à un diagnostic peut être fait par un copilote informatique, comment cela change-t-il la pratique de la médecine, pour les médecins et pour les patients ?
Bien que la médecine soit un domaine où l’innovation révolutionnaire sauve des vies, les médecins sont, ironiquement, relativement lents à adopter les nouvelles technologies. Nous utilisons toujours le télécopieur pour envoyer et recevoir des informations d’autres hôpitaux. Lorsque le dossier médical électronique m’avertit que la combinaison de signes vitaux et d’anomalies de laboratoire de mon patient pourrait indiquer une infection, je trouve que l’entrée est intrusive plutôt qu’utile. Une partie de cette hésitation est la nécessité de tester toute technologie avant de pouvoir lui faire confiance. Mais il y a aussi la notion romancée du diagnosticien dont l’esprit contient plus que n’importe quel manuel.
Pourtant, l’idée d’un diagnosticien informatique est depuis longtemps convaincante. Les médecins ont essayé de fabriquer des machines capables de penser comme un médecin et de diagnostiquer les patients pendant des décennies, comme un programme de style Dr. House qui peut prendre en compte un ensemble de symptômes disparates et suggérer un diagnostic unificateur. Mais les premiers modèles étaient longs à utiliser et finalement pas particulièrement utiles dans la pratique. Leur utilité était limitée jusqu’à ce que les progrès du traitement du langage naturel fassent de l’IA générative dans laquelle un ordinateur peut réellement créer un nouveau contenu dans le style d’un humain une réalité. Ce n’est pas la même chose que de rechercher un ensemble de symptômes sur Google ; au lieu de cela, ces programmes ont la capacité de synthétiser les données et de penser comme un expert.
À ce jour, nous n’avons pas intégré l’IA générative dans notre travail en réanimation. Mais il semble clair que nous le ferons inévitablement. L’une des façons les plus simples d’imaginer l’utilisation de l’IA est lorsqu’il s’agit de travaux qui nécessitent la reconnaissance de formes, comme la lecture de rayons X. Même le meilleur médecin peut être moins habile qu’une machine lorsqu’il s’agit de reconnaître des schémas complexes sans préjugés. Il y a aussi beaucoup d’enthousiasme quant à la possibilité pour les programmes d’IA d’écrire nos notes quotidiennes pour les patients comme une sorte de scribe électronique, ce qui nous fait gagner un temps considérable. Comme le dit le Dr Eric Topol, un cardiologue qui a écrit sur la promesse de l’IA en médecine, cette technologie pourrait favoriser la relation entre les patients et les médecins. Nous avons une voie pour restaurer l’humanité en médecine, m’a-t-il dit.
En plus de nous faire gagner du temps, le intelligence dans l’IA, si elle est bien utilisée, pourrait nous rendre meilleurs dans notre travail. Le Dr Francisco Lopez-Jimenez, codirecteur de l’IA en cardiologie à la Mayo Clinic, a étudié l’utilisation de l’IA pour lire les électrocardiogrammes, ou ECG, qui sont un simple enregistrement de l’activité électrique du cœur. Un cardiologue expert peut glaner toutes sortes d’informations à partir d’un ECG, mais un ordinateur peut en glaner davantage, y compris une évaluation du fonctionnement du cœur, ce qui pourrait aider à déterminer qui bénéficierait de tests supplémentaires.
Plus remarquable encore, le Dr Lopez-Jimenez et son équipe ont découvert que lorsqu’on leur demandait de prédire l’âge sur la base d’un ECG, le programme d’IA donnait de temps en temps une réponse totalement incorrecte. Au début, les chercheurs pensaient que la machine n’était tout simplement pas excellente pour la prédiction de l’âge basée sur l’ECG jusqu’à ce qu’ils réalisent que la machine offrait l’âge biologique plutôt que chronologique, a expliqué le Dr Lopez-Jimenez. En se basant uniquement sur les schémas de l’ECG, le programme d’IA en savait plus sur le vieillissement d’un patient qu’un clinicien ne le pourrait jamais.
Et ce n’est que le début. Certaines études utilisent l’IA pour essayer de diagnostiquer l’état d’un patient en se basant uniquement sur la voix. Les chercheurs promeuvent la possibilité de l’IA pour accélérer la découverte de médicaments. Mais en tant que médecin d’unité de soins intensifs, je trouve que ce qui est le plus convaincant, c’est la capacité des programmes d’IA générative à diagnostiquer un patient. Imaginez-le : un expert de poche sur les rondes avec la capacité de sonder la profondeur des connaissances existantes en quelques secondes.
De quelle preuve avons-nous besoin pour utiliser tout cela ? La barre est plus haute pour les programmes de diagnostic que pour les programmes qui rédigent nos notes. Mais la façon dont nous testons généralement les progrès de la médecine, un essai clinique randomisé rigoureusement conçu qui prend des années ne fonctionnera pas ici. Après tout, au moment où l’essai serait terminé, la technologie aurait changé. De plus, la réalité est que ces technologies vont se retrouver dans notre pratique quotidienne, qu’elles soient testées ou non.
Le Dr Adam Rodman, interniste au Beth Israel Deaconess Hospital de Boston et historien, a découvert que la majorité de ses étudiants en médecine utilisaient déjà Chat GPT, pour les aider lors des tournées ou même pour aider à prédire les questions de test. Curieux de savoir comment l’IA fonctionnerait sur des cas médicaux difficiles, le Dr Rodman a donné le cas hebdomadaire notoirement difficile du New England Journal of Medicine et a constaté que le programme offrait le bon diagnostic dans une liste de diagnostics possibles un peu plus de 60 % du temps. Cette performance est probablement meilleure que ce que n’importe quel individu pourrait accomplir.
Il reste à voir comment ces capacités se traduisent dans le monde réel. Mais alors même qu’il se prépare à adopter de nouvelles technologies, le Dr Rodman se demande si quelque chose va être perdu. Après tout, la formation des médecins a longtemps suivi un processus clair, nous voyons des patients, nous luttons avec leurs soins dans un environnement supervisé et nous le recommençons jusqu’à ce que nous ayons terminé notre formation. Mais avec l’IA, il existe une possibilité réelle que les médecins en formation puissent s’appuyer sur ces programmes pour faire le dur travail de génération d’un diagnostic, plutôt que d’apprendre à le faire eux-mêmes. Si vous n’avez jamais trié le désordre de symptômes apparemment sans rapport pour arriver à un diagnostic potentiel, mais que vous vous êtes plutôt fié à un ordinateur, comment apprenez-vous les processus de pensée nécessaires à l’excellence en tant que médecin ?
Dans un avenir très proche, nous envisageons une époque où la nouvelle génération à venir ne développera pas ces compétences de la même manière que nous l’avons fait, a déclaré le Dr Rodman. Même lorsqu’il s’agit d’IA écrire nos notes pour nous, le Dr Rodman voit un compromis. Après tout, les notes ne sont pas simplement une corvée ; ils représentent également un moment pour faire le point, revoir les données et réfléchir à ce qui vient ensuite pour nos patients. Si on décharge ce travail, on gagne sûrement du temps, mais on perd peut-être aussi quelque chose.
Mais il y a un équilibre ici. Peut-être que les diagnostics proposés par l’IA deviendront un complément à nos propres processus de pensée, ne nous remplaçant pas mais nous donnant tous les outils pour devenir meilleurs. En particulier pour ceux qui travaillent dans des environnements avec des spécialistes limités pour consultation, l’IA pourrait amener tout le monde à la même norme. En même temps, les patients utiliseront ces technologies, poseront des questions et nous apporteront des réponses potentielles. Cette démocratisation de l’information est déjà en marche et ne fera que s’accroître.
Peut-être qu’être un expert ne signifie pas être une source d’informations, mais synthétiser et communiquer et utiliser son jugement pour prendre des décisions difficiles. L’IA peut faire partie de ce processus, juste un outil de plus que nous utilisons, mais elle ne remplacera jamais une main au chevet du lit, un contact visuel, comprendre ce que c’est que d’être médecin.
Il y a quelques semaines, j’ai téléchargé l’application Chat GPT. Je lui ai posé toutes sortes de questions, du médical au personnel. Et la prochaine fois que je travaillerai dans l’unité de soins intensifs, face à une question sur les rondes, je pourrais simplement ouvrir l’application et voir ce que l’IA a à dire.