Je ne voudrais jamais être soigné par un médecin de l’IA – et voici pourquoi

Toux constante ? Douleurs abdominales? Changement des habitudes intestinales ? Ce sont les types de problèmes auxquels tout système de santé devrait être en mesure de vous aider.

Cela devrait être simple : le médecin vous voit, organise des analyses et des tests sanguins, vous donne les résultats, puis le diagnostic et le traitement – et j’espère que vous êtes guéri.

Bien sûr, ce n’est pas si facile, notamment parce qu’il n’y a tout simplement pas assez de médecins pour voir les patients en temps opportun.

Mais aussi, et surtout, en tant que médecins, nous ne sommes pas aussi bons que nous le pensons lorsqu’il s’agit de poser le bon diagnostic. Le taux moyen d’erreurs de diagnostic est de 9,7%, selon un examen majeur des preuves, publié dans la revue Diagnosis en 2020.

C’est là que l’intelligence artificielle (IA) peut intervenir.

Il y a eu beaucoup de choses à ce sujet dans la presse récemment, avec de terribles avertissements selon lesquels, si elle n’est pas contrôlée, l’IA menace la survie de la race humaine.

Mais quand il s’agit de médecine et, plus précisément, de son utilisation pour le diagnostic, je suis tout à fait d’accord. De plus en plus de preuves montrent que l’IA peut aider.

Une étude publiée l’année dernière dans le Korean Journal of Radiology a révélé que l’IA peut considérablement améliorer la capacité des radiologues à détecter les cancers du sein à partir de mammographies dans les programmes de dépistage. Cela permettrait non seulement d’améliorer les résultats pour les patients, mais également d’économiser de l’argent et du temps – et aiderait à rendre les emplois comme le mien plus gérables.

Je sais qu’il y a beaucoup de patients qui ont dû attendre trop longtemps pour me voir et trop longtemps pour obtenir les résultats de l’analyse. Et, comme tous les médecins, je me suis également trompé sur certains diagnostics.

Cependant, je ne voudrais jamais être soigné par un médecin de l’IA, comme certains le suggèrent : l’idée de ne voir qu’un robot doté d’une intelligence artificielle au moment où vous en avez besoin est à la fois odieuse et dangereuse.

En tant que médecin, vous vous fiez souvent à l’instinct humain pour savoir du patient ce qui se passe réellement – vous ne pouvez pas simplement baser votre interprétation sur ce qu’il vous dit initialement.

Une étude publiée l’année dernière dans le Korean Journal of Radiology a révélé que l’IA peut considérablement améliorer la capacité des radiologues à détecter les cancers du sein à partir de mammographies dans les programmes de dépistage (image de fichier)

Il y a quelques années, je me souviens d’avoir vu une adolescente souffrant de douleurs au genou. Au départ, je n’arrivais pas à déterminer ce qui avait causé sa douleur parce qu’elle a nié toute suggestion possible sur ce qui aurait pu la déclencher, d’une blessure sportive à l’ivresse et à l’oubli d’un accident.

Elle semblait incroyablement bouleversée par la douleur et j’avais le sentiment que tout n’allait pas.

Après environ 20 minutes, sentant que j’avais gagné sa confiance, j’ai demandé à ses parents de quitter la pièce. C’est à ce moment-là qu’elle a confié qu’elle avait eu des rapports sexuels non protégés et qu’elle avait maintenant un écoulement désagréable.

J’ai mis deux et deux ensemble et j’ai découvert qu’elle souffrait d’arthrite gonococcique – une infection de l’articulation du genou causée par la gonorrhée.

Le traitement consistait en une cure d’antibiotiques mais, surtout, il impliquait également une gestion prudente de la situation avec ses parents.

Un ordinateur n’aurait jamais gagné la confiance de cette jeune fille pour révéler les informations qui ont conduit au diagnostic – et encore moins être capable de gérer cette affaire délicatement avec sa famille.

L’IA ne pourra jamais non plus remplacer les humains lorsqu’il s’agit de tenir la main d’un patient, d’écouter ses souhaits et de décider que, plutôt que de traiter un cancer, la meilleure solution pourrait être de le mettre à l’aise dans ses derniers jours. Pour être un bon médecin, il faut bien plus que donner le bon diagnostic.

Mais là où l’IA a le potentiel d’aider, c’est en rendant ce diagnostic précis.

Essentiellement, il existe deux types de patients. Premièrement, il y a ceux dont les symptômes correspondent à un schéma que nous reconnaissons, nous sautons donc rapidement à une conclusion (souvent avant ou sans résultats de test) ; puis il y a les patients dont nous devons méditer les cas.

Diagnostiquer le premier est lourd de préjugés inconscients – comme lorsqu’une condition est à l’avant de votre esprit et que vous ne considérez pas d’autres explications possibles. Je suis tombé dans cette erreur au plus fort de la deuxième vague de Covid lorsque j’ai initialement raté une infection très désagréable chez un jeune de 25 ans qui avait une complication rare d’amygdalite bactérienne. J’avais rapidement supposé que ses symptômes étaient dus au coronavirus.

Ou parfois, vous êtes influencé par ce que dit un autre travailleur de la santé. Par exemple, j’ai vu un patient avec des troubles de l’élocution qui a été diagnostiqué à tort par le médecin initial comme étant en état d’ébriété parce que c’est ce que les ambulanciers avaient pensé.

Avec le temps – et un scanner – j’ai diagnostiqué qu’en fait le patient avait eu un accident vasculaire cérébral.

C’est là que l’IA diagnostique peut aider. Prenez les yeux : la recherche a montré que les deux tiers des patients souffrant d’affections oculaires aiguës sont mal diagnostiqués lorsqu’ils sont « triés » par des praticiens de première ligne qui ne sont pas des spécialistes de la vue.

Il y a donc maintenant un essai, financé par le National Institute for Health and Care Research de l’A&E du Moorfields Eye Hospital de Londres, qui envisage d’utiliser l’IA pour améliorer cela et libérer du temps pour les spécialistes. L’IA (construite avec des médecins de renommée mondiale) prend toutes les informations de l’infirmière ou de l’optométriste qui a évalué le patient, puis leur indique si un patient a besoin d’une attention urgente d’un médecin ou d’une référence moins urgente.

Bien que les résultats ne soient pas encore publiés, le chercheur principal, le professeur agrégé Alex Day, m’a dit que cela “a le potentiel d’aider nos patients à être traités le plus rapidement possible, en leur donnant un meilleur résultat et une meilleure expérience”.

Mais je suis le plus enthousiasmé par l’IA lorsqu’il s’agit de ces patients pour lesquels nous avons le temps de réfléchir et de réfléchir – et le plus grand changement est la façon dont l’IA peut améliorer la précision des tests. Ou plutôt, la justesse de l’interprétation des résultats.

Par exemple, les tomodensitogrammes sont incroyablement difficiles à interpréter, c’est pourquoi il faut 15 ans de formation pour devenir radiologue consultant. Mais les humains ne sont pas toujours parfaits. L’intelligence artificielle pourrait-elle aider? La réponse, de plus en plus, est oui.

L’un des meilleurs exemples est le nouveau programme de dépistage du cancer du poumon du NHS pour les fumeurs. L’IA utilisée dans les scans mesure automatiquement la taille de tous les nodules (petits morceaux) dans les poumons, qui peuvent être le premier signe de la maladie, en les signalant au radiologue pour interprétation.

Cela a amélioré la précision du diagnostic du radiologue, a rapporté l’année dernière le European Journal of Radiology. Cela a également réduit le temps que le radiologue a pris pour évaluer et rédiger son rapport sur l’examen de 33 à 44 %. Cela était particulièrement important car il y a une pénurie nationale de radiologues.

La prochaine étape logique est de voir si l’IA annule complètement le besoin d’un radiologue humain. Lorsque les radiologues ont été opposés à des systèmes d’IA autonomes pour évaluer les scanners de personnes atteintes d’un cancer du poumon, l’interprétation moyenne du radiologue était exacte 91,7 % du temps, tandis que l’IA autonome la plus performante était de 90,9 %, a rapporté la revue Radiology. : L’Intelligence Artificielle en 2021.

Ainsi, pour le moment, l’IA devrait être utilisée pour aider les radiologues à interpréter les scans, mais à terme, elle pourrait les remplacer dans ce rôle.

Une autre façon dont l’IA pourrait aider à améliorer l’analyse des résultats des tests par les médecins est lorsqu’il y a plusieurs facteurs en jeu.

Par exemple, si vous soupçonnez qu’un patient a eu une crise cardiaque, pour le diagnostiquer, vous devez prendre en considération son histoire et ses facteurs de risque, les résultats des scintigraphies cardiaques et des tests sanguins – le plus important, la présence d’une protéine, la troponine, dans leur sang.

La troponine peut être un signe de lésions cardiaques, mais vous pouvez également la voir pour d’autres raisons, comme après un exercice physique ou une insuffisance rénale.

Nous utilisons donc un niveau de coupure – et les patients dont les niveaux sont au-dessus de ce seuil ont eu une crise cardiaque, et ceux en dessous n’en ont pas eu. Mais cela signifie que nous allons manquer quelques crises cardiaques.

Mais maintenant, un logiciel d’IA peut aider à déterminer la probabilité qu’il s’agisse d’une crise cardiaque en fonction des facteurs de risque et d’un examen et d’une lecture ECG avant le test sanguin, et ajuster le seuil en fonction de cette probabilité, a rapporté la revue Nature Medicine a quelques mois auparavant.

En conséquence, les médecins seraient en mesure de déterminer avec plus de précision quels patients vont bien et peuvent être libérés, et ceux qui doivent être admis.

L’essentiel est le suivant : avec prudence et uniquement là où il existe des preuves pour le faire, nous devons adopter l’IA informatique pour aider à améliorer la façon dont les médecins établissent des diagnostics.

Mais, rassurez-vous, je ne vois jamais le jour où ils remplaceront les vrais médecins humains.

@drrobgalloway