Naviguer dans les systèmes de santé en tant que patient peut être intimidant, même dans les meilleures circonstances. Cela peut impliquer l’interprétation de diagnostics remplis de jargon ou la détermination des spécialistes à consulter par la suite. De plus, les médecins sont souvent confrontés à des horaires éreintants qui rendent difficile la fourniture d’une attention personnalisée à tous leurs patients. Ces problèmes sont encore plus prononcés dans les zones où les médecins et les infrastructures médicales sont limités.

L’intégration de l’IA dans les cabinets médicaux pour atténuer ces problèmes est un objectif vers lequel les chercheurs travaillent depuis plus de dix ans, depuis les débuts de Watson d’IBM. Cependant, les progrès vers ces objectifs ont été lents. Désormais, les grands modèles linguistiques (LLM), tels que ChatGPT, pourraient potentiellement raviver ces ambitions.

Dans un récent rapport publié le 11 janvier sur arXiv, l’équipe derrière Google DeepMind a présenté un nouveau modèle d’IA appelé AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer). Ce modèle pourrait recueillir des informations auprès des patients et fournir des explications claires sur les conditions médicales lors de consultations de bien-être.

Vivek Natarajan, chercheur en IA chez Google, affirme que même si l’AMIE n’est pas conçue pour remplacer les médecins humains, une IA similaire pourrait jouer un rôle pour aider à la fois les médecins et les patients. Il explique : « Il peut y avoir des scénarios dans lesquels les gens pourraient bénéficier de l’interaction avec des systèmes comme AMIE dans le cadre ou en plus de leur parcours clinique. Cela inclut une meilleure compréhension des symptômes et des conditions, en simplifiant les explications dans les langues locales, ainsi qu’en offrant un deuxième avis précieux. »

Thomas Thésen, professeur agrégé d’éducation médicale à la Geisel School of Medicine de Dartmouth et créateur de l’application Acteur patient IA, estime que l’IA jouera un rôle de plus en plus important dans les soins de santé, mais il ne croit pas qu’elle remplacera l’expertise des médecins humains. Il explique : « Ce que je vois dans la prochaine décennie, c’est que l’IA soutiendra de plus en plus les médecins en rationalisant leur travail et en contribuant à certains processus de diagnostic limités. Cependant, le jugement expert d’un médecin qualifié restera crucial pour le diagnostic final et les plans de traitement. »

Pour améliorer l’AMIE, Natarajan et ses collègues ont alimenté l’IA avec des textes médicaux réels, y compris les transcriptions de près de 100 000 dialogues réels entre médecins et patients, 65 résumés rédigés par des cliniciens, des notes de l’unité de soins intensifs et des milliers de questions de raisonnement médical tirées de l’examen de licence médicale aux États-Unis. Cependant, ces données à elles seules n’ont pas suffi à préparer l’AMIE au succès. Pour combler ces lacunes, l’équipe a également utilisé un environnement de diagnostic simulé qui a permis à l’AMIE d’apprendre de ses propres erreurs.

Natarajan souligne que rien ne peut remplacer une véritable expérience humaine en médecine, mais ce modèle de formation donne à l’AMIE un avantage sur les médecins humains dans certains cas. Par exemple, un médecin humain ne peut voir que 10 000 patients au cours de sa carrière, mais l’AMIE pourrait « voir » autant de patients en seulement quelques cycles de formation.