L'intelligence artificielle aide à poser le bon diagnostic dans les services d’urgence
Les systèmes numériques actuels suggèrent des diagnostics aux médecins. Désormais ces systèmes sont censés évaluer les conclusions des médecins.
Wolf Hautz examine le rôle des systèmes d'assistance numérique dans l'établissement des diagnostics dans les services d'urgence.
Lors d’une urgence médicale, les tableaux cliniques sont complexes et la vie et la mort du patient sont en jeu. Il arrive aussi que les médecins fassent des erreurs. Selon Wolf Hautz, du Centre universitaire d'urgence de l’Inselspital à Berne, environ un diagnostic sur dix posé aux urgences est erroné.
Toutefois, les erreurs ne sont pas seulement dues au manque de temps et au stress, mais aussi au fait que les soignants sont soumis à ce qu'on appelle la "Satisfaction of search". W. Hautz l’illustre avec l'exemple d'un parapentiste admis à l'hôpital pour de graves blessures après un atterrissage raté. Sur la radiographie, les fractures de l'omoplate et des côtes étaient facilement reconnaissables. Un pneumothorax était également évident. "On s'y attend après un tel accident", dit Wolf Hautz. C'est pourquoi même une équipe compétente - et pas seulement en médecine d'urgence - cesserait de chercher plus loin. Après tout, l’équipe soignante a trouvé ce qu'elle cherchait. Mais l'analyse des radiographies à l'aide d'un système de diagnostic assisté par ordinateur (CDDS) a permis de découvrir une atteinte due au Covid 19 dans le poumon gauche du parapentiste. L'intelligence artificielle avait ainsi donné à l'équipe médicale de précieux indices sur ce dont souffrait également le jeune sportif. Elle a ainsi préservé le personnel et d’autres patient·es d'une infection par le Covid.
En dehors de ces cas particuliers, on ne sait pas dans quelle mesure l'utilisation du CDDS améliore réellement la qualité des diagnostics médicaux et donc la santé des patient·es. L'équipe de Wolf Hautz étudie actuellement cette question dans le cadre du PNR 77. "De tels systèmes font aujourd'hui des choses étonnantes", dit-il. "Mais est-ce bien ce dont les médecins et le personnel soignant ont besoin sur le terrain ?"
Wolf Hautz estime que les équipes de développement ne savent pas quelles questions se posent les gens au chevet des malades ; en conséquence, elles programment leurs algorithmes en dehors de la routine médicale. C'est pourquoi il postule non seulement une coopération intensive entre les développeurs et les utilisateurs, mais propose également un renversement du concept des systèmes de diagnostic assistés par ordinateur. Les systèmes actuels suggèrent des diagnostics possibles avec des probabilités associées. Les médecins décident ensuite – souvent en se fiant à la machine. En inversant les rôles, les médecins posent les diagnostics, et l'IA se contente de les aider à prendre la bonne décision. De cette façon, l’être humain garde la responsabilité du diagnostic et en est conscient.