ChatGPT et autres modèles d’IA : performants dans les évaluations médicales, mais peu aptes à mener un entretien clinique avec les patients

Face à l’évolution rapide des modèles d’intelligence artificielle comme ChatGPT, leurs capacités à traiter des données complexes fascinent autant qu’elles intriguent. Ces systèmes révolutionnent déjà notre rapport à la technologie dans de nombreux domaines, y compris la santé. Cependant, bien que ces modèles réussissent brillamment aux tests médicaux standards, leur efficacité en tant qu’interlocuteurs lors d’une consultation médicale reste à prouver.

L’excellence académique des modèles linguistiques

Des systèmes champions des examens

Les modèles d’IA comme ChatGPT démontrent une aptitude impressionnante dans les examens médicaux traditionnels. Ils assoient leur réputation sur des bases solides grâce à une capacité inégalée à traiter des questions à choix multiples, souvent rencontrées dans les tests nationaux ou lors des certifications médicales. Cette prouesse offre aux professionnels de santé une vision prometteuse d’un assistant intelligent capable d’alléger la charge des examens médicaux.

Le revers de la médaille : l’interaction humaine

Bien que ces systèmes soient étonnamment précis dans un cadre académique, dès que l’on passe à des interactions réalistes, leurs performances dégringolent. Les chercheurs de la Harvard Medical School et de Stanford ont, par exemple, trouvé que les modèles peinent à mener des entretiens cliniques, souvent incapables de contextualiser ni de prioriser les informations reçues des patients.

Défis dans les interactions cliniques

L’importance de questions pertinentes

L’entretien clinique repose souvent sur la capacité du médecin à poser les bonnes questions au moment opportun. Or, les modèles comme Claude et Gemini affichent des difficultés à adapter leurs questions aux situations cliniques diverses, perdant ainsi des informations critiques. Cette lacune peut entraver le processus diagnostique, que ce soit en médecine générale ou dans des spécialités plus pointues.

Les biais cognitifs des intelligences artificielles

Malgré leurs avancées, ces systèmes d’IA partagent encore des biais semblables à ceux des humains, parfois même amplifiés. Ces préjugés peuvent influencer leurs décisions, altérant la fiabilité des diagnostics. Mieux vaut donc, pour l’instant, voir ces outils comme des aides prometteuses plutôt que des remplaçants directs des cliniciens.

Opportunités pour l’avenir des soins de santé

Amélioration nécessaire des évaluations

Pour utiliser ces modèles en toute sécurité dans le domaine médical, il est impératif de développer des cadres d’évaluation plus réalistes. Des initiatives telles que le cadre CRAFT-MD cherchent à tester ces modèles dans des conditions qui reproduisent plus fidèlement les intenses échanges entre médecins et patients.

Vers une intégration éthique

Avec une amélioration continue, ces technologies pourraient révolutionner notre approche des soins. Cependant, leur déploiement doit être guidé par un fort sens de la déontologie, pour garantir une utilisation efficace et respectueuse des relations patient-médecin. Les modèles d’IA doivent évoluer pour s’intégrer harmonieusement et éthiquement dans le quotidien des professionnels de santé.

Enrichir les débats sur l’IA en santé

Chacun est invité à réfléchir et à partager son point de vue sur la manière dont ces technologies devraient être intégrées dans les soins de santé. Ces avancées soulignent la nécessité d’un débat collectif pour allier progrès technologique et éthique médicale. Vos réactions et commentaires sont attendus pour alimenter cette réflexion essentielle.