Une étude bernoise montre le manque d'efficacité de l'IA pour le diagnostic médical
Les systèmes de diagnostic basés sur l'IA ne présentent pas d'avantage mesurable dans les hôpitaux par rapport aux processus de diagnostic traditionnels. C'est ce qu'a constaté dans le cadre d'une étude une équipe de recherche dirigée par l'Hôpital de l'Île et l'Université de Berne.
Les erreurs de diagnostic comptent parmi les problèmes médicaux les plus fréquents et les plus coûteux. En particulier dans les services d'urgence, l'établissement d'un diagnostic est un défi en raison de la pression du temps et du grand nombre de patients, explique l'Hôpital de l'Île de Berne dans un communiqué. Vu la fréquence des erreurs de diagnostic, les systèmes d'aide à la décision diagnostique assistés par ordinateur - en anglais «Computerized Diagnostic Decision Support Systems», abrégé en CDDSS - sont de plus en plus utilisés. L'objectif de ces systèmes est d'augmenter la précision du diagnostic et d'aider le personnel médical spécialisé. Une équipe de recherche dirigée par la clinique universitaire de médecine d'urgence de l'Hôpital de l'Île à Berne a constaté que les CDDSS n'atteignent pas l'objectif souhaité.
Les résultats de l'étude indiquent en effet qu’ un risque de qualité diagnostique serait apparu dans 18% des cas, que le diagnostic soit établi sans ou avec l'aide de l'IA. De plus, aucune différence n'a été constatée en ce qui concerne les événements indésirables graves et les ressources financières utilisées - mesurées en francs suisses. Ainsi, malgré une technologie optimisée et une formation complète du personnel médical, l'étude n'a pas mis en évidence d'avantage déterminant dans l'utilisation de systèmes de diagnostic basés sur l'IA. Du moins sur la base de leur état de développement actuel, les CDDSS n'ont donc pas d'influence significative sur la qualité du diagnostic en médecine d'urgence.
«L'IA actuellement disponible ne résoudra pas le problème des erreurs de diagnostic. Nous devons adopter d'autres solutions pour améliorer la qualité du diagnostic et, en particulier, intensifier considérablement la recherche sur ce sujet, qui n'en est actuellement qu'à ses débuts», déclare Wolf Hautz, médecin-chef et responsable de la recherche des activités scientifiques à l'Hôpital de l'Île.
Les résultats de l'étude ont été obtenus au cours de deux phases. Dans la phase d'intervention, les médecins ont utilisé le système d'intelligence artificielle «Isabel Pro» pour les aider à établir un diagnostic, tandis que dans les phases de contrôle, les diagnostics ont été établis sans aide technique. Pour évaluer la qualité du diagnostic, les chercheurs ont examiné si les patients avaient besoin d'un suivi non prévu deux semaines après le traitement, si le diagnostic avait été modifié ultérieurement, s'il y avait eu des admissions inattendues en soins intensifs ou même des décès.
Cette analyse a inclus au total 1204 patients souffrant de troubles non spécifiques et traités dans quatre services d'urgence suisses entre juin 2022 et juin 2023. L'étude a en outre été cofinancée par le programme national de recherche «Transformation numérique» du Fonds national suisse.
