« L’intelligence artificielle, ça se boit comme une petite infusion avant de dormir. » – Disait probablement personne avant de se rendre compte de son potentiel en santé. Comment ça se traduit? Google Cloud et Highmark Health se tapent dans les mains pour personnaliser vos rendez-vous médicaux, alors qu’Amazon et sa division AWS vous scrutent pour analyser votre santé. Microsoft, lui, ne veut pas rester en marge et aide Providence à trier les messages des patients. On est loin de l’infirmière avec son carnet de rendez-vous!
Au royaume des startups, l’IA générative porte une couronne technologique brillante avec Ambience Healthcare, Nabla, et Abridge qui s’attaquent au colossal monde de la documentation médicale. Les investisseurs, eux, sortent leurs chéquiers, prêts à parier des millions sur le potentiel de ces technologies prometteuses dans le secteur de la santé.
Est-ce que l’IA générative en santé est prête pour le grand saut ou est-ce juste un effet de mode technoïde?
Pourtant, la route vers le succès n’est pas exempte de nids-de-poule. Selon un sondage de Deloitte, à peine la moitié des Américains croient en son potentiel pour améliorer l’accès aux soins. Et encore moins pensent à une réduction des coûts. Pour couronner le tout, certains experts alertent sur les limitations prononcées de l’IA générative, en pointant du doigt son incapacité à gérer des cas médicaux complexes sans se fourvoyer. OpenAI, par exemple, a vu son chatbot GPT diagnoser à tort des maladies pédiatriques 83% du temps. Ouch.
On s’inquiète également de la capacité de l’IA générative à répliquer des stéréotypes dangereux dans le monde de la santé, renforçant des croyances erronées sur des différences biologiques entre les races. Ironiquement, les patients les plus susceptibles d’être desservis par cette IA sont aussi ceux les plus enclins à l’utiliser.
Lumière au bout du tunnel, certains chercheurs voient dans l’IA générative un potentiel non négligeable pour la prise de décision en imagerie médicale. Imaginez un système qui vous dit quand faire confiance à l’IA pour un diagnostic ou privilégier les techniques traditionnelles. Et pour le coup, les premiers tests sont plutôt prometteurs.
Malgré tout, le chemin est encore long avant que l’IA générative puisse être considérée comme un outil assistif fiable à grande échelle dans le secteur de la santé. Entre problèmes de confidentialité, de régulation, et de manque de données à jour, l’enthousiasme doit être tempéré par une dose conséquente de rigueur scientifique et de supervision humaine.
Pour finir sur une note plus légère, rappelons-nous que si l’IA générative était un médicament, elle serait probablement en phase de test – efficace par moments, mais avec quelques effets secondaires imprévus. En tout cas, avant de vous jeter corps et âme dans les bras métalliques de votre IA soignante, vérifiez qu’elle ne vous confonde pas avec un chatbot destiné à gérer les rendez-vous du vétérinaire. Ça serait dommage de finir son examen avec une prescription pour des croquettes haut de gamme.
Source : Techcrunch
