Les erreurs de diagnostic dans les services d’urgence sont préoccupantes, avec 15 % des patients souffrant de problèmes non identifiés. Pour y remédier, certaines cliniques adoptent l’intelligence artificielle (IA) pour aider au diagnostic. Une étude récente a testé l’IA Isabel Pro dans quatre hôpitaux suisses, mais les résultats ont montré qu’elle n’améliorait pas significativement la précision des diagnostics. Les erreurs demeurent élevées, et l’IA n’a pas eu d’impact sur d’autres facteurs cliniques, soulevant des questions sur son efficacité en pratique.
Les symptômes peuvent être vagues et chaque seconde compte : dans l’environnement dynamique d’un hôpital, des erreurs de diagnostic peuvent facilement survenir. Environ quinze pour cent des patients cherchant une assistance médicale rencontrent des complications graves en raison d’une souffrance non reconnue, tardivement identifiée ou mal évaluée.
Améliorer le diagnostic avec l’IA
Pour lutter contre ce taux alarmant d’erreurs de diagnostic, de nombreuses cliniques se tournent vers des technologies basées sur l’intelligence artificielle (IA). Ces systèmes analysent les données et les symptômes des patients pour suggérer des diagnostics, dans le but d’assister les médecins dans leur prise de décision. Cependant, la véritable efficacité de ces assistants numériques n’avait pas encore été confirmée par des tests pratiques.
Une recherche récemment publiée dans la revue « Lancet Digital Health », utilisant des données provenant des services d’urgence de quatre hôpitaux suisses, vise à éclaircir cette question. L’équipe de chercheurs dirigée par Wolf Hautz, de l’hôpital Insel à Berne, a étudié si l’IA pouvait réellement améliorer la précision des diagnostics effectués par les médecins en urgence.
Isabel Pro : l’assistant numérique
Dans le cadre de cette étude, l’équipe a mis à l’épreuve le système d’IA Isabel Pro, un outil largement adopté et bien évalué dans le secteur médical. Ils l’ont testé sur des patients présentant des symptômes fréquemment mal interprétés, tels que des évanouissements, de la fièvre d’origine indéterminée, ou des douleurs abdominales vagues.
En effet, les douleurs abdominales peuvent avoir près de 200 causes possibles, allant d’affections gastro-intestinales comme l’appendicite à des problèmes gynécologiques ou encore des troubles psychiques. Il est donc essentiel d’évaluer tous les symptômes et facteurs concomitants pour parvenir à un diagnostic précis.
L’étude a inclus 1204 patients ayant consulté les urgences de l’hôpital Insel à Berne, de l’hôpital Bürgerspital à Soleure, ainsi que des hôpitaux de Tiefenau et de Münsingen. Pour un peu plus de la moitié de ces patients, les médecins ont établi un diagnostic après avoir « consulté » Isabel Pro, tandis que les autres ont été diagnostiqués sans l’assistance de l’IA.
Des résultats décevants pour l’IA
Les résultats ont été surprenants : l’IA n’a pas démontré de bénéfice significatif en matière de réduction des erreurs de diagnostic. Que les médecins aient utilisé l’IA ou non, environ huit pour cent des diagnostics étaient erronés, et dix pour cent supplémentaires étaient jugés douteux. Ces derniers cas incluaient des patients revenant aux urgences après quelques jours ou nécessitant un transfert vers des soins intensifs.
De plus, l’IA n’a pas eu d’impact notable sur d’autres paramètres, tels que le type et le nombre d’examens effectués, la durée de séjour aux urgences, les complications graves ou les coûts associés.
Cependant, une légère amélioration a été notée chez les femmes, dont le taux d’erreurs de diagnostic était légèrement réduit lorsqu’elles avaient été consultées avec l’assistant numérique. Néanmoins, étant donné le faible nombre de femmes concernées, les auteurs de l’étude estiment que ce résultat pourrait être dû au hasard.
Contexte stressant des urgences
« Les erreurs de diagnostic sont fréquentes dans les services d’urgence, nous avions donc de grands espoirs quant à l’IA », déclare Hautz, déçu par les résultats. Les médecins dans ce domaine doivent souvent gérer un grand volume de patients sous une pression intense, à toute heure du jour et de la nuit.
Ce stress peut indéniablement affecter la qualité des diagnostics. « Si l’IA devait apporter un bénéfice, cela devrait être particulièrement évident dans un environnement aussi complexe que les urgences », explique le médecin urgentiste. Or, ce n’était pas le cas, et il en conclut que l’IA n’améliore probablement pas la qualité des diagnostics dans d’autres spécialités médicales non plus.
Mais pourquoi ces assistants numériques réussissent-ils si bien dans des conditions expérimentales tout en échouant dans la pratique clinique ? « Ce n’est certainement pas un problème lié à l’IA elle-même », précise Mark Graber, médecin interniste et défenseur de la sécurité des patients. Isabel Pro est reconnu comme l’un des meilleurs systèmes disponibles sur le marché.
Un défi de communication avec l’IA
Wolf Hautz note que la performance insatisfaisante de l’IA ne découle pas d’une attitude négative ou d’un manque d’expérience des médecins, qui étaient bien formés et familiarisés avec l’outil.
Pourquoi l’IA obtient-elle de si bons résultats dans des études contrôlées ? « Dans ces recherches, les médecins travaillent généralement avec des données déjà disponibles, sans avoir à décider quelles informations collecter. Ils ne peuvent donc commettre que des erreurs d’interprétation », explique Hautz. Les machines, en revanche, ne sont pas affectées par ce biais, ce qui les rend souvent plus performantes dans ces tests.
De plus, la façon dont les médecins interagissent avec l’IA pourrait également freiner son utilisation efficace. Des études en cognition montrent que les médecins se concentrent souvent sur un ou quelques diagnostics en quelques minutes, réalisant ensuite uniquement les examens qui confirment leur hypothèse initiale.