Erreurs médicales: les IA à la rescousse?

Que peut apporter l’intelligence artificielle dans la pratique médicale? Selon des chercheurs américains, la réponse est dans le titre: moins d’erreurs diagnostiques et thérapeutiques!

L’étude a impliqué 29 centres médicaux universitaires participant au Hospital Medicine ReEngineering Network, un réseau collaboratif d’amélioration de la qualité des soins.

Les cas ont été sélectionnés de manière aléatoire parmi un large échantillon, aboutissant à une cohorte finale de 2.428 patients. Ces patients présentaient des pathologies particulièrement sévères, et trois quarts d’entre eux, soit 1.863 patients, sont décédés durant leur hospitalisation. Une première évaluation systématique de chaque dossier médical a été réalisée par les médecins pour détecter la présence ou l’absence d’erreurs de diagnostic, suivie d’une estimation de l’impact potentiel de ces erreurs. Chaque dossier a été passé en revue par deux médecins spécialisés dans la reconnaissance des erreurs diagnostiques, et un troisième médecin était disponible pour régler les désaccords des deux premiers.

Sur l’ensemble des dossiers étudiés, 550 patients, soit 23% de l’échantillon, ont été affectés en raison d’une erreur de diagnostic. Ces erreurs ont entraîné des dommages temporaires ou permanents dans 436 cas. Les chercheurs ont établi que les erreurs diagnostiques ont contribué à 121 des décès survenus.

Les erreurs les plus fréquentes dans cette étude étaient des retards dans l’établissement des diagnostics plutôt que de véritables erreurs. C’était le cas lorsqu’un spécialiste était appelé trop tardivement ou quand une hypothèse diagnostique alternative n’avait pas été envisagée à temps. D’autres erreurs étaient liées à la prescription inappropriée d’examens ou à des erreurs dans l’interprétation des résultats. Les chercheurs ont pu établir qu’éviter ces carences auraient permis de réduire de 40% ces erreurs.

Pour les chercheurs, ces données pourraient également être utiles pour concevoir une intelligence artificielle (IA) capable de résumer de longs dossiers médicaux, de suggérer des diagnostics alternatifs lorsque les patients ne s’améliorent pas et de s’assurer que les bons tests sont commandés.

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