NEW YORK - Chaque jour, Bojana Milekic, médecin de soins intensifs à l'hôpital Mount Sinai, fait défiler un écran d'ordinateur avec les noms des patients, en regardant les chiffres rouges qui apparaissent à côté d'eux - un score généré par l'intelligence artificielle - pour évaluer qui pourrait mourir.
Un matin de mai, l'outil a marqué un patient pulmonaire de 74 ans avec un score de 0,81, bien au-dessus du score de 0,65 auquel les médecins commencent à s'inquiéter. Elle ne semblait pas souffrir, mais elle a attrapé la main de sa fille alors que Milekic commençait à travailler. Il a fait le tour du lit et a rapidement repéré le problème : un drain thoracique entortillé retenait le liquide de ses poumons, ce qui faisait chuter son taux d'oxygène dans le sang.
Après avoir changé la position du tube, sa respiration s'est stabilisée : une « intervention facile », dit Milekic, qui n'aurait peut-être pas eu lieu sans l'aide du programme informatique.
La matinée de Milekic pourrait être un héraut du potentiel de l'IA pour transformer les soins de santé. Mount Sinai fait partie d'un groupe d'hôpitaux d'élite qui investissent des centaines de millions de dollars dans des logiciels et des formations en IA , transformant leurs institutions en laboratoires d'IA. Ils sont encouragés par un nombre croissant de publications scientifiques, comme une étude récente montrant que les lectures de mammographie par IA détectent 20 % de cas de cancer du sein en plus que les radiologues, ainsi que par la conviction que l'IA est l'avenir de la médecine.
Les chercheurs s'efforcent également d'introduire l'IA générative , qui prend en charge des outils capables de créer des mots, des sons et du texte, en milieu hospitalier. Mount Sinai a déployé un groupe de spécialistes de l'IA pour développer en interne des outils médicaux que les médecins et les infirmières testent dans les soins cliniques. Le logiciel de transcription remplit les documents de facturation ; les chatbots aident à créer des résumés de patients .
Mais les progrès provoquent des tensions parmi les travailleurs de première ligne, dont beaucoup craignent que la technologie n'ait un coût élevé pour les humains. Ils craignent que la technologie n'entraîne des erreurs de diagnostic, ne révèle des données sensibles sur les patients et ne devienne une excuse pour les assureurs et les administrateurs d'hôpitaux pour réduire le personnel au nom de l'innovation et de l'efficacité.
Surtout, ils disent que le logiciel ne peut pas faire le travail d'un médecin ou d'une infirmière humaine.
"Si nous croyons que dans nos moments les plus vulnérables … nous voulons que quelqu'un s'occupe de nous", a déclaré Michelle Mahon, directrice associée de la pratique infirmière pour National Nurses United.
Les hôpitaux se sont lancés dans l'IA depuis des décennies. Dans les années 1970, des chercheurs de l'Université de Stanford ont créé un système d'IA brut qui posait des questions aux médecins sur les symptômes d'un patient et proposait un diagnostic basé sur une base de données d'infections connues.
Dans les années 1990 et au début des années 2000, les algorithmes d'IA ont commencé à déchiffrer des modèles complexes dans les rayons X, les tomodensitogrammes et les images IRM pour détecter les anomalies que l'œil humain pourrait manquer.
Quelques années plus tard, des robots équipés de vision artificielle ont commencé à opérer aux côtés des chirurgiens . Avec l'avènement des dossiers de santé électroniques, les entreprises ont incorporé des algorithmes qui scannaient des tonnes de données sur les patients pour repérer les tendances et les traits communs chez les patients atteints de certaines affections et recommander des traitements sur mesure.
Avec une puissance de calcul accrue, les algorithmes sont passés de la détection des tendances à la prédiction si un patient particulier développera une maladie. L'essor de l'IA générative a créé des outils qui imitent plus étroitement les soins aux patients.
Vijay Pande, associé général de la société de capital-risque Andreessen Horowitz, affirme que les soins de santé sont à un point de basculement. "Il y a beaucoup d'enthousiasme pour l'IA en ce moment", a-t-il déclaré. « La technologie est passée de jolie et intéressante à devenir une réalité.
En mars, le système de santé de l'Université du Kansas a commencé à utiliser des chatbots médicaux pour automatiser les notes cliniques et les conversations médicales. La clinique Mayo du Minnesota utilise un chatbot Google formé aux questions d'examen de licence médicale, appelé Med-Palm 2, pour générer des réponses aux questions sur les soins de santé, résumer les documents cliniques et organiser les données, selon un rapport de juillet 2019 du Wall Street Journal.
Certains de ces produits ont déjà fait sourciller les élus. Le sénateur Mark R. Warner (D-Va.) Ce mois-ci a appelé à la prudence dans la publication de Med-Palm 2, citant des inexactitudes répétées dans une lettre à Google.
"Alors que l'intelligence artificielle (IA) a sans aucun doute un énorme potentiel pour améliorer les soins aux patients et les résultats des soins de santé, je crains que le déploiement prématuré d'une technologie non éprouvée puisse éroder la confiance dans nos professionnels et institutions médicales", a-t-il déclaré dans un communiqué.
Thomas J. Fuchs, doyen de l'IA à la Icahn School of Medicine de Mount Sinai , a déclaré qu'il était impératif que les hôpitaux de recherche, dotés de médecins et de chercheurs pionniers, agissent comme des laboratoires pour tester cette technologie.
Mount Sinai a pris la prémisse à la lettre, recueillant plus de 100 millions de dollars grâce à la philanthropie privée et construisant des centres de recherche et des installations informatiques sur place. Cela permet aux programmeurs de créer des outils d'IA en interne qui peuvent être affinés avec la contribution des médecins , utilisés dans leurs hôpitaux et également envoyés à des endroits qui n'ont pas l'argent pour faire des recherches similaires.
"Vous ne pouvez pas transplanter des gens", dit Fuchs. "Mais vous pouvez greffer des connaissances et de l'expérience dans une certaine mesure avec ces modèles qui peuvent ensuite aider les médecins de la communauté.
Mais Fuchs a ajouté qu'"il y a un énorme battage médiatique" sur l'IA en médecine en ce moment, et "plus de start-ups que vous ne pouvez en compter qui... aiment évangéliser à des degrés parfois absurdes". médecine. Il craint qu'ils ne créent des produits qui faussent les diagnostics ou compromettent les données des patients. À son avis, une réglementation fédérale stricte, ainsi qu'une supervision par des médecins, sont essentielles.
David L. Reich, président du Mount Sinai Hospital et du Mount Sinai Queens , a déclaré que son hôpital souhaitait utiliser plus largement l'IA depuis quelques années, mais que la pandémie a retardé son déploiement.
Bien que les chatbots génératifs gagnent en popularité, l'équipe de Reich se concentre principalement sur l'utilisation d'algorithmes. Les médecins de soins intensifs testent un logiciel prédictif pour identifier les patients à risque de septicémie ou de chutes, le type de logiciel utilisé par Milekic. Les radiologues utilisent l'IA pour détecter plus précisément le cancer du sein. Les nutritionnistes utilisent l'IA pour signaler les patients à risque de malnutrition.
Reich dit que le but ultime n'est pas de remplacer le personnel médical, mais quelque chose de plus simple : amener le bon médecin au bon patient au bon moment.
Mais certains professionnels de la santé ne sont pas aussi à l'aise avec les nouvelles technologies.
Mahon, de National Nurses United, affirme qu'il existe très peu de preuves empiriques montrant que l'IA améliore réellement les soins aux patients. "Dans ce pays, nous faisons des expériences, nous utilisons les essais cliniques, mais pour une raison quelconque, ces technologies sont autorisées", a-t-il déclaré. "Ils sont commercialisés comme étant supérieurs, comme toujours présents, et d'autres types de choses qui ne tiennent tout simplement pas dans leur utilisation."
Bien que l'IA puisse analyser des tonnes de données et prédire à quel point un patient peut être malade, Mahon a souvent découvert que ces algorithmes pouvaient se tromper. Les infirmières regardent au-delà des signes vitaux d'un patient, dit-il. Ils voient à quoi ressemble un patient, ils sentent les odeurs corporelles non naturelles de leur corps et ils peuvent utiliser ces points de données biologiques comme prédicteurs que quelque chose ne va pas. "L'IA ne peut pas faire ça", dit-il.
Certains médecins interrogés par l'Université Duke dans une enquête menée en mai ont exprimé des réserves quant à la possibilité que les modèles d'IA exacerbent les problèmes existants dans les soins de santé, tels que les biais. "Je ne pense pas que nous sachions très bien comment mesurer les performances d'un algorithme, et encore moins ses performances sur différentes races et groupes ethniques", a déclaré un répondant aux chercheurs de l'étude sur les soignants hospitaliers comme la Mayo Clinic, Kaiser Permanente et l'Université de Californie à San Francisco.
À une époque de grave pénurie de personnel infirmier, Mahon affirme que l'enthousiasme des administrateurs d'hôpitaux pour l'intégration de cette technologie n'est pas tant une question de résultats pour les patients que de colmater les trous et de réduire les coûts.
"L'industrie [sanitaire] aide vraiment les gens à avaler tout le battage médiatique", a-t-il déclaré, "afin qu'ils puissent réduire leurs effectifs sans se poser de questions.
Robbie Freeman, vice-président de l'expérience numérique de Mount Sinai, a déclaré que les parties les plus difficiles à introduire l'IA dans les hôpitaux sont les médecins et les infirmières eux-mêmes. "Ils viennent peut-être travailler depuis 20 ans et le font d'une manière", a-t-il déclaré, "et maintenant nous leur tendons la main et leur demandons de le faire d'une autre manière.
"Ils ne sont peut-être pas totalement convaincus par l'idée d'adopter une nouvelle pratique ou un nouvel outil.
Et l'IA n'est pas toujours un moyen infaillible de gagner du temps. Un matin de mai, lorsque Rebecca Brown, une patiente cardiaque de 45 ans de Corning, New York, a été signalée comme l'une des patientes les plus malades de l'unité de soins intensifs du mont Sinaï, Milekic est allé dans sa chambre pour l'examiner.
Milekic a tout de suite compris qu'il n'y avait rien d'extraordinaire et a laissé Brown continuer à manger son sandwich au beurre de cacahuète et à la gelée.
Lorsqu'on lui a demandé si elle voulait que l'IA la soigne au lieu d'un médecin, la réponse de Brown a été simple : "Il y a une chose que la technologie ne peut jamais faire : être humaine", a-t-elle déclaré. "J'espère que le contact humain ne s'en va pas.
(c) 2023, Le Washington Post
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