Par ROBBIE PERLE

Peu de temps après qu’Apple ait lancé l’iPhone original, mon père, un des premiers à l’adopter, en a acheté un. Son projet ? « Je le garderai dans le coffre en cas d’urgence », m’a-t-il dit. Il ne pouvait pas prévoir que cet appareil remplacerait à terme les cartes, les détecteurs de radar, les rapports de circulation sur la radio AM, les lecteurs de CD et même les parcomètres à pièces, sans parler de l’ensemble de l’industrie du taxi.

C’était une réponse typique à la technologie révolutionnaire. Nous envisageons les innovations à travers le prisme de ce qui existe déjà, en intégrant le nouveau dans le contexte familier de l’ancien.

L’IA générative suit une trajectoire similaire.

Alors que je préparais la sortie de mon nouveau livre début avril, « ChatGPT, MD : How AI-Empowered Patients & Doctors Can Take Back Control of American Medicine », j’ai exploré les promesses et les périls de l’IA générative en médecine. Au départ, je craignais que mon optimisme quant au potentiel de l’IA ne soit trop ambitieux. J’imaginais que des outils comme ChatGPT se transformeraient en centres d’expertise médicale d’ici cinq ans. Cependant, au moment où le livre est sorti sur les étagères, il était clair que ces changements se produisaient encore plus rapidement que je ne l’avais prévu.

Trois semaines avant que « ChatGPT, MD » ne devienne numéro un sur la liste des « meilleurs nouveaux livres » d’Amazon, Nvidia a stupéfié les secteurs de la technologie et de la santé avec une vague d’annonces faisant la une des journaux lors de sa conférence GTC AI 2024. Plus particulièrement, Nvidia a annoncé une collaboration avec Hippocratic AI pour développer des « agents » d’IA générative censés surpasser les infirmières humaines dans diverses tâches à un coût nettement inférieur.

Selon les données publiées par l’entreprise, les robots IA sont 16 % meilleurs que les infirmières pour identifier l’impact d’un médicament sur les valeurs de laboratoire ; 24 % plus précis dans la détection des doses toxiques de médicaments en vente libre, et 43 % plus précis dans l’identification des interactions négatives spécifiques à une condition avec les médicaments en vente libre. Tout cela à 9 dollars de l’heure, contre 39,05 dollars le salaire horaire médian des infirmières américaines.

Même si je ne crois pas que cette technologie remplacera les infirmières dévouées, compétentes et empathiques, elle les aidera et les soutiendra dans leur travail en identifiant les problèmes inattendus. Et pour les patients à domicile qui ne peuvent aujourd’hui pas obtenir d’informations, d’expertise et d’assistance pour des problèmes médicaux, ces robots infirmiers IA seront utiles. Bien qu’ils ne soient pas encore disponibles, ils seront conçus pour poser de nouveaux diagnostics, gérer les maladies chroniques et donner aux patients une explication détaillée mais claire des conseils du clinicien.

Ces développements rapides suggèrent que nous sommes à l’aube d’une révolution technologique, une révolution qui pourrait atteindre une omniprésence mondiale bien plus rapidement que l’iPhone. Voici trois implications majeures pour les patients et les médecins :

1. GenAI dans le domaine de la santé arrive plus vite que vous ne pouvez l’imaginer

Le cerveau humain peut facilement prédire le taux de croissance arithmétique (les nombres augmentant à un rythme constant : 1, 2, 3, 4). Et il réussit également assez bien à comprendre la croissance géométrique (un modèle qui augmente selon un rapport constant : 1, 3, 9, 27).

Mais même les esprits les plus avisés ont du mal à saisir les implications d’une croissance continue et exponentielle. Et c’est ce à quoi nous assistons avec l’IA générative.

Imaginez, par exemple, un étang avec un seul nénuphar. En supposant que le nombre de nénuphars double chaque nuit, l’étang tout entier sera recouvert en seulement 50 jours. Pourtant, au jour 43, vous remarquerez à peine les plantes vertes, puisque seulement 1 % de la surface de l’étang est couverte. Il semble presque impossible d’imaginer que sept jours plus tard, les nénuphars obscurcissent complètement l’eau.

Les experts prévoient que les progrès informatiques de l’IA doubleront environ chaque année, voire plus rapidement. Mais même avec des projections prudentes, ChatGPT et les outils d’IA similaires sont sur le point d’être 32 fois plus puissants dans cinq ans et plus de 1 000 fois plus puissants dans une décennie. Cela équivaut à votre vélo voyageant aussi vite qu’une voiture puis, peu de temps après, une fusée.

Ce rythme d’avancement s’avère difficile à comprendre tant pour les prestataires de soins que pour les patients, mais cela signifie qu’il est maintenant temps de se préparer à ce qui s’en vient.

2. GenAI sera différent des anciens modèles d’IA

Lors de l’évaluation du potentiel de transformation de l’IA générative dans le domaine de la santé, il est crucial de ne pas laisser les échecs passés, comme celui de Watson d’IBM, obscurcir nos attentes. IBM a fixé des objectifs ambitieux à Watson, dans l’espoir de révolutionner les soins de santé en aidant au diagnostic, à la planification du traitement et à l’interprétation de données médicales complexes pour les patients atteints de cancer.

J’étais très sceptique à l’époque, non pas à cause de la technologie elle-même, mais parce que Watson s’appuyait sur les données des dossiers médicaux électroniques, qui n’avaient pas la précision nécessaire pour établir des diagnostics et des recommandations fiables grâce à une « IA étroite ».

En revanche, l’IA générative exploite un éventail de sources d’informations plus large et plus utile. Il s’appuie non seulement sur des revues et manuels médicaux publiés et évalués par des pairs, mais sera également en mesure d’intégrer des informations en temps réel provenant de bases de données mondiales sur la santé, d’essais cliniques en cours et de conférences médicales. Il intégrera bientôt des boucles de rétroaction continues à partir des résultats réels des patients et des commentaires des cliniciens. Cette intégration approfondie des données permettra à l’IA générative de rester continuellement à la pointe des connaissances médicales, la rendant fondamentalement différente de ses prédécesseurs.

Cela dit, l’IA générative nécessitera encore quelques générations avant de pouvoir être largement utilisée sans la supervision directe d’un clinicien. Mais l’entrée audacieuse de Nvidia dans le secteur des soins de santé témoigne d’une volonté attendue depuis longtemps de la part des entreprises technologiques de surmonter les obstacles juridiques et réglementaires liés aux soins de santé. Une fois qu’un chatbot clinicien en IA sera disponible, plusieurs autres entreprises suivront rapidement.

3. GenAI dans les soins de santé sera omniprésent (hôpital, bureau et domicile)

Tout comme mon père n’aurait jamais imaginé que son iPhone (rangé dans son coffre) deviendrait un outil essentiel pour naviguer dans la vie, de nombreux Américains ont du mal à imaginer l’impact transformateur que l’IA générative aura sur les soins de santé.

Le concept d’accès continu à des conseils et à une expertise médicale – de manière abordable, fiable et pratique 24 heures sur 24 – représente un tel écart par rapport aux modèles de soins de santé actuels qu’il est facile pour nos esprits de le rejeter comme étant tiré par les cheveux. Pourtant, il devient de plus en plus clair que ces capacités sont non seulement possibles, mais probables.

Chaque jour, je reçois des commentaires de cliniciens et de patients qui ont interagi avec les outils d’IA générative actuels. Presque tous rapportent que les réponses, en particulier lorsqu’elles sont sollicitées efficacement, correspondent étroitement aux recommandations du clinicien. Cela témoigne de l’évolution de la précision et de la fiabilité de l’IA générative dans les établissements de santé, et cela promet une révolution dans la prestation des soins médicaux dans un avenir proche.

Dans dix ans, nous reviendrons sur le scepticisme d’aujourd’hui de la même manière que je pense à la sous-estimation initiale de mon père à l’égard de son iPhone. Nous sommes à l’aube d’un changement majeur, où l’IA générative deviendra aussi partie intégrante des soins de santé que les smartphones le sont devenus dans la vie quotidienne. La seule question est de savoir si les cliniciens ouvriront la voie ou céderont cette opportunité à d’autres.

Robert Pearl MD est l’ancien PDG du Permanente Medical Group, rédige le bulletin d’information « Monthly Musings » et héberge deux podcasts Fixing Healthcare et Medicine The Truth. Son dernier livre est ChatGPT, MD : Comment les patients et les médecins habilités par l’IA peuvent reprendre le contrôle de la médecine américaine

Rédigé par

Archie Mitchell

Archie Mitchell, with a prestigious master's degree from France and two decades of experience, is an authority in his field, renowned for making complex subjects engaging through his blog. At 49, he seamlessly merges academic knowledge with practical insights, aimed at educating and empowering his audience. Beyond his professional life, Archie's hobbies and personal interests add depth to his writing, making it a valuable resource for both professionals and enthusiasts looking to expand their understanding.