PAR KIM BELLARD
Soyons honnêtes : nous allons avoir des médecins IA.
Maintenant, cette prédiction s’accompagne de quelques mises en garde. Cela n’arrivera pas cette année, et peut-être même pas cette décennie. Nous ne les appelons peut-être pas “médecins”, mais nous les considérons comme une toute nouvelle catégorie. L’IA suivra presque certainement d’abord sa voie actuelle pour devenir une technologie d’assistance, pour les médecins et même les patients. Nous allons continuer à nous battre pour les intégrer dans les boîtes réglementaires existantes, comme les logiciels de prise de décision clinique ou les dispositifs médicaux, jusqu’à ce que ces boîtes s’avèrent être de la mauvaise forme et de la mauvaise taille pour l’évolution des capacités de l’IA.
Mais même avec tout ça, on se retrouvera avec des médecins IA. Ils seront en mesure d’écouter les symptômes des patients, d’évaluer les antécédents et les preuves cliniques du patient, et de déterminer le diagnostic probable et les traitements recommandés. Avec leurs serviteurs robots ou d’autres appareils intelligents, ils pourront même effectuer plusieurs/la plupart de ces traitements.
On va se demander comment on a pu s’en passer.
Beaucoup disent qu’ils ne sont pas prêts pour cela. Le Pew Research Center a récemment découvert que 60 % des Américains accepteraient des désagréments si leur médecin s’appuyait même sur l’IA pour leurs soins, et craignaient davantage que les prestataires de soins de santé adoptent la technologie de l’IA trop rapidement plutôt que trop lentement.
Pourtant, les deux tiers des répondants admettent déjà qu’ils aimeraient que l’IA soit utilisée dans leurs dépistages du cancer de la peau, et il faut croire que plus les gens comprennent le genre de choses avec lesquelles l’IA aide déjà, moins nous aiderons bientôt. , plus ils deviennent ouverts.
Les gens disent qu’ils apprécient la relation patient-médecin, mais ce que nous voulons vraiment, c’est être en bonne santé. L’IA pourra nous y aider.
Pour les besoins de la discussion, supposons que vous adhérez à ma prédiction et que vous vous concentrez sur la question plus difficile de savoir comment nous allons les gérer. Je veux dire, ils passent déjà les examens de licence. Nous n’allons pas les “envoyer” à l’école de médecine, n’est-ce pas ? Ils n’auront probablement pas besoin d’années d’internat/de résidence/de bourses après l’école de médecine, mais comme des médecins. Et allons-nous vraiment avoir une IA distribuée basée sur le cloud sous licence dans chaque État où ils pourraient « voir » les patients ?
Il y a certaines choses que nous voudrons certainement qu’ils démontrent, telles que :
- Bonne connaissance de l’anatomie et de la physiologie, des maladies et des blessures;
- Capacité à relier les symptômes aux diagnostics probables ;
- Connaissance approfondie des traitements fondés sur des données probantes pour des diagnostics spécifiques ;
- Communication efficace avec les patients.
Nous voulons également nous assurer que nous comprenons tous les biais/limites inhérents aux données sur lesquelles l’IA a été formée. Par exemple, a-t-il inclus des patients de tous âges, sexes, races et ethnies, et statuts socio-économiques ? Les registres des maladies et des traitements sont-ils obtenus auprès de quelques institutions médicales et/ou revues ou d’un large éventail ? Dans quelle mesure est-il apte à distinguer les études de recherche solides des recherches plus douteuses ?
Beaucoup diront également que nous devons supprimer les “boîtes noires” afin que l’IA puisse clairement expliquer comment elle est passée de l’entrée aux recommandations.
Une fois que nous aurons dépassé tous ces obstacles et que l’IA traitera réellement les patients, nous voulons continuer à surveiller. Est-ce qu’il suit les dernières recherches? Combien et quel type de patients traite-t-il ? Plus important encore, comment se sentent ses patients ?
Il m’en manque probablement quelques-uns que d’autres mieux informés sur l’éducation/la formation/l’octroi de licences médicales pourraient ajouter, mais cela semble être un début raisonnable. J’aimerais que mon docteur en intelligence artificielle excelle dans tous ces domaines.
J’aimerais juste être sûr que mes médecins aussi.
Les chauffeurs de taxi à Londres ont dû passer ce qui a été appelé “le test le plus difficile au monde” pour obtenir leur permis, mais c’est un test que n’importe qui avec un GPS peut maintenant passer, et les véhicules autonomes pourront bientôt le faire. Nous traitons les futurs médecins comme les futurs chauffeurs de taxi, sauf qu’ils ne le font pas aussi bien.
Selon l’Association of American Medical Colleges (AAMC), le taux de diplomation sur quatre ans pour les facultés de médecine est supérieur à 80 %, et ce taux d’attrition inclut ceux qui partent pour des raisons autres que de mauvaises notes (par exemple, mode de vie, fardeau financier, etc. ). Nous devons donc supposer que de nombreux étudiants en médecine obtiennent des C ou même des D dans leurs cours, ce qui est une performance que nous ne tolérerons probablement pas d’une IA.
De même, les manuels qu’ils utilisent, les patients qu’ils voient, la formation qu’ils reçoivent, sont assez limités. La formation à la Harvard Medical School n’est pas la même que celle, disons, de Johns Hopkins, et encore moins à la faculté de médecine de l’Université de Floride. Faire un stage ou une résidence au Cook County Hospital ne verra pas les mêmes conditions ou patients qu’au Penn Medicine Princeton Medical Center. Il y a des limitations et des biais intégrés dans la formation médicale actuelle que nous ne voudrions pas encore avec notre formation en IA.
Pour ce qui est de fonder les recommandations sur des preuves médicales, on estime qu’aussi peu que 10 % des traitements médicaux sont basés sur des preuves de haute qualité, et qu’il peut falloir jusqu’à 17 ans pour que de nouveaux essais cliniques atteignent réellement la pratique clinique. Ni l’un ni l’autre ne serait considéré comme acceptable pour une IA. Nous ne demandons pas non plus aux médecins d’expliquer leur raison d’être de la « boîte noire ».
Ce que le débat sur la formation de l’IA pour devenir médecins révèle, ce n’est pas à quel point ce sera difficile, mais plutôt à quel point nous l’avons mal fait avec les humains.
Les médecins humains ont une surveillance constante – en théorie. Oui, il existe des commissions de licences médicales dans chaque État, et oui, il y a des exigences de formation continue, mais il en faut beaucoup pour que les premiers disciplinent les médecins peu performants, et les exigences pour les seconds sont bien inférieures à ce dont les médecins auraient besoin pour rester. courant à distance. De plus, il existe peu d’exigences en matière de rapports sur le nombre et les types de patients que les médecins voient, et encore moins sur les résultats. Il est difficile d’imaginer que l’on attendra si peu des médecins en IA.
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Comme je l’ai expliqué précédemment, pendant de nombreuses décennies, il était impensable de prendre un ascenseur sans qu’un “expert” humain le fasse fonctionner en votre nom, jusqu’à ce que la technologie rende une telle opération aussi simple que d’appuyer sur un bouton. Nous avions besoin de médecins comme opérateurs d’ascenseurs dans le système de santé byzantin, mais nous devrions chercher à utiliser l’intelligence artificielle pour nous simplifier les soins de santé.
À toutes fins utiles, la profession médicale est essentiellement une guilde; en tant que panéliste sur un podcast récent, les sociétés médicales semblent plus préoccupées par la manière d’empêcher les infirmières praticiennes (ou les assistants médicaux ou les pharmaciens) d’empiéter sur leur territoire que par la manière de se préparer à l’IA des médecins.
Ouvrez cette guilde !
Kim est un ancien vice-président du marketing de réseau dans un important programme de blues, rédacteur en chef du regretté et déploré Tincture.io, et maintenant un contributeur régulier de THCB.