Environ un diagnostic sur dix est erroné. Une équipe de recherche dirigée par l’Hôpital de l’Île, l’Hôpital universitaire de Berne et l’Université de Berne a mené une vaste étude pour déterminer si un système de diagnostic basé sur l’IA pourrait améliorer la qualité du diagnostic. Le résultat est surprenant : malgré des attentes élevées, le système testé ne présente aucun avantage mesurable par rapport aux processus de diagnostic traditionnels.
Jusqu’à 15 pour cent de tous les patients et patientes qui ont recours à un traitement médical reçoivent un diagnostic erroné. Les erreurs de diagnostic font donc partie des problèmes médicaux les plus fréquents et les plus coûteux au monde. L’établissement d’un diagnostic est particulièrement difficile dans les services d’urgence, où un grand nombre de patients souffrant de troubles différents sont souvent traités sous une forte pression temporelle.
Pour réduire les erreurs de diagnostic, on utilise de plus en plus des systèmes informatisés d’aide à la décision diagnostique (en anglais ’Computerized Diagnostic Decision Support Systems’, en abrégé : CDDSS). Ces systèmes ont pour but d’améliorer la précision du diagnostic grâce à l’analyse des symptômes et des résultats et d’aider les professionnels de la santé à établir un diagnostic. La question de savoir si les systèmes de diagnostic basés sur l’intelligence artificielle (IA) améliorent réellement les diagnostics est toutefois controversée. Jusqu’à présent, les données d’études solides issues de l’application clinique sont rares.
Première étude mondiale sur le système de diagnostic basé sur l’IA en médecine aiguë
Une équipe de recherche dirigée par la clinique universitaire de médecine d’urgence de l’Hôpital de l’Île a examiné l’efficacité de l’aide au diagnostic basée sur l’IA en médecine aiguë dans le cadre de la première étude mondiale sur le CDDSS. L’étude, dont les résultats viennent d’être publiés dans ’The Lancet Digital Health’, a porté sur un total de 1204 patients et patientes traités entre juin 2022 et juin 2023 dans quatre services d’urgence suisses pour des troubles non spécifiques (tels que des évanouissements, des douleurs abdominales ou une fièvre d’origine inconnue). Les services d’urgence participants ont été divisés alternativement en deux phases de travail : Pendant les phases d’intervention, les médecins ont utilisé le système basé sur l’IA ’Isabel Pro’ pour les aider à établir un diagnostic. Pendant les phases de contrôle, les diagnostics ont été posés sans aide technique. La qualité des diagnostics a été évaluée en fonction de la nécessité d’un suivi médical non planifié dans les 14 jours suivant le traitement, de la modification des diagnostics après coup, de la nécessité d’une admission en soins intensifs imprévue ou de la survenue de décès.
Pas d’avantage mesurable grâce à l’aide au diagnostic basée sur l’IA
Les résultats sont surprenants : aussi bien dans la phase avec que dans la phase sans assistance diagnostique basée sur l’IA, un risque de qualité diagnostique est apparu chez 18 pour cent des patients et patientes. Il n’y avait pas non plus de différence entre les groupes en ce qui concerne les événements indésirables graves et la consommation de ressources, mesurée en francs suisses. Malgré une technologie optimisée et une formation approfondie du personnel médical, l’étude n’a pas pu démontrer d’avantage pertinent de l’utilisation du CDDSS. ’L’aide au diagnostic basée sur l’IA n’a pas d’effet mesurable pour les patientes et les patients en médecine d’urgence. Que l’on considère les différences médicales, économiques ou procédurales, Wolf Hautz, médecin-chef de la clinique universitaire de médecine d’urgence et premier auteur de l’étude, résume les résultats.
Nouvelles impulsions pour la recherche
Les résultats de l’étude montrent que les systèmes de diagnostic assisté par ordinateur n’ont pas d’influence significative sur la qualité du diagnostic en médecine d’urgence, du moins dans leur état de développement actuel. L’IA actuellement disponible ne résoudra pas le problème des erreurs de diagnostic. Nous devons trouver d’autres solutions pour améliorer la qualité du diagnostic et notamment intensifier considérablement la recherche sur ce thème, qui n’en est actuellement qu’à ses débuts’, ajoute le professeur Hautz.
A cet effet, le Fonds national suisse (FNS) soutient la création d’un groupe de travail sur le thème de la ’prise de décision collaborative’ à la clinique universitaire de médecine d’urgence de l’Hôpital de l’Ile. L’étude actuelle a été cofinancée par le Programme national de recherche ’Transformation numérique’ (PNR 77) du FNS.
