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Comment les médecins s’emparent de l’IA générative

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Comment les médecins s’emparent de l’IA générative

L’intelligence artificielle n’a pas encore fait disparaître les radiologues. À l’heure du buzz autour de l’intelligence artificielle générative, les applications concrètes de ces technologies sont multiples en médecine, mais loin d’être prises en main par tout le monde.

Le 13 janvier à 09h10

« Dans l’idéal, je voudrais discuter avec le patient et que l’intelligence artificielle me structure le résumé des observations, voire qu’il y ait derrière une rédaction du courrier en fonction de ce que j’ai dit, une rédaction de l’arrêt de travail si besoin, la liste des besoins biologiques, etc ». Thomas Lafon est médecin généraliste, avec une grosse activité de dermatologie, et fondateur de Pictaderm, une société de télé-expertise dermatologique.

Friand de nouvelles technologies, il teste de nombreuses solutions intégrant de l’IA – « Nabla, Chat GPT, Thiana, Notebooklm » – pour fluidifier ses consultations et le travail administratif qui les entoure. De fait, il a le parfait profil des professionnels de la santé qu’un Doctolib, qui lançait en octobre 2024 son assistant de consultation boosté à l’IA générative, cherche à convaincre.

Outre la bien connue licorne française de la technologie en santé, Nabla, créée en 2018, la jeune pousse caennaise Thiana et de nombreux autres acteurs du secteur surfent sur la vague des grands modèles de langage, quand ils n’y nagent pas depuis plusieurs années. Nabla a, par exemple, commencé à tester GPT-3 en 2020, deux bonnes années avant que le grand public ne puisse s’emparer de Chat GPT, et lancé son Copilot en mars 2023.

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Commentaires (5)

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J'ai bobola ;)
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« À partir d’un certain âge, l’IA détectera plein de petites anomalies, illustre-t-il encore. Très bien, sauf que ça ne sera pas pour celles-ci que la personne aura pris rendez-vous. Si vous n’avez pas le patient devant vous, vous ne faites pas un bon diagnostic. Si ces technologies m’aident à trouver plus de temps pour le patient, c’est super. »
Peu importe le domaine, cela rappelle que l'IA ne peut pas remplacer un expert de celui-ci. Elle l'assistera, mais elle n'est pas autonome.
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Et encore, parfois, elle pourrait lui donner de fausses pistes.
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Sauf à travailler la transparence des ingrédients utilisé. Mais si c'est pour finalement devoir encore utiliser encore plus de temps pour repasser derrière, ça va être compliqué.
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Au vu du témoignage cité dans la partie radiologie, la fiabilité ne semble pas particulièrement mauvaise.

Et l'expert doit savoir remettre en question le résultat de l'IA. Ça reste un outil, comme toujours. Si l'expert suit l'avis de l'IA sans le vérifier, ce n'est pas un expert mais une caisse enregistreuse. Je l'ai souvent répété ici, mais il faut considérer l'IA comme son stagiaire. Un stagiaire, c'est pas censé être autonome et ça fait des erreurs. Donc on contrôle son travail.

Une chose que l'IA ne sait pas reproduire, c'est le feeling de l'expérience. Ça, on le constate justement entre un junior et un expérimenté dans une discipline. Un défaut ou une erreur sautera plus vite aux yeux d'un senior que d'un débutant.

Tout est donc question d'esprit critique et de prise de recul quant aux résultats de l'outil.

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