Les algorithmes de Machine Learning sont des branches de l’intelligence artificielle qui sont principalement utilisées en médecine 🩺. Ces algorithmes autonomes effectuent des tâches ou réalisent des prédictions à partir des informations qu’on lui donne. Cela peut représenter des avantages dans ce domaine.
D’abord, l’intelligence artificielle et ses branches développent des hypothèses capables d’anticiper et de
prévenir les possibles risques pour certains patients, en fonction de leurs données médicales. 💊
D’autre part, les images médicales sont plus précisément analysées avec le développement de l’imagerie médicale
intelligente liée à l’I.A. Celle-ci peut détecter des signes précoces de maladies comme le cancer, Alzheimer ou
les pathologies cardiovasculaires.
L’IA joue également un rôle d’assistant en prescription et gestion des traitements et des suivis. L’historique
médical complet du patient lui permet d’effectuer son rôle du mieux possible, en prenant en compte ses allergies,
ses traitements et suivis en cours. L’I.A se présente ainsi sous plusieurs formes comme dans :
Le Dr. Tzimas aborde l’I.A comme un outil bénéfique et comme un assistant qui permet de rendre son travail de médecin plus rapide et plus fiable. Grâce a l’intégration de l’I.A dans ses pratiques, il parvient a optimiser son temps et donc à améliorer la qualité des soins qu’il offre à ses patients. Par exemple, l’I.A l’aide dans ses papiers et son administratif, ce qui lui laisse plus de temps consacré à ses patients puisqu’il passe moins de temps sur son administration.
Déjà, une intelligence artificielle n’est jamais à 100 % fiable et c’est pourquoi les médecins s’en méfient et
font attention à ses possibles erreurs. Reste vigilant à ce que te dit une I.A ! 😁
Cependant, la résistance du patient envers son diagnostique, car celui-ci n’a pas forcement confiance en l’I.A,
peut aussi représenter un problème 😥. Rendez-vous en compte : moins de la moitié des Français font confiance aux
réponses des I.A génératives pour des questions de santé ! 🙀
Un juste milieu difficile à adopter est donc requis pour ne pas faire confiance aveuglement à un diagnostique
d’une I.A , mais pouvoir s’y fier un minimum.
Parallèlement, une grosse question étique est soulevée 🤔: si une faute médicale est faite, à qui la faute est-elle reprochée entre L’I.A et le médecin
Pour finir, l’utilisation des données privées des patients par l’I.A fait débat. Le secret médical est parfois mal respecté ou mal sécurisé. Par exemple, la fuite de données médicales du 19 novembre 2024 concernant près de 750 000 patients en France montre le danger que l’I.A peut représenter. Ces informations ont même été mises en vente sur un forum de pirates, ce qui met une nouvelle fois en lumière les enjeux cruciaux de la protection des données personnelles.