Jean Pierre LAROCHE 23 Mars 2025 Clics : 209

IA / Certification des médecins

"Bien que l'IA offre de nombreuses promesses pour améliorer l'efficacité et la qualité des soins, les experts soulignent également l'importance d'une adoption responsable et éthique de ces technologies dans la pratique médicale" Perplexity

"l'IA est en train de transformer la médecine en rendant les diagnostics plus précis, les traitements plus personnalisés, et les soins plus efficaces. Cependant, il est crucial de gérer les défis éthiques et techniques associés à cette révolution technologique." Chat Mistral AI

"Les systèmes d'apprentissage en profondeur ont besoin d'énormes quantités de données tandis que les humains apprennent à partir de données éparses grâce à des structures cérébrales innées." - Geoffrey Hinton, expert en IA

Pranav Rajpurkar, Eric J Topol,, A clinical certification pathway for generalist medical AI systems,Un parcours de certification clinique pour les systèmes d’IA médicale généraliste

The Lancet,, Volume 405, Issue 10472,, 2025, , Page 20,
ISSN 0140-6736, https://doi.org/10.1016/S0140-6736(24)02797-1.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0140673624027971)
https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(24)02797-1/fulltext
Article libre d'accès après enregistrement gratuit

Les systèmes d’intelligence artificielle (IA) ont fait l’objet d’évaluations approfondies pour des tâches médicales précises, mais il reste encore du travail à faire pour évaluer et déployer systématiquement des systèmes d’IA capables d’effectuer un large éventail de tâches médicales.

Le processus de formation médicale lui-même pourrait offrir un modèle pour relever ce défi.

Les cliniciens suivent une éducation et une formation rigoureuses, progressant à travers des étapes de responsabilité et d’autonomie croissantes. De même, les systèmes d’IA médicale généralistes pourraient être soumis à un modèle de certification progressive avant de bénéficier d’une plus grande autonomie dans les soins aux patients.

Au stade initial, les systèmes d’IA doivent faire preuve d’une compréhension des connaissances médicales fondamentales, à l’instar des étudiants en médecine qui terminent leurs études en sciences fondamentales.

Bien que les modèles d’IA existants aient déjà montré de bons résultats lors d’évaluations standardisées, telles que l’étape 1 de l’examen de licence médicale américaine, de nouvelles formes d'enseignement et de test sont nécessaires.

Par exemple, nous avons besoin d’ensembles de données qui ne sont pas disponibles sur Internet et qui peuvent être constamment actualisés. Idéalement, ces ensembles de données comporteraient des explications en texte libre et des analyses de scénarios complexes, imitant davantage le processus de réflexion diagnostique réel.

Les systèmes d’IA devraient alors appliquer leur compréhension pour effectuer des tâches entières au sein des spécialités médicales.

Il s’agit par exemple de chatbots d’IA qui interagissent avec les patients pour recueillir les antécédents médicaux, fournir une éducation à la santé et proposer des évaluations préliminaires sur un large éventail de conditions. Au cours de cette étape, un suivi rigoureux des performances par le suivi des écarts devient essentiel. Les résultats de l’IA peuvent être évalués par rapport aux directives cliniques établies et au consensus des experts afin d’évaluer la fréquence à laquelle ils s’écartent des normes acceptées, et un seuil d’erreurs admissibles peut être défini.

Au fur et à mesure que le système d’IA fait preuve de compétence, il peut passer à un plus large éventail de tâches sous supervision, comme un résident ou un registraire en formation médicale. Avec des garde-fous appropriés en place, l’IA pourrait commencer des interactions limitées avec d’autres membres de l’équipe de soins de santé.

Ces interactions n’impliquent jamais de contact direct avec le patient et se produisent toujours dans des paramètres strictement définis. Le suivi continu des écarts garantit que l’IA fonctionne dans des limites d’erreur acceptables. Il est crucial que l’IA reconnaisse les situations au-delà de sa compétence validée et s’en remette de manière appropriée aux cliniciens humains.

En démontrant une fiabilité constante, l’IA obtiendrait une autonomie conditionnelle, comparable à celle d’un spécialiste en formation, et effectuerait des tâches de niveau spécialisé avec une supervision minimale, mais avec une surveillance stricte des erreurs.

Après avoir prouvé sa compétence dans divers scénarios, l’IA obtiendrait une certification complète, équivalente à celle de devenir consultant ou médecin traitant.

Même à ce niveau, les résultats de l’IA devraient être réexaminés périodiquement pour garantir une adhésion durable aux normes médicales.

Tout au long de ce parcours de certification, la surveillance humaine est essentielle.

Les cliniciens expérimentés prendraient en compte les suggestions de l’IA, mais s’appuieraient sur leur propre expertise pour les décisions finales, traitant l’IA comme moins fiable que les médecins en début de carrière. Ils ne modifieraient pas leurs conclusions cliniques sur la base d’informations inexactes de l’IA, préservant ainsi l’intégrité des soins aux patients. Des mesures de performance transparentes et le strict respect des seuils d’erreur renforceraient la confiance dans la fiabilité de l’IA.

Ce modèle de certification proposé offre une intégration structurée et sûre des systèmes d’IA médicale généralistes dans la pratique clinique .

En se concentrant sur des tâches entières au niveau de la spécialité, l’IA peut améliorer la prestation des soins de santé, améliorant ainsi l’efficacité et l’accès aux soins. Mais des défis majeurs demeurent.

Les systèmes d’IA n’apprennent pas intrinsèquement des commentaires de la même manière que les humains, ce qui nécessite une surveillance continue des performances et une recertification.

De plus, pour s’assurer que les systèmes d’IA restent à jour avec l’évolution des connaissances et des directives médicales, il faut consacrer des efforts à des mises à jour et à des évaluations régulières.

Ce parcours de certification fournit un cadre pour faire progresser l’autonomie de l’IA tout en préservant la confiance et la sécurité des patients.

Les développements futurs devraient se concentrer sur l’amélioration des mécanismes de suivi des erreurs et sur la collaboration entre les systèmes d’IA et les cliniciens humains. Une collaboration interdisciplinaire continue entre les technologues, les professionnels de la santé et les organismes de réglementation est nécessaire pour relever les défis restants.

En adoptant une approche équilibrée qui reconnaît à la fois le potentiel et les limites de l’IA en médecine, ces technologies pourraient être exploitées pour améliorer les résultats des patients tout en préservant les normes de la pratique médicale.

Parcours de formation clinique pour l’IA médicale généraliste

Commentaire

Une mise au point intéressante et nécessaire.

Alors que l'on veut en France réduire le temps des études médiacles, l'IA devient une nouvelle matière intégrée d'une part au niveau de l'université puis dans un deuxième temps à la formation médicale continue.

Les professionnels de la santé et les systèmes d’IA doivent collaborer en synergie, améliorant ainsi la vie des personnes malades.

Maintenant que les systèmes d'IA sont capables d'analyser des algorithmes complexes et d'auto-apprentissage, nous entrons dans une nouvelle ère médicale où l'IA peut être appliquée à la pratique clinique grâce à des modèles d'évaluation des risques, améliorant ainsi la précision diagnostique et l'efficacité des flux de travail.

Tous les médecins doivent s'immerger dans l'IA le plus tôt possible, cela deviendra une nécessité, à terme il y aura deux sortes de médecins ; ceux qui ont fait la pas IA et ceux qui le feront pas avec un exercice de la médecine très différent.

Le DPC en accompagnement du développement de l'Intelligence Artificielle

eLes avancées technologiques en termes d'IA, Intelligence Artificielle, en santé s'accélèrent : prévention, diagnostic, choix thérapeutique, suivi des patients, etc. Une nouvelle dynamique qui suscite à la fois des espoirs en termes d'amélioration de la qualité et de la sécurité des soins (le professionnel de santé consacrerait plus de temps et d'écoute à son patient, les patients seraient mieux pris en charge avec un risque d'erreur diminué) et d'économies en matière de dépenses de santé comme de nombreuses inquiétudes et interrogations quant à ses impacts sur les professionnels de santé et ses potentielles dérives.

Le rapport de Cédric Villani "Donner un sens à l'Intelligence Artificielle" (mars 2018) fait à cet égard des propositions en termes de formation initiale et, pour tous les professionnels de santé en exercice, le Développement Professionnel Continu (DPC) peut constituer un levier d'apprentissage et d'appropriation.

Quelles promesses de l'Intelligence Artificielle en santé ?
Quelles potentielles dérives ?
En quoi la formation est un levier indispensable ?"
https://www.agencedpc.fr/le-dpc-en-accompagnement-du-d%C3%A9veloppement-de-lintelligence-artificielle

Intégration de l'IA dans la formation des médecins By PERPLEXITY/IA

Intégration de l'intelligence artificielle dans la formation des médecins

L'intelligence artificielle (IA) joue un rôle croissant dans la formation médicale, offrant des outils et des approches innovantes pour améliorer les compétences des futurs professionnels de santé. Voici les principales façons dont l'IA peut être intégrée dans la formation des médecins :

Applications pratiques de l'IA en médecine

Diagnostic assisté : L'IA est utilisée pour analyser des images médicales (radiographies, IRM) et réaliser des diagnostics à distance, améliorant ainsi la précision et la rapidité des évaluations médicales.
Prise de décision clinique : Les algorithmes d'IA aident les médecins à choisir le meilleur traitement et la meilleure surveillance pour leurs patients, notamment en médecine de précision et en oncologie
Gestion hospitalière : L'IA permet de prédire les admissions aux urgences et d'optimiser le déploiement du personnel médical, contribuant à désengorger les établissements de santé1.

Formation académique et pédagogique

Cours spécialisés : Des diplômes universitaires (DU) dédiés à l'IA appliquée en santé sont proposés, couvrant les bases techniques, les applications médicales, ainsi que les enjeux éthiques et réglementaires.
Simulations immersives : L'utilisation de simulateurs basés sur l'IA permet aux étudiants de s'entraîner dans des environnements proches du réel, favorisant l'acquisition de compétences cliniques essentielles.
Personnalisation pédagogique : Les algorithmes d'IA analysent le style d'apprentissage et les performances des étudiants pour adapter les supports pédagogiques à leurs besoins spécifique.

Projets interdisciplinaires

Les formations incluent souvent des projets collaboratifs entre étudiants en médecine, ingénieurs, et data scientists. Ces projets portent sur le développement d'algorithmes de deep learning pour l'analyse d'images médicales ou la conception d'applications médicales innovantes

Enjeux éthiques et juridiques

Les programmes mettent également l'accent sur la sensibilisation aux aspects éthiques et réglementaires liés à l'utilisation de l'IA en santé. Cela garantit une utilisation responsable et respectueuse des données médicales

Exemples concrets

À l'École Centrale Lille, un master en ingénierie de la santé forme les étudiants à préparer des algorithmes de deep learning avec des données réelles
En Belgique, l’Université de Mons a conçu un cours complet sur l’IA en médecine digitale pour préparer les futurs médecins aux défis technologiques du secteur médical.

En conclusion, l'intégration de l'IA dans la formation médicale révolutionne les méthodes d'apprentissage tout en préparant les médecins à utiliser ces technologies pour améliorer les soins aux patients.

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