IA

• IA : détection anévrismes viscéraux
  Les anévrismes artériels viscéraux mettent la vie en danger
• AAA : biomécanique et EVAR
  AAA Endoprothèse Analyse biomécanique IA
  
• Call to Action : SFMV/IA
   IA MTEV MACHINE LEARNING SFMV
  
• Chatbot et info patient
  
  
  « Si nous découvrons une théorie complète, elle devrait un jour être compréhensible dans ses grandes lignes par tout le monde, et non par une poignée de scientifiques. Alors, nous tous, philosophes, scientifiques et même gens de la rue, serons capables de prendre part à la discussion sur la question de savoir pourquoi l'Univers et nous existons. Si nous trouvons la réponse à cette question, ce sera le triomphe ultime de la raison humaine – à ce moment, nous connaîtrons la pensée de Dieu. »Stephen Hawking
  
  « ChatGPT jugé bien plus humain que les médecins dans ses réponses aux patients" 
  référence
  
  Préambule
  
   
  
  
  Ayers JW, Poliak A, Dredze M, Leas EC, Zhu Z, Kelley JB, Faix DJ, Goodman AM, Longhurst CA, Hogarth M, Smith DM. Comparing Physician and Artificial Intelligence Chatbot Responses to Patient Questions Posted to a Public Social Media Forum. JAMA Intern Med. 2023 Apr 28:e231838. doi: 10.1001/jamainternmed.2023.1838. Epub ahead of print. PMID: 37115527; PMCID: PMC10148230.
  Comparaison des réponses des médecins et des chatbots d'intelligence artificielle aux questions des patients publiées sur un forum public de médias sociaux
  https://jamanetwork.com/journals/jamainternalmedicine/fullarticle/2804309
  
  Article libre d'accés
  
  

  Points clés
  
  Un assistant chatbot d'intelligence artificielle peut-il fournir des réponses aux questions des patients qui sont d'une qualité et d'une empathie comparables à celles écrites par les médecins ?

   

  Dans cette étude transversale de 195 questions de patients tirées au hasard sur un forum de médias sociaux, une équipe de professionnels de la santé agréés a comparé les réponses des médecins et des chatbots aux questions des patients posées publiquement sur un forum public de médias sociaux . Les réponses du chatbot ont été préférées aux réponses des médecins et ont été notées significativement plus élevées pour la qualité et l'empathie.
  
  

   Ces résultats suggèrent que les assistants en intelligence artificielle peuvent être en mesure d'aider à rédiger des réponses aux questions des patients.

   

  Contexte

  
   L'expansion rapide des soins de santé virtuels a provoqué une augmentation des messages des patients concomitante à une augmentation du travail et à l'épuisement professionnel chez les professionnels de la santé. Les assistants d'intelligence artificielle (IA) pourraient potentiellement aider à créer des réponses aux questions des patients en rédigeant des réponses qui pourraient être examinées par les cliniciens.
  
  

  Objectif
  
  Evaluer la capacité d'un assistant chatbot IA (ChatGPT), sorti en novembre 2022, à apporter des réponses de qualité et empathiques aux questions des patients.
  
  

  Conception, cadre et participants
  
  Dans cette étude transversale, une base de données publique et non identifiable de questions d'un forum public de médias sociaux (Reddit's r / AskDocs) a été utilisée pour tirer au hasard 195 échanges d'octobre 2022 où un médecin vérifié a répondu à un public question. Les réponses du chatbot ont été générées en saisissant la question d'origine dans une nouvelle session (sans que des questions préalables aient été posées lors de la session) les 22 et 23 décembre 2022. La question d'origine ainsi que les réponses anonymisées et aléatoires des médecins et des chatbots ont été évaluées en triple par une équipe de professionnels de la santé agréés. Les évaluateurs ont choisi « quelle réponse était la meilleure » ​​et ont jugé à la fois « la qualité des informations fournies » ( très médiocre , médiocre , acceptable, bon ou très bon ) et « l'empathie ou la manière de chevet fournie » ( pas empathique , légèrement empathique , modérément empathique , empathique et très empathique ). Les résultats moyens ont été classés sur une échelle de 1 à 5 et comparés entre chatbot et médecins.
  
  

  Résultats
  
  Sur les 195 questions et réponses, les évaluateurs ont préféré les réponses des chatbots aux réponses des médecins dans 78,6 % (IC à 95 %, 75,0 % à 81,8 %) des 585 évaluations. Les réponses moyennes (IQR) des médecins étaient significativement plus courtes que les réponses des chatbots (52 [17-62] mots contre 211 [168-245] mots ; t  = 25,4 ; P  < 0,001). Les réponses du chatbot ont été jugées de qualité significativement supérieure à celles des médecins ( t  = 13,3 ; P  < 0,001). La proportion de réponses jugées de bonne ou très bonne qualité (≥ 4), par exemple, était plus élevée pour le chatbot que pour les médecins (chatbot : 78,5 %, IC à 95 %, 72,3 %-84,1 % ; médecins : 22,1 %, IC à 95 %, 16,4 %-28,2 % ;). Cela équivaut à une prévalence 3,6 fois plus élevée dedes réponses de bonne ou très bonne qualité pour le chatbot. Les réponses des chatbots ont également été jugées significativement plus empathiques que les réponses des médecins ( t  = 18,9 ; P  < 0,001). La proportion de réponses jugées empathiques ou très empathiques (≥4) était plus élevée pour le chatbot que pour les médecins (médecins : 4,6 %, IC à 95 %, 2,1 %-7,7 % ; chatbot : 45,1 %, IC à 95 %, 38,5 %-51,8 % médecins : 4,6 %, IC à 95 %, 2,1 % à 7,7 %). Cela équivaut à une prévalence 9,8 fois plus élevée de réponses empathiques ou très empathiques pour le chatbot.
  
  
  Répartition des notes moyennes de qualité et d'empathie pour les réponses des chatbots et des médecins aux questions des patients
  
  Conclusions
  
  Dans cette étude transversale, un chatbot a généré des réponses de qualité et empathiques aux questions des patients posées dans un forum en ligne. Une exploration plus approfondie de cette technologie est justifiée dans les milieux cliniques, comme l'utilisation d'un chatbot pour rédiger des réponses que les médecins pourraient ensuite modifier. Des essais randomisés pourraient évaluer plus avant si l'utilisation d'assistants d'IA pourrait améliorer les réponses, réduire l'épuisement professionnel des cliniciens et améliorer les résultats pour les patients.

   

   

  
  Quelques exemples colligés à partir de questions des patients, une fois imprimé le document est expliqué au patient ou plutôt commenté......et remis au patient sauf si erreurs bien entendu. L'intérêt du Chatbot c'est la rapidité , de plus avoir une réponse d'une IA à la question posée a un effet positif le plus souvent. Exemple récent un patient a finalement accepté la statine  quand il a compris ce qu'était l'effet nocebo (cf ci dessous). Un autre diabétique a été convaincu de l'intérêt de l'exercice physique de la marche compte-tenu de son diabète. Tout cela pour les patients a un côté magique, aux médecins de maîtriser cet outil, car c'est bien de cela qu'il s'agit, un nouvel outil mais qu'un outil......le médecin garde le savoir, l'outil est à la disposition du médecin. Plus la demande est simple plus elle est exacte.
  

   

  Question : est ce que l'exercice physique est importante chez le diabétique ? 
  
  
  Vous me parlez d'effet nocebo des statines, je n'ai pas compris ce qu'était cet effet nocebo, c'est quoi ? 
  
  
  
  
  Quels sont les risques des Anticoagulanst Oraux Directs (AOD) 
  
  Est ce que l'insuffisance rénale est un facteur de risque cardio vasculaire ? 
  
  Quelles so,t les propriétées de bas de comppression (bas à varices) ? 
  
  
  

  

   

   

  
  Pourquoi on utilise un stent après avoir dilaté une artère ?
  
  Cancer et phlébite , quel est le lien ? 
  
  
  
  

  Pourquoi il faut se faire vacciner contre la Covid-19 ?
  
  Les D Dimères sont augmentés et vous me dites je n'ai pas de phlébite  alors que mon médecin m'a dit que j'avais une phlébite ? 

   

  

  
  

   Commentaire
  
  

  Ces réponses de l'IA ne sont pas fondament4lement erronées à la  différence de celles des pseudo experts TV, des charlatans et celle des réseaux sociaux et sites en tout genre. Quand après 20 mn de discussion avec un patient et que l'on ne retrouve aucun consensus, l'IA  permet souvent de trancher....à la satisfaction du patient et du médecin, essayez !
  
  Mieux vaut utiliser avec le patient Chabot que les docs patients de l'industrie.
  
  Le médecin doit garder la maîtrise de l'IA, notamment de l'outil Chatbot. Retranscrire une question du patient et solliciter chatbot n'est ni une hérésie , ni une déviance de notre métier. Comme précisé avant , l'utilisation de cet outil en consultation est un plus indéniable. Nous sollicitons non pas un confrère ou Dr Google mais une IA........et alors ? Où est le problème?   Quand la médecine est devenue informatisée, pour moi en 1994, les patients étaient interloqués, il ne le sont plus maintenant et depuis longtemps. Dialoguer avec une IA, ce n'est pas une révolution mais une évolution qui était attendue. Rien de plus, les outils informatiques se multiplient en médecine mais attention le médecin doit rester le "maître" de la médecine, de la clinique, de l'examen clinique, de l'écoute du patient. Cette consultation implique compassion, écoute , éthique, perception du patient, l'entretien "hippocratique", appelé "colloque singulier" ne disparaîtra jamais, mais existe t-il encore ? Par contre un outil chasse l'autre en médecine.....et ça c'est sûr !
  
  Il faut arrêter d'avoir peur dès qu'une nouvelle technologie apparaît. Il faut "raison garder", l'utiliser, la maîtriser, se l'accaparer et l'utiliser si surtout elle en vaut la peine ! Chatbot en vaut la peine.
  
  
  

  Quand on banalise la parole, tout le monde s'invente savant, philosophe, pédagogue, théologien et surtout donneur de leçon. Où est le bon vieux temps où on respecte la bonne parole des sages et il faut lire pour apprendre!Mostefa Khellaf
  
  
  
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  "Ce que l'on croit ou espère nécessairement vrai ou juste revient toujours comme vérité éternelle après être passé à travers le système digestif de l'ordinateur. L'opposé de quelque chose de mal n'est pas nécessairement bien, et peut même parfois être encore pire." Paul Watzlawick
  
  « La science et la technique ont pris le pas sur la nature, sur le pouvoir, sur la poésie, sur la philosophie et sur la religion. Voilà le coeur de l'affaire. Elles ont bouleversé notre vie. Jean d'Ormesson
  
  

  "La régulation positive de l’intelligence artificielle en santé représente un enjeu majeur pour permettre une diffusion de l’innovation numérique, dans un esprit d’ouverture et de cohérence et avec des valeurs éthiques." David Gruson

  
  
  Suivi des patients, robots chirurgiens, traitements personnalisés, prothèses intelligentes ou surveillance épidémiologique : l'intelligence artificielle a un énorme potentiel dans le domaine de la santé à la condition d'une éthique préservée.
  
  Quelques définitions
  
  L'Intelligence Artificielle ou IA n'existe pas  :  les technologies de l'information et les technologies en général sont des instruments de l'intelligence humaine. C'est un peu comme l'Intelligence Animale , l'autre IA, le chien a appris et il reproduit ce que l'homme lui a appris , par exemple le dépistage de la Covid-19. Cette IA humaine doit servir des objectifs humanistes. Cette IA n'est que le résultat de tout ce que l'homme à appris aux machines, aux ordinateurs, dans un seul but par exemple en médecine d'optimiser les diagnostics et les traitements des affections cardiovasculaires. Ce que peut faire l'IA est la résultante à la fois de l'homme et des machines qui ont été créée par l'homme. L'IA qui prendrait le pouvoir c'est de la science-fiction aujourd'hui. Demain cela restera de la science-fiction si l'homme en garde la maîtrise. Il ne faut pas être effrayé par l'IA, il faut ne faut pas la déshumaniser au contraire.
   
  Pour mieux comprendre , quelques définitions d'après Axel Cypel (https://www.linkedin.com/in/axel-cypel-854487149/?originalSubdomain=fr)
  - L'IA s'est faire faire à la machine des tâches qui demandent de l'Intelligence à l'Homme.
  - L'IA c'est une "machine learning", la reconnaissance visuelle, le traitement automatique du langage, la voiture autonome, vos smartphones, les moteurs de recherche  etc.
  - L'A c'est donner des capacités cognitives à la machine, résoudre des problèmes complexes avec. L'IA c'est conférer à la machine des facultés de perception, d'apprentissage, de raisonnement, de décision, de dialogue.
  - Le "Machine Learning" (ML) est le bras armé de l'IA, littéralement "apprentissage automatique".Le ML utiise des algorithmes afin de modéliser un phénomène ou un problème.
           * Modéliser : produire un modèle c'est trouver une relation.
           * Algorithme : c'est un procédé (sorte de recette) qui permet de résoudre un problème par la mise en oeuvre de suites d'opérations élémentaires selon un processus défini aboutissant à une solution.
  - Deep Learning  ou apprentissage profond est un type d'intelligence artificielle dérivé du machine learning (apprentissage automatique) où la machine est capable d'apprendre par elle-même, contrairement à la programmation où elle se contente d'exécuter à la lettre des règles prédéterminées.  Le deep Learning s'appuie sur un réseau de neurones artificiels s'inspirant du cerveau humain.Ce réseau est composé de dizaines ,oire de centaines de « couches » de neurones, chacune recevant et interprétant les informations de la couche précédente. Le système apprendra par exemple à reconnaître les lettres avant de s'attaquer aux mots dans un texte, ou détermine s'il y a un visage sur une photo avant de découvrir de quelle personne il s'agit.
  
  D'aprés: https://www.sfcardio.fr/sites/default/files/2021-02/2021_02-AMCVP_du_mois.pdf
  
  D'après https://www.cell.com/med/pdf/S2666-6340(21)00155-0.pdf
  
  
  Rappel historique : Muhammad ibn Musa al-Khwarizmi - célèbre scientifique né à Khiva (Ousbékisran actuel) en 783/850 . Son nom latinisé , Algorithmi est  à l'origine de l'algorithme. Ce fût un mathématicien un astonome et  un géographe.Voici la meilleure définition d'un algorithme(Cédric Villani sur Radio Classique le 20 Novembre 2017) . Un algorithme est l'équivalent dans le quotidien d'une recette de cuisine. On a connaissance d'un plat  qui s'appelle "pot au feu" mais on ne sait pas le faire.La recette de ce plat  fournit l'algorithme qui permet d'aboutir à sa réalisation.
  
  Revenons au concept de Machine Learning en citant la définition de Laurence Devilleurs, Professeur en IA  (https://laurence-devillers.com/) :" l'apprentissage machine ou apprentissage automatique, branches de l'IA, permet aux machines d'effectuer des tâches pour lesquelles elles ne sont pas explicitement programmées par des règles pré-établies, en apprenant à partir d'un grand ensemble d'exemples"
  
  le ML est ainsi constitué de méthodes informatiques  mettant en jeu des outils mathématiques que sont ces fameux algorithmes aux fin de produire des modèles.
  
  Denier point la "datascience" n'est pas une nouvelle science, mais regroupe les techniques issues des mathématiques appliquées et de l'informatique  dans le but de créer des modéles, cad des explications d'un monde donné, destinés à être utilisé à des fin prédictives, par exemple en la prévention cardiovasculaire primaire.
   
  Ces bases étant posées nous allons voir ce que la médecin et surtout les patients peuvent ainsi bénéficier de l'IA.
  

  Mais avant voici les Requêtes sur Google ou l'IA en action

  • 130 000 milliards de pages sont indexées par Google.
  • 20 milliards de sites sont visitées (crawlées) par Google, chaque jour.
  • 80 000 requêtes chaque seconde, soit 6,9 milliards par jour.
  • 15 % des requêtes sont de nouvelles requêtes (500 millions par jour) !
  • Plus de 110 millions de Go de données sont stockées sur les serveurs de Google
  • Plus de 90 % du trafic des recherches en France provient de Google (février 2019)

  Sources : https://www.google.com/search/howsearchworks/">Google / https://fr.statista.com/etude/44726/l-entreprise-google/">Statista / https://www.internetlivestats.com/one-second/#google-band">Internet Live Stats / https://searchengineland.com/googles-search-indexes-hits-130-trillion-pages-documents-263378">Search Engine Land / http://www.businessinsider.com/500m-things-google-has-never-heard-of-2013-5#ixzz2WBXckNx9" data-vars-event-url="http://www.businessinsider.com/500m-things-google-has-never-heard-of-2013-5">Business Insider

  AIDE à la DECISION 
  Savoir si un grain de beauté est un mélanome, interpréter un scanner cérébral ou une radiographie des poumons : l'IA est capable de poser un diagnostic fiable ou de lever des soupçons sur des pathologies. En injectant des milliards de données dans un programme d'apprentissage, l'algorithme apprend à « reconnaître » les signes de la maladie. Google AI, la division de recherche d'Alphabet, a ainsi mis au point une IA qui prédit le cancer du poumon avec 94,4 % de réussite. Ces procédures permettent aussi d'éviter des tests invasifs comme des biopsies. L'IA apporte également une aide à la prescription, par exemple en détectant automatiquement un risque d'allergie ou d’interaction médicamenteuse.
  
  PREVENTION EDIPEMIOLGIQUE
  L'application  « Stop Covid » est un bon exemple de  l' IA, c'est un  précieux outil de prévention et de pistage des épidémies. Des chercheurs américains de l'hôpital pour enfants de Boston ont ainsi conçu un algorithme qui prédit l'évolution des cas de grippe grâce à des observations médicales et des requêtes Google. À Taïwan, un site officiel présente l'évolution probable des épidémies et estime le nombre de patients qui consulteront un médecin ou auront recours aux services d'urgence dans les quatre semaines à venir. L'IA peut aussi exercer des missions de pharmacovigilance, en détectant les effets secondaires de médicament
  

  CHIRURGIE ASSISTEE PAR ORDINATEUR, le temps des ROBOTS
  
  Les robots chirurgiens se répandent de plus en plus dans les salles d'opération. Plus précis et fiables que la main humaine, ils réduisent les risques et limitent les complications et les cicatrices. Grâce à leurs bras articulés, ils peuvent pratiquer une chirurgie mini-invasive ou même relier des opérations à distance. En 2001, un chirurgien français à New York a ainsi fait l'ablation de la vesicule  biliaire d'une patiente hospitalisée à Strasbourg ! Au-delà de l'opération, la chirurgie assistée permet aussi aux chirurgiens de se former et s'entraîner sur des patients virtuels.

  
  
  
  

  L’intelligence artificielle trouve de nombreuses applications dans le domaine de la santé. © Kaikoro, Adobe Stock (https://www.futura-sciences.com/sante/questions-reponses/corps-humain-sante-intelligence-artificielle-revolution-nous-attend-14432/)
  
  
  
   file:///E:/Downloads/Artificial_intelligence_in_the_diagnosis_of_cardio.pdf
  
  
  
  https://www-sciencedirect-com.proxy.insermbiblio.inist.fr/science/article/pii/S0735109719302360?via%3Dihub
  
  Des EXEMPLES
  
  
   
   
  L'étude SCAPIS : Combinaison des données du scanner coronaire à l’intelligence artificielle pour améliorer la prévention cardiovasculaire primaire (https://www.cardio-online.fr/Actualites/A-la-une/AHA-2020-SCAPIS). Etrude présentée à l'AHA 2020 par  Göran Bergström, "Prevalence and Prediction of Coronary Artery Disease in the General Population- Results From the Swedish Cardiopulmonary Bioimage Study (scapis)".
  
  Élaborer des stratégies de prévention cardiovasculaire efficaces reste un enjeu majeur dans nos sociétés. C’est l’une des grandes ambitions suédoises au travers de l’étude SCAPIS qui s’attache à constituer une impressionnante cohorte dans la population générale avec « bioimaging Banking ».

  Méthodes

  SCAPIS, financé par la Fondation suédoise cœur-poumon, a recruté plus de 30 000 hommes et femmes âgés de 50 à 64 ans dans la population générale, dont 25 182 sans maladie coronarienne connue et ont été examinés par coro-scanner. L’objectif de ce premier travail était de connaître la prévalence d’un athérome coronaire silencieuse. Le deuxième objectif était de développer un modèle prédictif de la présence d’un athérome coronaire important défini par au moins quatre segments artériels avec plaque coronarienne au coro-scanner. Un algorithme d'IA basésur l'apprentissage automatique a été utilisé pour développer des modèles prédictifs. Le "modèle à domicile" était basé sur des données facilement obtenues à domicile par des questionnaires, comme le poids et le tour de taille, et le "modèle clinique" incorporait des facteurs tels que les taux de cholestérol et les mesures de la tension artérielle.

  Résultats

  Au total, 42,1 % des sujets présentaient un certain degré de maladie coronarienne, la prévalence et la gravité de la maladie augmentaient avec l'âge et les autres facteurs de risques cardiovasculaires classiques et 5,2% présentaient une athérosclérose sévère, définie comme la présence d'une sténose de 50 % ou plus. Le modèle à domicile avait une grande précision (AUC : 0,8) et était aussi efficace que le modèle clinique.

  Conclusions

  Grâce à un simple questionnaire réalisé au domicile il est possible d’identifier avec une précision raisonnable les personnes qui souffrent d'un athérome coronaire important. Cette stratégie pourrait impliquer de simples tests à domicile pour sélectionner d'abord les personnes ayant une forte probabilité d'avoir une coronaropathie silencieuse et ensuite définir ce risque plus précisément à l'aide d’autres investigations. Cela permettrait une détection précoce des maladies coronariennes et pourrait fournir un traitement préventif aux personnes les plus à risque et diminuer le risque de futurs évènements.

  Scanner coronaire et ischémie
  
  Qu'est ce que la FFR-CT ; une technique utilisant des algorithmes de traitement du signal des images de coroscanner en lien avec la mécanique fluide afin d’analyser le flux coronaire. En effet, le principe serait de pouvoir évaluer le retentissement fonctionnel du passage du flux coronaire à travers la sténose en analysant les variations de densité au sein de la coronaire au fur et à mesure du passage du produit de contraste
   
  
  
  Si la CT-FFR (Heartflow) utilise les principes de la dynamique des fluides computationnelle, il faut savoir que certaines équipes ont pu développer des algorithmes d’IA permettant d’identifier une lésion ischémique à partir du scanner coronaire .
  
  Pou cela il faut donc un grand nombre de patients ayant bénéficié d’un scanner coronaire et
  d’une évaluation invasive par FFR de toutes les lésions. Ceci permet ainsi de labéliser les
  images de manière binaire (FFR > ou < 0,8). Il est fort à parier que des algorithmes d’IA
  nous seront proposés rapidement pour remplacer la CT-FFR.
  
  Scanner coronaire et plaque instable
  Si la détection de l’ischémie est le point faible du scanner coronaire où l’IA peut l’aider à
  s’améliorer, le scanner a aussi un point fort en étant le seul examen de soin courant qui
  nous permet d’avoir une évaluation de la plaque coronaire instable. Même si des critères
  morphologiques de la plaque instable sont décrits pour mieux prédire le risque
  d’événements majeurs , les performances pour prédire le risque individuel sont encore
  moyennes. Il est possible de penser que l’accumulation d’un grand nombre de patients
  avec scanner coronaire et la labellisation sur l’apparition d’événements dans leur suivi avec
  une classification binaire là encore (événement ou pas d’événement) permettront le
  développement d’algorithmes aidant à la prédiction du risque cardiovasculaire. Certaines
  équipes ont déjà commencé ces travaux , mais en utilisant le maching learning donc
  sans analyse automatique des images par l’IA. La figure illustre ce que pourrait être le
  futur de l’utilisation du scanner coronaire et de l’IA pour le développement d’une médecine
  de précision.
  
  
  
  Mais avant d’arriver à cela, même si nous développons des algorithmes
  efficaces, il restera encore à valider les stratégies médicales guidées par l’IA au travers
  d’études prospectives randomisées et aussi d’analyser l’interprétabilité des réseaux de
  neurones, car le principal point faible de l’IA est la « black box ». C’est-à-dire que
  l’algorithme peut prédire correctement sans que l’on sache comment. Il est alors difficile
  de rattacher le résultat à un phénomène physiopathologique et de développer des
  thérapeutiques.
  
  Le scanner coronaire est un outil intéressant en cardiologie que nous avons appris à
  utiliser, notamment pour éliminer la maladie coronaire.
  ▸ Il apparaît comme une méthode d’imagerie propice à l’utilisation de l’IA et pourrait
  notamment permettre d’aller vers la mise en place d’une médecine de précision avec des
  thérapeutiques adaptées pour chaque patient.
  ▸ Mais pour cela il est important d’avoir des bases de données volumineuses, bien
  standardisées dans leur acquisition et bien labellisées. Avec SCAPIS, les Suédois nous
  montrent qu’ils ont bien compris ces enjeux.
  
  

  Si on se résume, le scanner de perfusion 320 barrettes en cours de validation, permettrait d’offrir de façon non invasive en moins de 20 minutes  (https://www.cardio-online.fr/Actualites/A-la-une/Scanner-coronaire-perfusion-FFR-CT-revolution-en-marche)
  
  

  • Mesure du score calcique coronaire si besoin.
  • Évaluation morphologique du degré de sténose (avec résolution spatiale excellente).
  • Recherche d’une éventuelle anomalie de naissance coronaire (non évaluable en IRM ou scintigraphie et pas toujours facile à appréhender en coronarographie).
  • Détection d’une ischémie myocardique au stress au niveau du myocarde (comme le fait actuellement l’IRM ou la scintigraphie mais sur des durées d’examen bien plus importantes).
  • Mesure de la FFR-CT permettant une évaluation fonctionnelle locale de la sténose (selon le même principe que la mesure de FFR invasive en coronarographie).
    Détection de zones d’infarctus myocardique, voire la possibilité d’évaluer le degré de viabilité myocardique par mesure de la transmuralité (avec détection d’un rehaussement tardif d’iode, notamment en double énergie, selon le même principe que celui de l’IRM).
    
    L’objectif de cette approche multi-paramétrique (en cours de validation) serait de pouvoir proposer un examen le plus sensible et spécifique possible pour la détection de la maladie coronaire.
    
    Ainsi, au vu de ces avancées dans le domaine de l’imagerie non invasive, on peut se demander si la coronarographie telle qu’on l’appréhende actuellement, ne se limitera pas uniquement aux gestes thérapeutiques d’angioplastie coronaire ou de remplacement valvulaire…

  Une IA embarquée est la condition nécessaire pour faire fonctionner une telle machine 
  
  
  Logiciel automatisé permettant de mesurer un score de probabilité d'infection à Covid-19 et de la sévérité à partir d'un scanner 
  
   D'après : https://www.sfcardio.fr/sites/default/files/2021-02/2021_02-AMCVP_du_mois.pdf et https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7393955/pdf/radiol.2020202439.pdf
   
  Mais aussi une IA peut permettre de prédire le risque CV en examinent l'oeil. 
  Des chercheurs de Verily, la filiale santé d'Alphabet (la maison mère deGoogle) ont créé un programme informatique capable de prédire les risques de maladies cardiaques en analysant une image de la rétine (https://www-nature-com.proxy.insermbiblio.inist.fr/articles/s41551-018-0195-0)
  
  Traditionnellement, les découvertes médicales sont faites en observant des associations, en faisant des hypothèses à partir d'elles, puis en concevant et en exécutant des expériences pour tester les hypothèses. Cependant, avec les images médicales, l'observation et la quantification des associations peuvent souvent être difficiles en raison de la grande variété de caractéristiques, de motifs, de couleurs, de valeurs et de formes qui sont présentes dans les données réelles. Ici, nous montrons que l'apprentissage profond peut extraire de nouvelles connaissances à partir d'images du fond rétinien. En utilisant des modèles d'apprentissage en profondeur formés sur les données de 284335 patients et validés sur deux ensembles de données indépendants de 12026 et 999 patients, nous avons prédit des facteurs de risque cardiovasculaire qui n'étaient pas auparavant considérés comme présents ou quantifiables dans les images rétiniennes, tels que l'âge (erreur absolue moyenne sur 3,26 ans ), le sexe (aire sous la courbe des caractéristiques de fonctionnement du récepteur (ASC) = 0,97), le tabagisme (ASC = 0,71), la pression artérielle systolique (erreur absolue moyenne à moins de 11,23 mmHg) et les événements cardiaques indésirables majeurs (ASC = 0,70). Nous montrons également que les modèles d'apprentissage en profondeur formés utilisaient des caractéristiques anatomiques, telles que le disque optique ou les vaisseaux sanguins, pour générer chaque prédiction
  Ce n'est pas la première fois qu'une intelligence artificielle est utilisée pour analyser des images médicales et ce sera loin d'être la dernière.
  
  Les radiologues seront certainement les prochaines victimes de l'intelligence artificielle.
  Capable de comparer des milliers de clichés en quelques secondes, le logiciel pourrait très vite être plus performant pour déceler certaines pathologies que l'oeil humain, notamment pour la détection précoce de cancer du sein ou de la vessie. Pour le moment, ces intelligences artificielles sont à l'état d'expérimentation. Il faudra aussi que les médecins acceptent de faire confiance à des outils dont ils ne maîtrisent pas le raisonnement. (https://www.rtflash.fr/intelligence-artificielle-predit-votre-risque-cardiaque-en-examinant-votre-oeil/article)
  
  L'IA doit être l'alliée des médecins dans le seul but d'améliorer les diagnostics, la prévention, les traitements , les données épidémiologiques, la robotique afin de mieux prendre en charge les patients. Mais attention l'IA ne doit pas devenir intrusive, elle ne doit pas nous échapper et elle doit elle-aussi s'inscrire dans la pertinence des soins. Hippocrate veille sur une médecine qui doit rester humaine. Le transhumanisme (ou être humain augmenté)  et le développement des IA ne sont pas mis à l'index par leurs détracteurs, mais simplement mis en avant comme un danger si et seulement si un contrôle n'y est pas apporté. L'homme augmenté tel que le rêve Elon Munsk avec son projet Neuralink est censée dévlopper un système de connexion du cerveau à une machine pour contrer la puissance des IA à venir : rêve, cauchemar, réalité ????. 
  
  
  Les médecins ne doivent pas avoir de défiance vis à vis de l'IA, ils doivent l'accompagner, la maîtriser, l'utiliser pour encore mieux prendre en charge les patients. Les millions et milliards de données rassemblées par une IA représentent à coup sûr une avanceé diagnostique et thérapeutique pour les patients. 
  
  (https://information.tv5monde.com/info/transhumanisme-et-intelligence-artificielle-pourquoi-autant-d-alarmes-252241) 
  
  SYNTHESE , IA en imagerie cardiovasculaire                                       (Axel Bartoli,@axel_bartoli)
                 
                     https://cerf.radiologie.fr/sites/cerf.radiologie.fr/files/files/Enseignement/pdf/Webinar%20IA%20-%20080221.pdf)
  
  Quatre livres pour tout comprendre de l'IA
  
  
   
   
  Quand l'IA nous échappera
  
  
  A consulter : STRATÉGIE NATIONALE DE RECHERCHE EN INTELLIGENCE ARTIFICIELLE Rapport de Cédric Villani : donner un sens à l'intelligence artificielle (IA), https://www.enseignementsup-recherche.gouv.fr/cid128577/rapport-de-cedric-villani-donner-un-sens-a-l-intelligence-artificielle-ia.html/
  
  https://managersante.com/2020/02/24/pourquoi-fallait-il-renforcer-la-garantie-humaine-de-lia-dans-le-projet-de-loi-bioethique-au-senat-reponses-de-david-gruson-et-judith-meh/
  
  https://www.sfcardio.fr/sites/default/files/2021-02/2021_02-AMCVP_du_mois.pdf
  
  https://www.cell.com/med/pdf/S2666-6340(21)00155-0.pdf
  
  
  
  Et  à relire :
  
  https://medvasc.info/1191-4-questions-sur-l-ia
  
  https://www.gettingsmart.com/2020/02/how-to-teach-artificial-intelligence/?utm_campaign=coschedule&utm_source=twitter&utm_medium=Getting_Smart&utm_content=How%20to%20Teach%20Artificial%20Intelligence
  
  #VACCINE2.0
• IA et Pancréas :PANDA
  Détection précose cancer pancréas
• IA et POCUS en cardiologie
  Echo by IA
• La médecine du futur
   iconographie : IA
  
  
  
  "Les empires du futur seront spirituels.”Winston Churchill
  
  “Le futur a été créé pour être changé.”Paulo Coelho
  
  "L'IA doit toujours être utilisée en médecine  comme un outil pour soutenir et améliorer la prise de décision humaine, et non la remplacer."https://chat.openai.com/chat
  
  
  Médecine d'aujourd'hui  : la COMPLIANCE en question
  
  Le suivi de l’adhésion thérapeutique
  Philippe Coucke
  Dans Médecine du futur (2020), pages 139 à 145
  
  
  "Les patients appliquent rarement les traitements tels que prescrits ! Everett Koop, ancien chirurgien général des États-Unis sous l’administration Reagan, et administrateur de la santé publique, affirmait ironiquement : « Les médicaments ne sont pas actifs chez ces patients qui ne les prennent pas. »
  Le taux d’adhésion complète au traitement est catastrophiquement bas, en particulier dans un contexte de maladies chroniques, même si elles sont graves. On estime que 90 % des patients ne suivent pas les instructions thérapeutiques à la lettre. Les conséquences personnelles et sociétales sont lourdes. D’abord, parce que cette non-adhésion réduit l’efficacité d’un traitement et augmente le risque de progression inexorable de la maladie et de ses complications. Ensuite, parce que l’évolution de la maladie et de ses complications impacte le rôle sociétal et économique de chaque individu qui tardera à reprendre une activité normale. Le non-contrôle de la maladie et l’avènement de complications dues à la progression de celle-ci coûte évidemment très cher car la prise en charge devient de plus en plus complexe. Aux USA, en matière de coût global de non-adhésion, on articule le chiffre faramineux de 524 milliards de dollars par an. Ceci représente quand même 16 % du budget annuel en matière de soins.
  
  
  
  
  L’adhésion thérapeutique est un processus dynamique constitué de trois phases distinctes. Dans la première phase, le patient ne prend même pas la peine d’initier le traitement. C’est le cas pour 20 à 30 % des prescription.  La deuxième phase correspond à la mise en application du schéma adéquat de traitement. L’échec dans cette phase correspond à 15 % de non-adhésion. Le patient prend son médicament, mais il ne respecte ni le dosage, ni la fréquence, ni l’horaire. Et pour finir, 40 % des patients interrompent le traitement largement avant la durée initialement prescrite par le médecin. Ceci nous laisse donc un taux d’adhésion final d’au mieux 15 à 25 %. Comme il y a plusieurs explications pour ce phénomène, il en résulte immédiatement qu’il n’y aura pas une seule solution univoque et simple. Les meilleures solutions seront celles qui s’attaqueront simultanément à plusieurs causes.

  La technologie connectée peut certainement nous venir en aide, mais elle ne sera pas la solution miracle.

  
  
  https://www.cairn.info/feuilleter.php?ID_ARTICLE=MARD_COUCK_2020_01_0139
  
  Médecine imminente
   
  
  Comment améliorer l'adhésion des patients au traitement médical (en collaboration avec OPEN/AI / https://chat.openai.com/chat)
  
  ChatGPT, qui suis-je ? 
  
  "Je suis ChatGPT, un modèle de langage développé par OpenAI. Je suis une intelligence artificielle capable de comprendre et de répondre à un texte en langage naturel. J'ai été formé sur un grand ensemble de données de texte et je peux fournir des informations, répondre aux questions et répondre aux invites de manière conversationnelle. Je ne suis pas un humain, je suis un programme informatique."
  
  "OpenAI est un organisme de recherche qui vise à développer et promouvoir une IA conviviale de manière responsable. Ils travaillent sur une variété de projets liés à l'IA, tels que le développement de nouveaux algorithmes et technologies d'IA, la conduite de recherches sur l'impact sociétal de l'IA et la promotion des meilleures pratiques pour une utilisation sûre et responsable de l'IA. Ils sont connus pour avoir développé GPT-3, un puissant modèle de génération de langage."
  
  

  L'amélioration de l'observance du traitement médical par les patients est un aspect crucial des soins de santé, car elle peut conduire à de meilleurs résultats pour la santé et réduire les coûts des soins de santé.
  

  Voici quelques stratégies qui peuvent être utilisées pour améliorer l'observance du patient :

  1. Éducation des patients : fournir aux patients des informations claires et complètes sur leur état, les options de traitement et les risques et avantages potentiels de chaque option peut les aider à prendre des décisions éclairées concernant leurs soins.

  2. Prise de décision partagée : Encourager les patients à participer activement à leurs soins, en les impliquant dans le processus de prise de décision et en les encourageant à poser des questions et à partager leurs préoccupations, peut aider à accroître leur engagement et leur engagement envers leur plan de traitement.

  3. Simplification des schémas thérapeutiques: Plus le schéma thérapeutique est simple, plus les patients seront susceptibles de l'adhérer. Ceci peut être réalisé en réduisant le nombre de pilules, en simplifiant les schémas posologiques et en utilisant des médicaments à action prolongée, le cas échéant.

  4. Impliquer la famille et les soignants: Impliquer les membres de la famille et les soignants dans les soins du patient peut aider à garantir que le patient reçoit le soutien et l'assistance dont il a besoin pour se conformer à son plan de traitement.

  5. Surveillance de l'observance : la surveillance régulière de l'adhésion d'un patient à son plan de traitement peut aider à identifier et à éliminer les obstacles à l'observance.

  6. S'attaquer aux déterminants sociaux de la santé: Les facteurs sociaux, tels que la pauvreté, la précarité, le manque d'accès au transport et les connaissances limitées en matière de santé, peuvent grandement influencer la capacité du patient à se conformer au traitement. L'évaluation et le traitement de ces déterminants sociaux sous-jacents peuvent aider à améliorer les résultats de santé globaux.

  7. Utilisation de la technologie : Il existe divers outils numériques disponibles pour aider à améliorer l'observance des patients, tels que :

  • Rappels de médicaments à l'aide d'applications de téléphonie mobile ou de SMS
  • Dispositifs de télésurveillance pour les maladies chroniques
  • Consultations virtuelles pour les rendez-vous de suivi.

  Il est important de noter qu'aucune approche unique ne fonctionnera pour tous les patients et que la meilleure stratégie dépendra des besoins et des préférences de chaque patient.
  
  
  

  
  Médecine du futur  (en collaboration avec OPEN/AI,https://chat.openai.com/chat ) 
   
  Il existe de nombreux domaines de la médecine qui font actuellement l'objet de recherches et de développements qui ont le potentiel d'améliorer considérablement les soins aux patients à l'avenir. Certaines d'entre elles existent et sont utilisées.
  
  Nous ne sommes pas dans la science-fiction mais dans la science-action.
  
  Certains d'entre eux incluent:

  1. Médecine personnalisée: utilisation des informations génétiques pour adapter le traitement et les médicaments aux caractéristiques uniques d'un individu, telles que son ADN. Cela pourrait contribuer à améliorer l'efficacité du traitement et à réduire le risque d'effets secondaires.
     
     
     http://tecfa-bio-news.blogspot.com/2019/01/medecine-personnalisee-une-formation.html
     

  2. Vaccins personnalisés : Avec l'émergence de l'outil d'édition de gènes CRISPR et d'autres nouvelles technologies, les chercheurs travaillent au développement de vaccins qui peuvent être adaptés au profil génétique spécifique d'un individu. Cela pourrait rendre les vaccins plus efficaces et réduire le risque d'effets secondaires.
     
     
     https://www.sciencesetavenir.fr/sante/covid-19-decryptage-de-la-liste-des-composants-du-vaccin-pfizer_150047
     
     
     
  3. Médecine de précision : L'utilisation de technologies de pointe telles que la génomique, la protéomique et la métabolomique pour adapter les traitements aux besoins spécifiques de chaque patient. Cela pourrait conduire à des traitements plus efficaces avec moins d'effets secondaires
     
     https://www.leem.org/100-questions/medecine-de-precision-en-quoi-accelere-t-elle-le-progres-therapeutique
     
     

  4. Intelligence artificielle et apprentissage automatique: l'utilisation d'algorithmes informatiques avancés pour analyser de grandes quantités de données médicales et faire des prédictions ou identifier des modèles qui seraient difficiles à détecter pour les humains. Cela pourrait être utilisé pour améliorer le diagnostic, la planification du traitement et le développement de médicaments.
     
     https://www.coe.int/fr/web/artificial-intelligence/glossary
     
     

  5. Thérapie cellulaire et génique : utilisation de la manipulation génétique et de la thérapie cellulaire pour traiter et guérir des maladies qui étaient auparavant considérées comme incurables.
     
     https://sciences-sante-longevite.com/cellules-souches-outil-de-la-medecine-regenerative-secret-de-longevite/
     

  6. Télémédecine : l'utilisation de la technologie pour fournir des soins médicaux à distance, ce qui pourrait accroître l'accès aux soins pour les personnes vivant dans des régions éloignées ou mal desservies.
     
     https://www.leem.org/100-questions/quel-role-pour-la-telemedecine
     

  7. Bioprinting : l'utilisation de la technologie d'impression 3D pour créer des tissus et des organes de remplacement. Cela pourrait révolutionner le domaine de la médecine de la transplantation et a le potentiel d'aider les personnes souffrant de défaillance d'organes ou de maladies du cœur, des poumons et d'autres organes.
     
     https://en.wikipedia.org/wiki/3D_bioprinting#/media/File:Advs2797-fig-0001-m.jpg

  8. Biotechnologie et médecine régénérative : La biotechnologie est l'un des domaines de la santé qui connaît la croissance la plus rapide et elle a le potentiel de révolutionner la façon dont nous traitons les maladies. Les chercheurs travaillent au développement de nouvelles thérapies basées sur les cellules souches, la thérapie génique et d'autres techniques biotechnologiques qui peuvent réparer ou remplacer les tissus et organes endommagés.
     
     https://www.vidal.fr/actualites/22310-medecine-regenerative-comment-passer-de-l-espoir-a-la-pratique-medicale.html
     

  9. Nanotechnologie: utilisation de particules extrêmement petites pour administrer des médicaments, diagnostiquer des maladies ou manipuler des cellules d'une manière que les méthodes traditionnelles ne peuvent pas.
     
     https://www.futura-sciences.com/tech/dossiers/technologie-revolution-nanotechnologies-790/page/3/
     

  10. Robotique médicale: La technologie robotique est utilisée dans divers contextes médicaux, notamment la chirurgie, la réadaptation et le diagnostic. Les appareils robotiques peuvent être utilisés pour effectuer des procédures complexes avec une plus grande précision, et peuvent également être utilisés pour aider les patients à mobilité réduite ou ayant d'autres déficiences
      
      https://lesrobotsfautilenavoirpeur.weebly.com/la-robotique-meacutedicale.html
      

  11. CRISPR : un type de technologie d'édition de gènes qui permet aux chercheurs d'éditer avec précision des parties du génome, qui pourraient être utilisées pour traiter des troubles génétiques et guérir des maladies telles que le cancer.
      
      https://www.youtube.com/watch?v=qc6xgb4VXl0&ab_channel=AnimatedbiologyWitharpan
      
      CE QUE LE FUTUR DOIT CONSERVER 

  12. Collaboration interdisciplinaire : Encourager la collaboration entre les prestataires de soins de santé, les chercheurs et les patients pour développer des approches de soins plus holistiques et efficaces.
      
      
      
  13. Médecine fondée sur des preuves : garantir que les traitements sont basés sur les meilleures preuves scientifiques disponibles et mettre à jour en permanence les protocoles de traitement à mesure que de nouvelles recherches deviennent disponibles.
      
      
      
      
  14. Mettre l'accent sur les soins préventifs: mettre l'accent sur les mesures préventives et les changements de style de vie pour réduire le risque de maladie, plutôt que de se fier uniquement aux traitements une fois que la maladie s'est développée
      
      
      

  Il est important de noter qu'il ne s'agit là que de quelques exemples de nombreux domaines de la médecine qui font actuellement l'objet de recherches et de développements, et qu'ils ne seront peut-être pas disponibles encore  pour les patients mais ils existent et font l'objet déjà d'études.  Il reste encore beaucoup de travail à faire avant que ces traitements puissent faire partie de la.....routine  mais demain c'est déjà le futur ! 
  
  Quelque soit l'évolution de la médecine pour le futur, les médecins devront garder le respect du Serment d'Hippocrate, être à l'écoute, examiner les patients , leur parler ,avoir de la compassion, de l'éthique, de l'empathie, de la tolérance, de l'humanité, prendre soin des patients, être disponible, autant de spécificités que la "machine " n'aura jamais. Ces qualités doivent rester le socle de l'exercice médical ou la médecine disparaîtera au profit des "machines", triste futur.
  
  
  
  "La théorie dominante néolibérale nous impose un réel contre lequel on ne pourrait rien : une maximisation du temps et du profit, comme objectif premier. Par conséquent, chacun tend à éprouver son isolement et à penser qu’il n’a “pas le temps” de se consacrer aux autres ; d’ailleurs qui s’intéresse à lui ? Ainsi chacun a déjà été amené à déplorer un “manque d’humanité” en politique, dans la rue, et dans nos institutions. Or malgré cela, nous continuons à considérer que “c’est comme ça”, que “c’est chacun pour soi”, que “nous n’y pouvons rien”. Pourtant ce “manque d’humanité” ressenti ne signifie-t-il pas tout simplement un manque d’attention, un manque de compassion ? Quand nous disons par exemple : “l’hôpital manque d’humanité” ne pensons-nous pas : “l’hôpital manque de compassion” ? Comment pourrions-nous faire alors pour que les institutions soient plus compassionnelles ?" http://iphilo.fr/2017/05/27/pourquoi-avons-nous-besoin-de-compassion-zona-zaric/
  
  CE QUE LE FUTUR DOIT CONSERVER, j'insiste...
  
  La médecine du futur nous apportera de nombreuses innovations, c'est certain mais c'est bien et même très bien. Cependant le médecin devra conserver sont âme de médecin, le médecin prend en charge des êtres humains et nons des robots ou des choses. Il devra être vigilant à la conservation obligatoire de ce qui fait qu'il est  un médecin : écoute, compassion, éthique, tolérance , honnetêté, empathie, savoir regarder le patient, savoir l'examiner, une bonne communication, savoir aller vers les autres spécialités quand cela est nécessaire, continuer à se former très régulièrement. Tout cela, les machines si extraordinaires soient-elles ne pourront le faire. La médecine du futur va mettre à la disposition des médécins des outils prodigieux, mais ce ne seront que des outils ! 
  
  De même qui existe un art de vivre, il existe un art d'être médecin
  
  La contre attaque de SCIENCE et VIE 
  Quelles sont les alternatives à ChatGPT ?
  https://www.science-et-vie.com/cerveau-et-intelligence/intelligence-artificielle/intelligence-artificielle-alternatives-chatgpt-97885.html
  
  Comment l'IA peut changer notre vie by @DimitriHommel, sondage
  
  
  Conclusion du magnifique et et passionnant livre de Jean Emmanuel Bidault que  je vous conseille vivement....2001 Odyssée de l'espace......avait montré la voie....

   

  

  "Il y a de nombreuses raisons d’espérer en l’évolution de la médecine, à l’âge de l'IA, mais tout autant de la craindre. De nombreuses questions restent sans réponse. Il nous appartiendra donc de rester optimiste et de ne pas freiner le développement de l'IA, mais aussi de nous montrer prudents dans les processus que nous utiliserons pour l’évaluer et l’utiliser. Au-delà de cette thématique. Nous devons également veiller à ce que le développement de l'IA ne favorise pas une médecine à deux vitesses où seuls des patients, les plus aisés pourront bénéficier des toutes dernières technologies."

• Le coeur au fond de l'oeil
  L'oei et le coeur 
• SFMV-IA Call to Action !

  Voici la meilleure définition d'un algorithme (Cédric Villani sur Radio Classique le 20 Novembre 2017) ." Un algorithme est l'équivalent dans le quotidien d'une recette de cuisine. On a connaissance d'un plat qui s'appelle "pot au feu" mais on ne sait pas le faire. La recette de ce plat fournit l'algorithme qui permet d'aboutir à sa réalisation."
  
  " Science sans conscience , n’est que ruine de l'homme " Rabelais....."
  
  " Gouverner, c'est prévoir...et décider ! "
  
  

  L' intelligence artificielle (IA)  a fait son apparition au Congrès de la Société Français de Médecine Vasculaire (SFMV) de Toulouse en Septembre 2022 mais ce n'était que les prémices.
   
  Aujourd'hui l'IA s'emballe et nous concerne toutes et tous y compris en Médecine
  
  

  Les médecins ne vont pas se transformer en concepteur d'IA. Chacun son job. Par contre en médecine on sait  ce que l'IA peut nous amener.
  
  

  L'idéal serait de trouver un accord entre des écoles d'ingénieurs IA et la médecine vasculaire notamment la SFMV et ainsi de créer un groupe de travail IA. 
  
  

  De plus on peut s'associer avec des sociétés médicales qui travaillent déjà sur le sujet. 
  
  

  On a besoin de quoi  ? De données en quantité importante, lesquelles sont présentent dans les études, les PHRC etc.

  Préambule : 
  

  • L'IA s'est faire faire à la machine des tâches qui demandent de l'Intelligence à l'Homme.
  • L'IA c'est une "machine learning" , la reconnaissance visuelle, le traitement automatique du langage, la voiture autonome, vos smartphones, les moteurs de recherche etc.
  • L'A c'est donner des capacités cognitives à la machine, résoudre des problèmes complexes
  • L'IA c'est conférer à la machine des facultés de perception, d'apprentissage, de raisonnement, de décision, de dialogue
    
    Le "Machine Learning" (ML) est le bras armé de l'IA, littéralement "apprentissage automatique". Le ML utilise des algorithmes afin de modéliser un phénomène ou un problème.
    • Modéliser : produire un modèle c'est trouver une relation.
    • Algorithme : c'est un procédé (sorte de recette) qui permet de résoudre un problème par la mise en œuvre de suites d'opérations élémentaires selon un processus défini aboutissant à une solution
    
    

  Repenser les mesures de performance des algorithmes pour l'intelligence artificielle en médecine diagnostique
  
  Matthew A. Reyna, Ph.D., MS; Elaine O. Nsoesie, PhD; Gari D. Clifford, DPhil, MA, MSc

   

  JAMA. Publié en ligne le 8 juillet 2022. doi:10.1001/jama.2022.10561
  Les auteurs

  Département d'informatique biomédicale, Université Emory, Atlanta, Géorgie
  Département de santé mondiale, École de santé publique, Université de Boston, Boston, Massachusetts
  Département de génie biomédical, Georgia Institute of Technology et Emory University, Atlanta
  
  https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2794258?guestAccessKey=5b716395-ff9c-49a4-8a44-cf89376a0296&utm_source=silverchair&utm_medium=email&utm_campaign=article_alert-jama&utm_content=olf&utm_term=070822
  

  La promesse de l'intelligence artificielle (IA) d'améliorer et de réduire les inégalités en matière d'accès, de qualité et de pertinence d'un diagnostic de haute qualité reste largement non tenue. 
  
  De vastes ensembles de données cliniques, une capacité de calcul étendue et des outils d'apprentissage automatique hautement développés et accessibles ont donné lieu à de nombreuses publications qui décrivent des approches algorithmiques performantes pour une variété de tâches de diagnostic. 
  
  Cependant, de telles approches restent largement inadaptées dans la pratique clinique.

  Cet écart entre la promesse et la pratique - le gouffre de l'IA - a de nombreuses causes.
  
  Certaines raisons sont endémiques au domaine plus large de l'IA, notamment un manque de généralisabilité et de reproductibilité pour les algorithmes publiés. 
  
  D'autres raisons sont plus spécifiques à l'IA clinique, telles que le manque de diversité de genre, de race et d'ethnie dans les ensembles de données cliniques et une évaluation insuffisante des algorithmes en milieu clinique.
  
   La déconnexion entre les mesures de performance des algorithmes et les réalités du flux de travail et du processus de prise de décision d'un clinicien est un problème fondamental mais souvent négligé. 
  
  L'inclusion du contexte clinique dans les mesures de performance de l'IA pour optimiser et évaluer les algorithmes cliniques pourrait rendre les outils d'IA plus pertinents sur le plan clinique et facilement adoptés 

  Points clés pour l'excellence du diagnostic

  • Les mesures de performance des algorithmes de diagnostic clinique intègrent rarement des fonctionnalités pertinentes pour l'utilité clinique et le flux de travail

  • Le développement et l'application de mesures cliniquement pertinentes peuvent affiner et améliorer l'adoption d'outils d'intelligence artificielle (IA) dans la pratique clinique

  • Les mesures de performance doivent évaluer explicitement le biais et l'équité dans les algorithmes de diagnostic

  • L'engagement entre les cliniciens et les développeurs d'algorithmes est essentiel pour développer des mesures cliniquement pertinentes

                                

  Les mesures de performance sont utilisées pour évaluer les modèles d'IA et faciliter l'interprétation et la hiérarchisation des modèles à usage clinique. 
  
  Par exemple, la sensibilité et la spécificité d'un test de diagnostic décrivent la précision du test pour détecter une maladie, et l'aire sous la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur reflète la capacité d'un modèle à différencier les patients en bonne santé des patients atteints d'une maladie ou d'une maladie.
  
  Cependant, malgré l'utilisation de ces mesures et d'autres mesures traditionnelles dans les milieux cliniques, les mesures n'ont aucun contexte clinique : tous les diagnostics corrects sont traités comme également positifs, et tous les diagnostics incorrects sont considérés comme également négatifs. De plus, on ignore que certains algorithmes sont appliqués à plusieurs reprises pour suivre l'état d'un patient au fil du temps,

                                

  Peu de mesures de performance existantes intègrent le contexte clinique, et différents problèmes cliniques nécessitent des mesures différentes. 
  
  Deux de ces mesures, développées pour une série de compétitions publiques connues sous le nom de PhysioNet Challenges, illustrent ces problèmes.

                                

  Pour le défi PhysioNet 2019, les équipes ont été invitées à développer des algorithmes de prédiction précoce du sepsis. Les algorithmes ont effectué des prédictions de sepsie toutes les heures pour identifier les patients à traiter jusqu'à 12 heures avant la reconnaissance clinique de l'apparition de la sepsie. Une mesure de performance dépendante du temps a été conçue pour récompenser ou pénaliser les algorithmes, en fonction de l'utilité clinique de leurs prédictions et de leur probabilité d'améliorer les résultats pour les patients.
  
  Cette métrique a fourni des scores élevés pour les prédictions précoces de sepsie afin de permettre une administration plus précoce de liquides et d'antibiotiques, avec des scores plus élevés pour les prédictions antérieures. La métrique a fourni des scores faibles pour les prédictions de sepsie tardives et manquées qui entraîneraient des traitements retardés. Il a également fourni des scores faibles pour les fausses alarmes qui ont réduit la confiance dans l'algorithme, mais moins que les prédictions de sepsie tardives et manquées. Les médecins de soins intensifs ont contribué à l'élaboration de cette mesure, qui quantifiait leurs préférences quant à la valeur d'un traitement précoce, leur capacité à retarder le traitement et la tolérance du personnel aux fausses alarmes. Les valeurs précises de ces quantités sont sujettes à débat, mais elles doivent être choisies pour refléter les besoins des utilisateurs des algorithmes.

                                

  Pour les challenges 2020 et 2021, les équipes ont été sollicitées pour développer des algorithmes permettant d'identifier 26 anomalies cardiaques à partir d'électrocardiogrammes (ECG). Les algorithmes ont signalé des conditions qui seraient ensuite suivies par des tests de confirmation, de sorte qu'une mesure de performance a été conçue pour encourager les diagnostics corrects mais fournir des scores différents pour différents diagnostics erronés. 
  
  Cette mesure a fourni des scores plus élevés pour les diagnostics erronés qui ont entraîné les mêmes tests de suivi et traitement que le diagnostic correct (par exemple, classer à tort la fibrillation auriculaire en tant que flutter auriculaire). Cependant, la métrique a fourni des scores beaucoup plus faibles pour manquer une arythmie plus cliniquement significative qui nécessiterait une attention urgente (par exemple, une classification erronée de la fibrillation ventriculaire en tant que fibrillation auriculaire). Les cardiologues ont participé à la création de cette métrique et ont défini des récompenses et des pénalités reflétant les risques et les similitudes diagnostiques de chaque paire d'anomalies cardiaques pouvant être diagnostiquées à partir de l'ECG.

                                

  Ces compétitions illustrent des exemples de modèles généralisables pour la conception de mesures de performance avec un contexte clinique. L'objectif n'est pas de remplacer entièrement les mesures de performance traditionnelles et universelles par un autre ensemble de mesures de ce type. Au lieu de cela, l'objectif est d'identifier les principales caractéristiques d'un problème clinique et de concevoir des mesures de performance qui améliorent l'utilité clinique des algorithmes pour les cliniciens qui les utilisent. Cela nécessite de travailler avec des cliniciens pour définir des objectifs cliniquement pertinents et pratiquement réalisables pour les algorithmes à optimiser. De multiples fonctions et contraintes de coût sont possibles et souvent nécessaires pour décrire des objectifs qualitativement différents, tels que la précision du diagnostic, la rapidité, les coûts des soins de santé et la capacité ;⁴ Le signalement des métriques nouvelles et traditionnelles facilite la caractérisation des compromis entre les métriques et aide l'utilisateur à comprendre pourquoi des valeurs de précision légèrement inférieures pourraient être tolérées pour réduire considérablement les biais ou les taux de fausses alarmes.

                                

  Il existe de nombreuses objections potentielles et raisonnables à l'introduction de nouvelles mesures de performance pour les tâches cliniques. Des métriques mal conçues peuvent causer plus de mal que de bien. Par exemple, les besoins en matière de santé sont corrélés aux coûts des soins de santé, et les coûts sont souvent plus faciles à quantifier. Cependant, l'optimisation directe des coûts des soins de santé plutôt que des besoins de santé peut contribuer aux disparités en matière de santé. ⁵L'optimisation aveugle des métriques de substitution peut être associée à des biais et à des inégalités, qui sont des problèmes qui doivent être explicitement pris en compte avec n'importe quelle métrique. Une prolifération de mesures de performance peut également entraver la comparaison d'interventions similaires. Cependant, le cadre commun fourni par les métriques traditionnelles est en partie une illusion, car les résultats pour la même métrique sur différentes bases de données ou tâches cliniques sont intrinsèquement incomparables.

                                

  Plusieurs suggestions peuvent être utiles aux cliniciens et aux décideurs qui conçoivent et utilisent des outils d'IA. 
  
  1/ Les cliniciens ne doivent pas supposer que les paramètres traditionnels, tels que la zone sous la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur, se traduisent par des effets cliniques, car ces paramètres de performance ne sont généralement pas optimisés ou évalués pour des contextes cliniques spécifiques.

                                

  2/ Les cliniciens devraient être impliqués dans l'orientation de la conception des métriques pour s'assurer que les algorithmes produisent des résultats cliniquement utiles et centrés sur le patient afin de minimiser les dommages imprévus.

                                

  3/ les cliniciens devraient donner la priorité à l'utilisation d'outils d'IA avec des explications bien documentées et compréhensibles des mesures de performance, car cela pourrait permettre de prendre des décisions éclairées sur l'opportunité et la meilleure façon d'utiliser l'algorithme.

                                

  4/ les cliniciens doivent s'attendre à une évaluation prospective des algorithmes en milieu clinique. L'évaluation dans divers contextes démontre l'utilité potentielle d'un algorithme pour les résultats cliniques réels. 

                                

  5/ Les utilisateurs d'outils d'IA devraient exiger que les développeurs d'IA mettent à disposition le code complet d'un algorithme, y compris les données de formation et le code, afin que les métriques utilisées pour développer les algorithmes soient explicites et modifiables.

                                

  6/ Les mesures de performance diagnostique doivent tenir compte des performances différentielles dans les sous-groupes de population, en particulier pour les conditions qui peuvent se présenter différemment en fonction de la race, de l'origine ethnique ou du sexe.

                                

  Les cliniciens et autres décideurs en matière de soins de santé ont la responsabilité de choisir des algorithmes transparents, cliniquement utiles et efficaces pour diverses populations de patients. 
  
  Pour faciliter une décision éclairée, les équipes de développement d'algorithmes doivent également être diversifiées et travailler en étroite collaboration avec les cliniciens pour développer et mettre en œuvre des mesures de performance de l'IA qui intègrent le contexte clinique. 
  
  Ce processus devrait également reconnaître et refléter la diversité des objectifs et des parties prenantes en médecine diagnostique afin d'améliorer la pertinence et la représentation des outils d'IA dans la pratique clinique.
  
  Commentaire
  
  La Société Française de Médecine Vasculaire (SFMV)  se doit d'avoir un groupe de travail  IA et Médecine Vasculaire ou IA-MV . Reprenons le point important de cet article " pour faciliter une décision éclairée, les équipes de développement d'algorithmes doivent également être diversifiées et travailler en étroite collaboration avec les cliniciens pour développer et mettre en œuvre des mesures de performance de l'IA qui intègrent le contexte clinique". 
  
  Le médecin vasculaire ne doit pas se transformer en super informaticien. La SFMV, par le groupe IA-MV doit définir ses besoins qui peuvent  être fournis par l'IA en colllaboration avec les développeurs d'algorithmes. Il ne faut pas passer à côté de l'IA. Au contraire la SFMV doit accompagner cette mutation de notre métier. Le clinicien doit être à la base de
  ce raisionnement.
  
  L'IA pourrait nous aider dans la prédiction de la récidive de la MTEV, mieux évaluer le risque hémorragique, mieux cibler les patients qui présentent une MTEV sans facteur déclenchant en orientant de manière individuelle le recherche du cancer. L'IA devrait être prédictive de la croissance d'un anévrisme de l'aorte abdominale et apprécier de manière précise le caractère vulnérable de la plaque carotidienne. Enfin le pronostic des troubles trophiques du pied chez le diabétique devrait pouvoir être amélioré.
  
  Alors à quand l'IA-MV ? 
  
  Complément d'enquête
  
  - https://www.cea.fr/comprendre/Pages/nouvelles-technologies/essentiel-sur-intelligence-artificielle.aspx
  - https://www.college-de-france.fr/media/yann-lecun/UPL4485925235409209505_Intelligence_Artificielle______Y._LeCun.pdf
  - https://www.cnil.fr/fr/intelligence-artificielle/intelligence-artificielle-de-quoi-parle-t-on
  
  - https://medvasc.info/1929-l-ia-se-d%C3%A9mocratise-pour-le-bien-ou-le-pire
  - https://medvasc.info/1921-la-m%C3%A9decine-du-futur
  - https://medvasc.info/1815-au-fond-de-l-oeil
  - https://medvasc.info/1616-apprendre-l-art-et-la-science-du-diagnostic
  - https://medvasc.info/1523-l-ia-diagnostique-la-tvp
  - https://medvasc.info/1499-fast-track-14-biblio-ath%C3%A9rothrombose
  - https://medvasc.info/1334-ia-et-risque-cardio-vasculaire
  - https://medvasc.info/1290-embolie-pulmonaire-et-ml
  - https://medvasc.info/1191-4-questions-sur-l-ia
  - https://medvasc.info/542-intelligents-peut-%C3%AAtre,-artificiels-surement-2

• Un bon médecin en 18 points
  iconographie : Lipsker
  
  "Qui mieux que vous sait vos besoins ? Apprendre à se connaître est le premier des soins..."Jean de La Fontaine
  
  “L'enthousiasme est à la base de tout progrès.” Henry Ford
  
  "La perplexité est un mirage de points d'interrogation."Haimer-abdou
  
  « Les gens bien portants sont des malades qui s’ignorent. » Dr Knock
  
  Comment devenir un bon médecin , le remarquable livre du Pr Dan Lipsker  (Ed Elsevier Masson / 2023) sera ma base de travail 
  
  Le chapitre 16 est une Check-List des qualités pour être un bon médecin
  J'en retiendrai uniquement les titres de cette liste avec des commentaires personnels et,  en ajoutant d'autres 
  
  1. Des qualités humaines
  
  Ne pas perdre de vue que le patient "celui qui souffre" est un être humain et non une "chose". Cet être humain a une histoire à raconter , cette histoire va orienter le ou les diagnostics. Peu important sa façon de parler, chaue être humain est capable d'exprimer une souffrance qu'il soit dément, qu'il ait des diffucultés à s'exprimer. Il faut donc être à l'écoute, poser les bonnes questions. Il faut de l'empathie et de la compassion ni trop peu et ni trop. La consultation va vous faitre entrer dans une histoire de vie. Un élément majeur. Sa manère de vivre aujourd'hui et celle d'hier (les antécédents) sont essentiels. L'être humain, sa vie, son histoire, son entourage, doit être au centre de nos préoccupations car nous sommes là pour protéger le patient et répondre à sa souffrance.
  
  “Le fait est que les qualités, toutes les qualités, réclament une constante vigilance, un esprit critique jamais en défaut, un travail continuel de l'intelligence et du coeur.” Francesco Alberoni 
  
  2. Des qualités sensorielles
  
  Mon ancien Patron grand médecin interniste à Montpellier, nous enseignait une approche clinique sensoreille. Cette approche c'est la vue, l'ouie, le toucher, l'odorat. Au delà du regard du patient, il faut aller vers une anlyse exhaustive d'un patient "en slip". Combien de médecins font déshabiller un patient à chaque consultation ? Pour porter le bon diagnostic nos sens doivent être en éveil...l'odeur du tabac, de l'hyperglycémie, de l'insuffisance rénale de la gangrène, de l'infection et bien d'autres encore. Une simple discussion sera peu rentable mais attention lorsque le patient raconte il ne faut pas oublier que le patient a presque toujours raison lorsqu'il exprime une souffrance . Mais attention aux patients qui minimisent, qui sont dans le déni, attention aux simulateurs et enfin sachons reconnaître les auto mutilations.
  
  “En chaque sens sont les cinq autres.” Juan Ramon Jimenez
  
  3. De la connaissance et des compétences
  
  La médecine c'est étudier en permanence afin de rester compétent. Ces compétences on les acquière chaque jour car chaque histoire médicale est différente. Mais dans le même temps la formation médicale devrait être obligatoire et sanctionnable. Nous sommes en, 2023 , DPC triennale "obligatoire"  , cela ne rime à rien . Pas de sanction si le médecin ne continue pas à se former. Vraiment "on marche sur la tête"
  
  " Un médecin est un étudiant jusqu'à sa mort, une fois qu'il ne se considère plus comme un étudiant, le médecin en lui meurt " Sir William Osler........La médecine est une expérience d'apprentissage continu et vous ne cesserez jamais d'apprendre et de rechercher de nouvelles idées et inventions pour le bien de l'humanité." 
  
  4. Une importante capacité de travail et de résistance aux contraintes
  
  La médecine impose un travail énorme de chaque jour. Losqu'une journée de consutation se termine, quelque fois tard on rentre à la maison  fatigué avec dans la tête les cas difficiles de la journée mais aussi tous les cas des jours précédents. Il en est de  même pour toutes les spécialités médicales qui ont chacune des spécificités. Il est difficile de faire le vide dans sa tête pour les médecins mais aussi pour tous les métiers. La particularité du nôtre c'est que nos patients sont des humains avec leurs caractères, leurs habitudes, leurs demandes, leurs exigences , leurs croyances, leur savoir, leurs contradictions etc. Nous ne sommes pas médecin pour expédier les affaires courantes, bien au contraire. Nous ne sommes pas des gestionnaires de Santé.
  
  “Trois facultés sont dites essentielles au développement de la mentalité : l'observation, la concentration, l'action.”Luc Rochefort 
  
  5. Des capacités intuitives
  
  L'intuition est la conséquence de l'expérience, elle naît de l'expérience. Nous avons dans notre tête des milliers de patients en mémoire, ces patients nous alertent indirectement en examinant un patient et l'on se dit j'ai déjà vu un cas similaire, le puzzle se reforme. Après 40 ans d'exercice , je suis au maximum de mes capacités intuitives. L'intuition c'est faire rapidement le distinguo entre ce qui est grave et ce qui est bénin. Mais c'est aussi la perception que la patient soit raconte n'importe quoi ou qu'il  vous méne en bâteau.L'intuition c'est faire la part du vrai et du faut. L'intuition c'est de comprendre que le patient minimise les choses , souvent c'est le cas de nos confrères. L'intuition  elle est diagnostique mais aussi une aide à la thérapeutique. Quelque fois il faut demander au patient de raconter à nouveau ce qu'il ressent car l'intuition vous dit que la chronologie des faits est invraisemblable.
  
  "La valeur d'un homme tient dans sa capacité à donner et non dans sa capacité à recevoir." Albert Einstein
  
  6. Une importante capacité de concentration
  
  La concentration est nécessaire particulièrement en médecine. L'écoute du patient est très importante, il faut donc rester concentré. Voire les patients complexes en fin de journée, et donner "du temps au temps" (Cervantés). La succession des patients au cours d'une journée de consultation ou d'actes techniques peut s'avérer épuissante, mais il faut rester concentrer, c'est indispensable; Chaque nouveau patient est une nouvelle histoire et il faut "entrer" dans cette histoire.
  
  “Ecoute ton cerveau, il est plus intelligent que toi.” Philippe Michel
  
  7. De grandes qualités cognitives et de réflexion ainsi qu'un esprit critique
  
  

  Qualités cognitives : ce sont les capacités de notre cerveau qui nous permettent d’être en interaction avec notre environnement : elles permettent de percevoir, se concentrer, acquérir des connaissances, raisonner, s’adapter et interagir avec les autres.

   

  Il existe plusieurs fonctions cognitives :
  
  

  L’attention : la capacité à se concentrer pendant une certaine durée, à faire deux choses en même temps.
  
  La mémoire : capacité à retenir des informations visuelles, verbales à court et long terme.
  
  La mémoire de travail : manipuler une information en mémoire (exemple du calcul mental).
  
  Les fonctions exécutives : capacités à s’organiser, à mettre en place des stratégies pour faire face à des situations inhabituelles.
  
  Les fonctions visuo-spatiales : capacité à s’orienter et se repérer.
  
  La cognition sociale : : ce sont les capacités à comprendre les autres, à identifier les différentes émotions et à interpréter correctement son environnement
  
  

  https://centre-ressource-rehabilitation.org/fiche-thematique-les-fonctions-cognitives#:~:text=D%C3%A9finition,et%20interagir%20avec%20les%20autres.
  
  On rajoutera la nécessité d'être capable de synthétiser, c'est le famaux "au total" en fin de lettre de consultation ou du compte rendu du scanner et de l'IRM. Cette synthèse c'est pour le médecin qui a adressé un patient mais c'est aussi destiné au patient. En fin de consultation je lis ma lettre au patient afin de saisir ce qu'il a compris et surtout ce qu'il n'a pas compris.
  
  "Ayez le culte de l'esptit critique" Louis Pasteur
  
  8. Des qualités d'adaptation et d'improvisation
  
  Le médecin doit s'adapter au discours du patient. Une même maladie est exprimée de manière très différente d'un patient à l'autre, il faut donc s'adapter. Improviser pour expliquer avec des mots simples, voire en dessinant sur une feuille blanche ce que l'on va  faire au patient ou lui expliquer un mécanisme. Ne pas hésiter à aller sur google images avec le patient, par exemple pour lui expliquer ce qu'est un stent, une endoprothèse aortique, une fistule artério veineuse pour hémodialyse etc. Une image est souvent mieux mémorisée qu'un écrit. L'explication au patient doit être adaptée à celui qui la reçoit. Ne pas hésiter à tenir compte du métier du patient poiur improviser une explication qu'il saisira mieux.
   
  “L'intelligence, c'est la faculté d'adaptation.” André Gide
  
  9. De la pédagogie
  
  La pédagogie est la base des explications que le médecin doit au patient. Il faut être clair, simple et s'adapter au niveau de connaissance du patient. Expliquer, encore expliquer, toujours expliquer au pateint  c'est notre credo. Expliquer nos décisions, expliquer le diagnostic, expliquer les prescriptions, expliquer une imagerie, ces explications évitent un reproche des patients :  "il ne m'a pas expliqué". Il faut savoir tout dire et quand on ne sait pas, et bien on le dit et on prend l'avis d'un confrère. Nul ne peut tout savoir. Enfin scahez faire parler l'écho  : il est intéressant de faire parler l'écho afin d'expliquer au patient ce dont il souffre et ce en temps réel. Le scanner, l'IRM et l'échographie appartiennent aux examens qui rendent notre organisme transparent.  L'échographie en temps réel permet de  confronter le patient à ce qui se passe au "coeur" de ses organes. Cette visualisation est plus percutante que des images figées et  elle est plus instructive. Ainsi expliquer au patient ce que l'on voit en temps réel doit être accompagné d'explications compréhensibles par le plus grand nombre, donc simples et claires. On se situe bien au-delà des images fixes d'échographie, du scanner et de l'IRM. Voire ce qui se passe "à l'intérieur" et en mouvement change tout pour le patient. Idéalement un écran fixé au-desssus du lit d'examen permet cette visualisation. Il est alors plus facile pour lui de prendre la réelle dimension de ce qui va et de ce qui ne va pas.C'est ainsi que l'on fait parler l'écho .La réalisation d'une échographie obstétricale est l'exemple type de "faire parler l'écho". Le dialogue médecin, mère, père est alors à  son maximum.
  
  https://medvasc.info/1385-il-faut-faire-parler-l-%C3%A9cho
  
  “Quels pédagogues nous étions, quand nous n'avions pas le souci de la pédagogie !” Daniel Pennac
  
  L'INCERTITUDE
  
  "L’incertitude est omniprésente dans la pratique médicale. Elle apparaît quand les données à disposition nepermettent pas de prédire avec exactitude le devenir du patient. Paradoxalement, malgré l’augmentation des connaissances médicales, elle semble s’accroître dans la pratique médicale. Bien que présente à chaque étape de la prise en charge du patient, cette incertitude est peu discutée avec lui. Cependant, il existe une nécessité éthique et légale à sa communication avec le patient. il faut décrire les barrières et les conséquences de la communication de l’incertitude avec le patient et de proposer des stratégies pour améliorer sa communication."
  
  • Il existe un impératif éthique et légal à la communication de l’incertitude avec le patient
  • Selon le contexte, la communication de l’incertitude a un impact variable sur le patient, la prise
  de décision et la relation entre le patient et le médecin
  • Les stratégies actuelles consistent à évaluer le souhait du patient d’être informé de l’incertitude,
  à présenter les informations de manière simple et compréhensible et à soutenir le patient dans la
  gestion de l’incertitude "
  
  https://www.revmed.ch/revue-medicale-suisse/2023/revue-medicale-suisse-813/communiquer-l-incertitude-un-mal-necessaire
  
  “La connaissance progresse en intégrant en elle l'incertitude, non en l'exorcisant.” Edgar Morin
  
  10. De la courtoisie et de l'humilité
  
  

  "Un médecin doit être humble dans son approche des soins médicaux.
  L'humilité signifie reconnaître ses limites et être ouvert d'esprit envers les idées et les perspectives des autres, y compris celles de ses patients. Cela peut aider les médecins à mieux comprendre les besoins et les préoccupations de leurs patients, ce qui peut améliorer la qualité des soins qu'ils fournissent.

  En outre, l'humilité peut également aider les médecins à établir une relation de confiance avec leurs patients, ce qui peut être crucial pour le succès du traitement. Les patients doivent être en mesure de faire confiance à leur médecin et de se sentir à l'aise de discuter de leurs symptômes, de leurs antécédents médicaux et de leurs préoccupations.
  
  

  Enfin, l'humilité peut également aider les médecins à travailler en collaboration avec d'autres professionnels de la santé pour fournir des soins intégrés et holistiques à leurs patients. Cela peut contribuer à une culture de soins plus bénéfique pour toutes les parties impliquées.

  En conclusion, l'humilité est un élément important de l'exercice de la médecine qui peut aider les médecins à fournir des soins de qualité supérieure à leurs patients." https://chat.openai.com/chat

  
  La courtoisie avec les patients est importantes, elle est la fois nécessaire et obligatoire. Le respect de l'autre est la base d'une consultation. Aborder chaque patient avec attention, politesse et tolérance, n'avoir aucun à priori avec quiconque.
   
  
  "Lorsque nous critiquons, il faut le faire avec une humilité et une courtoisie qui ne laisse subsister aucune amertume." Gandhi
  
  11. De la motivation , de la curiosité intellectuelle et même de la passion
  
  Un médecin ne doit pas être passif face au patient . Chaque consultation obéit à des régles strictes . L'anamnèse, l'interrogatoire, l'examen clinique, le diagnostic, la thérapeutique, les explications, le suivi organisé et tout ceci avec passion, avec fougue. Au delà de la consultation les patients parlent de leur métier, de leur situation familiale. Il faut donc être curieux de tout, être au courant du plus grand nombre des choses qui font la vie. Quand on a la passion de ce métier tout fonctionne, tout s'enchaîne mots après mots pour disséquer les maux, mieux les comprendre.
   
   « Tout est possible à qui rêve, ose, travaille et n'abandonne jamais. », Xavier Dolan.
  
  12. Un grand sens de la responsabilité
  
  

  "Le sens de la responsabilité est un élément clé de l'exercice de la médecine. Les médecins sont tenus de fournir des soins médicaux de qualité à leurs patients, en s'efforçant de les guérir ou de les soulager de leur douleur. Cela implique de prendre en compte les antécédents médicaux, les antécédents familiaux et les facteurs de style de vie de chaque patient, et de les utiliser pour élaborer un plan de traitement adapté.

  Le sens de la responsabilité implique également de respecter les principes éthiques de la médecine, tels que le secret médical et le consentement éclairé des patients. Les médecins doivent également être conscients de l'importance de la communication claire et de la collaboration avec d'autres professionnels de la santé pour garantir que les patients reçoivent les meilleurs soins possible.
  
  

  En outre, le sens de la responsabilité implique également de se tenir informé des dernières avancées médicales et de participer à une formation continue pour améliorer ses compétences et son expertise. Les médecins doivent également être conscients des risques potentiels pour la santé publique et être disposés à travailler avec les autorités sanitaires pour les prévenir.
  
  

  Le sens de la responsabilité est un élément fondamental de l'exercice de la médecine, qui aide les médecins à fournir des soins de qualité supérieure à leurs patients, à respecter les normes éthiques de la profession et à contribuer à la santé publique." https://chat.openai.com/chat

  
  “La responsabilité ne peut pas être partagée.” Robert Heinlein.....sauf en RCP
  
  13. Une conscience professionnelle
  
  Etre responsable de nos actes, du diagnostic, du traitement mais aussi de l'erreur. C'est la base de l'ecercice de la médecine et ça s'appelle le responsabilité professionnelle. En cas d'erreur de diagnostic, de thérapeutique ou autre, nous ne devons pas fuir mais être présent pour accompagner le patient et l'aider. et s'expliquer dans le calme; Quand je sui confonté à une discordance entre un écho Doppler, un scanner ou une IRM, je reconvoque immédiatement le patient et je refais l'examen (gratuitement) et après on en rediscute.
  
  “Plaider l'ignorance n'enlèvera jamais notre responsabilité.” John Ruskin
  
  14. De la sérénité et du calme fondés sur des valeurs solides
  
  Le médecin a besoin de sérénité dans sa vie "intérieure",dans sa vie familiale pour être disponible auprès des patients. Il doit se concentrer afin de fixer son attention sur chaque patient et de n'en négliger aucun. Le médecin a ses croyances, ses convictions , son expérience, ses états d'âmes, ses soucis aussi mais face au patient il doit être à la fois serin et travailler dans la sérénité. Une de ses principales qualités dans ce contexte le BON SENS CLINIQUE et le BON SENS tout simplement. Il doit être pragmatique, être capable d'admettre quelque fois des situations inattendues, il doit être capable de se controler, d'avoir de temps en temps une réflexion accélérée qui peut s'avérer nécessaire. Prendre les bonnes décisions n'est pas toujours aisée,mais avec l'expérience, l'intuition, avec son savoir-faire aucune situation n'est sans ressource.
  
  "Avoir du bon sens est inné. Avoir suffisamment de bon sens fait le génie." Geirges Bernard Shaw
  
  
  15. Ne pas soigner ses proches
  
  Question difficile mais effectivement il ne faut pas soigner ses proches car nos notre jugement est affectivement impliqué et donc il n'est pas objectif. On a tendance à sous prescrire ou sur prescrire. Agir en cas de danger vital, OUI. Donner un conseil, une adresse OUI , mais pas plus.On manque de discernement, d'objectivité avec sa famille, alors il vaut mieux éviter et faire confiance aux médecins qui sont à distance de l'environnement familial.
  
  "Ceci est notre première tâche : prendre soin de nos enfants." Barack Obama
  
  16. Attention à  l'INERTIE CLINIQUE (spécialiste Pr Gérad Reach) 
  

  
  "Première loi du mouvement, du principe d'inertie : Tout corps pésévère dans l'état de repos ou de mouvement uniforme en ligne droite dans lequel il se trouve, à moins qu'une force n'agisse sur lui, et ne le contraigne à changer d'état" Sir Issac Nexton, Principes mathématiques de la philiosophie naturelle (1687), taduction par Emmile du Châtelet (1756), citation retrouvée dans le livre de Gérard Reach 'l'Inertie clinique

  
  Je retiendrai deux point importants l'INERTIE CLINIQUE (MEDICALE ) des médecins et la NON OBSERVANCE des patients. L'inertie clinique d'après Gérard REACH se résume par la reconnaissance d'un problème médical donné , mais pas de passage à l'acte, par exemple augmenter une dose de statine car la cible LDL n'est pas atteinte.A l'inertie clinique s'additionne aussi l'inertie thérapeutique.
  https://medvasc.info/1649-inertiu-medicale-etc
  
  Ce phénomène n'est pas rare, loin de là.
  
  17. Etre conscient de la faible compliance des patients à nos prescrions médicamenteuses
  
  La non observance des patients vient en plus compliquer la situation et on peut ajouter les recherches sur Google des patients qui vient renforcer cette non observance. Enfin l'entourage "éclairé " du patient , apporte la cerise sur le gâteau de la non observance.La multiplicité des recommandations amène aussi son lot d'incertitude. Trop de recommandations sur le même sujet tue la recommandation la plus pertinente. Je vous conseille pour réfléchir sur ce sujet oh combien important de lire les livre ese Gérard Reach : l'INERTIE CLINIQUE, une critique de la raison médicale de 2012 et plus récemment du même auteur POUR UNE MEDECINE HUMANAINE de 2022. On y trouve toutes les bonnes solutions pour une médecine plus raisonnée.
  
  Soyons humbles quand on prescrit !  L'humilité une qualité essentielle du "bon médecin" 
  
  18. Un truc en plus : le NUDGE médical
  https://medvasc.info/1155-nudge-et-m%C3%A9decine
  
  

  La théorie du nudge ou "coup de coude" en anglais, a été développée par le prix Nobel d'économie 2017 Richard H Thaler. Cette technique issue de l'économie comportementale se propose d'influencer nos comportements dans notre propre intérêt. Plus simplement, c'est passer de l’intention à l’action avec une "petite" suggestion ou le "paternalisme libertaire" ou "comment inspirer la bonne décision"....mais le patient reste le seul maître de sa décision.
  
  Un exemple : plaques carotidiennes : un nudge efficace : visualisation de la maladie athéroscléreuse asymptomatique pour une prévention cardiovasculaire optimale (VIPVIZA) étude publiée dans le Lancet (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30522919/). But de cette étude déterminer si les informations picturales échographiques sur l'athérosclérose carotidienne sub-clinique, ciblant à la fois les médecins de soins primaires et les individus, améliorent la prévention et bien oui.La prise de cionscience de la nécessité de changer de vie et de contoler les facteurs de risque est au rendez-vous. Cela fait 10 ans que j'utilise ce procédé, le patient dispose d'un écran vidéo en face de lui. En faisant l'examen les plaques sont décrites.....la suite est simple comment fait-on pour les faire disparaître et de là, la discusion née et elle est fructueuse....c'est un moyen "d'emmener" le patient vers une correction des FDRCV renforcée.Effet nudge réussi.Changer les comportements de manière douce, c'est aussi utliser le caractère subliminal des faits et des choses. C'est influencer le patient "sur la pointe des pieds", c'est du nudge aussi.
  
  Ne pas oublier enfin , le deuxième avis : https://medvasc.info/1767-le-deuxi%C3%A8me-avis

  
  
  J'ai posé la question à l'IA ; qu'est ce qu' un bon médecin ? 
  
  Préambule nécessaire
   
  "Il y a de nombreuses raisons d’espérer en l’évolution de la médecine, à l’âge de l'IA, mais tout autant de la craindre. De nombreuses questions restent sans réponse. Il nous appartiendra donc de rester optimiste et de ne pas freiner le développement de l'IA, mais aussi de nous montrer prudents dans les processus que nous utiliserons pour l’évaluer et l’utiliser. Au-delà de cette thématique. Nous devons également veiller à ce que le développement de l'IA ne favorise pas une médecine à deux vitesses où seuls des patients, les plus aisés pourront bénéficier des toutes dernières technologies."Jean Emmanuel Bidault
  
  Voici la réponse  : 
   https://chat.openai.com/chat/339d3061-25b7-4f4e-91c5-f54270181338
   Être un bon médecin nécessite une combinaison de connaissances, de compétences et de qualités personnelles.
  
  Voici quelques qualités importantes à posséder pour l'IA :

  1. Compassion : Un bon médecin doit être empathique et attentionné envers ses patients et leurs familles, et doit avoir un véritable désir de les aider.

  2. Empathie et compassion : Les médecins doivent être capables de comprendre et de comprendre les expériences, les émotions et les besoins de leurs patients.
     
     
  3. L'éthique médicale est un ensemble de principes moraux qui guident la pratique médicale. Il se concentre sur les obligations et les responsabilités des médecins envers leurs patients et sur les valeurs fondamentales qui sous-tendent leur travail, telles que la dignité, la confidentialité et la justice. Les principaux principes éthiques en médecine incluent le respect de la dignité et de la vie privée du patient, le devoir de fournir des soins de qualité, la responsabilité de protéger les informations confidentielles du patient et de ne pas les divulguer sans leur consentement, et le devoir de respecter les décisions du patient en matière de soins.
     
     
     Le respect de l'autonomie du patient est également un élément important de l'éthique médicale. Cela signifie que les médecins doivent respecter les choix et les décisions du patient en matière de soins, même s'ils ne sont pas d'accord avec eux. Les médecins doivent également être transparents et honnêtes avec leurs patients et leur fournir toutes les informations nécessaires pour prendre une décision éclairée sur leur traitement.
     
     
     L'éthique médicale est un domaine en évolution constante et les médecins sont tenus de se tenir informés des dernières avancées en matière d'éthique médicale et de les intégrer dans leur pratique. Les codes déontologiques et les recommandations éthiques peuvent varier d'un pays à l'autre, mais les principes fondamentaux restent les mêmes.
     
     Les médecins sont tenus de suivre ces principes pour garantir qu'ils exercent leur profession avec intégrité et en respectant les droits et les intérêts de leurs patients.

  4. Compétences en communication : un bon médecin doit être capable de communiquer efficacement avec ses patients et d'expliquer les conditions médicales et les traitements de manière claire et compréhensible.

  5. Souci du détail: Un bon médecin doit être méticuleux et précis dans son travail, et doit être capable de diagnostiquer et de traiter avec précision ses patients.

  6. Adaptabilité: La médecine est un domaine en constante évolution, et un bon médecin doit être capable de s'adapter aux nouvelles avancées et technologies médicales.

  7. Endurance physique et mentale: Les longues heures et la nature physiquement et émotionnellement exigeante du travail exigent une constitution solide et un engagement à prendre soin de soi.

  8. Compétences en résolution de problèmes : Un bon médecin doit être capable de diagnostiquer et de traiter des patients souffrant de troubles médicaux complexes et doit posséder de solides compétences en résolution de problèmes.

  9. Patience: Un bon médecin doit être patient, surtout lorsqu'il s'agit de patients difficiles ou de cas médicaux complexes.

  10. Leadership: Un bon médecin doit être capable de diriger et de gérer son équipe médicale et doit être capable de déléguer efficacement les responsabilités.

  11. Professionnalisme: Un bon médecin doit être professionnel en tout temps et doit maintenir des normes éthiques et morales élevées dans sa pratique.

  12. Apprentissage continu: Un bon médecin doit s'engager à poursuivre sa formation et à se tenir au courant des dernières avancées et pratiques médicales.
      
      
      

  Est-ce éthique d'utiliser une IA pour rédiger un texte sur ce qu'est un bon médecin ? 
  
  Tout d'abord si c'est le cas il faut le dire et mettre le lien, c'est le minimum. 
  
  Ce qui est perverse c'est se servir de phrases ou bout de phrase et les inclure dans son texte , heureusement avec un logiciel adapté c'est décelable. 
  
  Dans un texte précédent j'avais commencé une réflexion sur ce sujet : https://medvasc.info/1929-l-ia-se-d%C3%A9mocratise-pour-le-bien-ou-le-pire
  
  Les points retenus 
  
  Cet outil est à la fois fabuleux et hyper-dangereux

   

  Fabuleux parce que vous pouvez poser n'importe quelle question et vous aurez une réponse qui tient la route
  
  Fabuleux parce que cela fonctionne dans toutes les langues
  
  

  Fabuleux parce que vous pouvez tout savoir d'un auteur historique , d'une question médicale etc en une poignée de secondes
  
  Fabuleuxcar en médecine les pistes sont nombreuses

  Dangereux, car les données sont en fait le plus souvent un plagiat fabriqué à travers plusieurs sources
  
  Dangereux, car à terme, on ne saura plus qui a écrit quoi, dans un roman, un essai, un article médical etc
  
  Dangereux, car on assiste à un pillage de la propriété intellectuelle
  
  Dangereux, car c'est gratuit et accessible à toutes et à tous
  
  Dangereux, car c'est pire que le COPIER/COLLER
  
  Mai l'IA est-elle utile pour la médecine ? 

  REPONSE IA
  https://chat.openai.com/chat/1ae35045-fe16-4bd4-b18a-b9bbcff59d72
  
  Oui, l'intelligence artificielle (IA) a le potentiel d'être extrêmement utile dans le domaine de la médecine.En fait, l'IA est déjà utilisée de diverses manières pour améliorer les résultats des soins de santé et rendre la prestation des services médicaux plus efficace et efficiente.Voici quelques exemples :

  1. Diagnostic et planification du traitement : l'IA peut être utilisée pour analyser des images médicales et d'autres données afin d'aider au diagnostic et à la planification du traitement. Par exemple, les algorithmes d'IA peuvent être formés pour identifier et classer les maladies sur la base d'images médicales, telles que les rayons X ou les IRM.

  2. Analyse prédictive : l'IA peut être utilisée pour analyser de grandes quantités de données sur les patients afin d'identifier des modèles et de faire des prédictions sur les résultats de santé. Cela peut aider les spécilaiste en de soins de santé à prendre des décisions plus éclairées concernant les soins et le traitement des patients.

  3. Médecine personnalisée : l'IA peut être utilisée pour analyser les données individuelles des patients et prédire le meilleur traitement en fonction des caractéristiques et de l'historique uniques de ce patient.

  4. Découverte de médicaments : l'IA peut être utilisée pour analyser de grandes quantités de données liées aux interactions médicamenteuses, à l'efficacité et à la sécurité afin d'aider à identifier de nouveaux traitements et à améliorer ceux qui existent déjà.

  Ce ne sont là que quelques exemples de la manière dont l'IA peut être utilisée en médecine. L'utilisation de l'IA dans les soins de santé en est encore à ses débuts, mais elle a le potentiel de révolutionner la manière dont les services médicaux sont fournis et d'améliorer les résultats de santé pour les patients.
  
  L'IA est'elle utile en médecine ? 
  REPONSE LITTERATURE MEDICALE
  
  "L'intelligence artificielle (IA) est un domaine de l'informatique qui vise à imiter les processus de pensée humaine, la capacité d'apprentissage et le stockage des connaissances. Des techniques d'IA ont été appliquées en médecine cardiovasculaire pour explorer de nouveaux génotypes et phénotypes dans les maladies existantes, améliorer la qualité des soins aux patients, permettre la rentabilité et réduire les taux de réadmission et de mortalité. Au cours de la dernière décennie, plusieurs techniques d'apprentissage automatique ont été utilisées pour le diagnostic et la prédiction des maladies cardiovasculaires. Chaque problème nécessite un certain degré de compréhension du problème, en termes de médecine cardiovasculaire et de statistiques, pour appliquer l'algorithme d'apprentissage automatique optimal. Dans un avenir proche, l'IA entraînera un changement de paradigme vers la médecine cardiovasculaire de précision. Le potentiel de l'IA en médecine cardiovasculaire est énorme ; cependant, l'ignorance des défis peut éclipser son impact clinique potentiel. Cet article donne un aperçu de l'application de l'IA dans les soins cliniques cardiovasculaires et discute de son rôle potentiel dans la facilitation de la médecine cardiovasculaire de précision."
  Krittanawong C, Zhang H, Wang Z, Aydar M, Kitai T. Artificial Intelligence in Precision Cardiovascular Medicine. J Am Coll Cardiol. 2017 May 30;69(21):2657-2664. doi: 10.1016/j.jacc.2017.03.571. PMID: 28545640.
  https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0735109717368456?via%3Dihub
  
  "Au cours de la dernière décennie, l'intelligence artificielle (IA) a largement contribué à la résolution de divers problèmes médicaux, dont le cancer. L'apprentissage en profondeur (DL), un sous-domaine de l'IA, se caractérise par sa capacité à effectuer une extraction automatisée de caractéristiques et a un grand pouvoir dans l'assimilation et l'évaluation de grandes quantités de données complexes. Sur la base d'une grande quantité de données médicales et de nouvelles technologies informatiques, l'IA, en particulier la DL, a été appliquée dans divers aspects de la recherche en oncologie et a le potentiel d'améliorer le diagnostic et le traitement du cancer. Ces applications vont de la détection précoce du cancer, au diagnostic, à la classification et au classement, à la caractérisation moléculaire des tumeurs, à la prédiction des résultats des patients et des réponses au traitement, au traitement personnalisé, aux flux de travail de radiothérapie automatique, la découverte de nouveaux médicaments anticancéreux et les essais cliniques. Dans cette revue, nous avons présenté le principe général de l'IA, résumé les principaux domaines de son application pour le diagnostic et le traitement du cancer, et discuté de ses orientations futures et des défis restants. Alors que l'adoption de l'IA dans l'utilisation clinique augmente, nous prévoyons l'arrivée de soins contre le cancer basés sur l'IA."
  Chen ZH, Lin L, Wu CF, Li CF, Xu RH, Sun Y. Artificial intelligence for assisting cancer diagnosis and treatment in the era of precision medicine. Cancer Commun (Lond). 2021 Nov;41(11):1100-1115. doi: 10.1002/cac2.12215. Epub 2021 Oct 6. PMID: 34613667; PMCID: PMC8626610.
  https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0735109717368456?via%3Dihub
  
  "L’intelligence artificielle (IA) est un domaine de recherche en pleine expansion et promis à un grand avenir. Ses applications, qui concernent toutes les activités humaines, permettent notamment d’améliorer la qualité des soins. L’IA est en effet au cœur de la médecine du futur avec les opérations assistées, le suivi des patients à distance, les prothèses intelligentes, ou encore les traitements personnalisés grâce au recoupement de données (big data)… Dans ce cadre, les chercheurs développent des approches et techniques multiples, du traitement des langues et de la construction d’ontologies, à la fouille de données et à l’apprentissage automatique. Il est toutefois indispensable que le grand public comprenne comment fonctionnent ces systèmes pour savoir ce qu’ils font et surtout ce qu’ils ne font pas. Le robot omniscient, qui pour beaucoup symbolise l’IA, n’est pas pour demain !"
  https://www.inserm.fr/dossier/intelligence-artificielle-et-sante/
  
  "Ophtalmologie, gastro-entérologie, dermatologie, cancérologie, chirurgie, anatomie pathologique, épidémiologie, psychiatrie, organisation hospitalière… : aucun champ de la médecine n’échappe à la révolution numérique en cours.
  L’intelligence artificielle, le traitement numérique des données, la robotisation, les interfaces cerveau-machine, promettent des choses aussi diverses que le traitement personnalisé des tumeurs cancéreuses, l’organisation des urgences hospitalières, la chirurgie de précision, la commande de prothèse de membre par la pensée, le développement de logiciel conversationnel à même de repérer les risques suicidaires…Où se situe la France dans la recherche sur ces thématiques innovantes ? Comment obtenir des données structurées et utilisables ? Comment les protéger ? Comment un algorithme incapable de bon sens peut-il néanmoins exceller dans certaines tâches spécialisées ? Peut-on prédire l’impact à venir sur la distribution des emplois ? Comment obtenir, et mériter, la confiance du public ?Cet ouvrage, que les auteurs ont voulu le plus accessible possible, est né de la rencontre d’un mathématicien, Cédric Villani, attaché à montrer les promesses de l’intelligence artificielle, avec un chirurgien chercheur, Bernard Nordlinger, qui mène d’ambitieux essais thérapeutiques pour améliorer le traitement des cancers, rejoints par Olivier de Fresnoye. Il reflète les travaux du groupe de travail « Intelligence artificielle et santé » créé par l’Académie nationale de médecine et l’Académie des sciences."
  https://www.cnrseditions.fr/catalogue/biologie-et-sante/medecine-et-intelligence-artificielle/
  
  "Les systèmes d’intelligence artificielle (IA) sont très prometteurs pour améliorer les soins médicaux et les résultats en matière de santé. En tant que tel, il est crucial de s’assurer que le développement de l’IA clinique est guidé par les principes de confiance et d’explicabilité. Mesurer les connaissances médicales de l’IA par rapport à celles des cliniciens humains experts est une première étape cruciale dans l’évaluation de ces qualités. Pour ce faire, nous avons évalué les performances de ChatGPT, une IA basée sur le langage, lors de l’examen de licence médicale des États-Unis (USMLE). L’USMLE est un ensemble de trois tests normalisés de connaissances de niveau expert, qui sont requis pour l’autorisation d’exercer la médecine aux États-Unis. Nous avons constaté que ChatGPT fonctionnait au seuil de réussite de 60 % ou presque. Étant le premier à atteindre ce point de référence, cela marque une étape importante dans la maturation de l’IA. De manière impressionnante, ChatGPT a pu atteindre ce résultat sans l’apport spécialisé d’entraîneurs humains. En outre, ChatGPT a montré un raisonnement compréhensible et des connaissances cliniques valides, donnant une confiance accrue à la confiance et à l’explicabilité. Notre étude suggère que les grands modèles linguistiques tels que ChatGPT peuvent potentiellement aider les apprenants humains dans un contexte d’éducation médicale, en prélude à une intégration future dans la prise de décision clinique."
  Performance de ChatGPT sur USMLE: potentiel pour la formation médicale assistée par l’IA à l’aide de grands modèles de langage | PLOS Santé numérique
  
  
  
  La SYNTHESE des SYNTHESES, la consultation médicale qui entraînera la DECISION MEDICALE