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May 24, 2024

Robot docteur de radiomessagerie ?

Tout comme un médecin de famille qui vous traite depuis des années, les systèmes informatiques pourraient – ​​hypothétiquement – ​​connaître les antécédents médicaux complets d'un patient. Une expérience plus courante, bien sûr, est de voir un nouveau

Tout comme un médecin de famille qui vous traite depuis des années, les systèmes informatiques pourraient – ​​hypothétiquement – ​​connaître les antécédents médicaux complets d'un patient. Une expérience plus courante, bien sûr, consiste à consulter un nouveau médecin ou un spécialiste qui ne connaît que vos derniers tests de laboratoire.

Mais à mesure que l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) dans les applications de santé se développe, les prestataires de santé recherchent des moyens d'améliorer l'expérience des patients avec les médecins machines. Et dans certaines circonstances, les machines peuvent présenter des avantages en tant que prestataires médicaux, selon Joseph B. Walther de l'UC Santa Barbara, professeur distingué en communication et titulaire de la chaire présidentielle Mark et Susan Bertelsen en technologie et société.

"'Qui nous connaît vraiment mieux : une machine capable de stocker toutes ces informations, ou un humain qui ne nous a jamais rencontré auparavant ou n'a pas développé de relation avec nous, et qu'est-ce que nous valorisons dans une relation avec un expert médical ?' " a demandé Walther, également directeur du Centre pour les technologies de l'information et la société à l'UCSB. « Cette recherche se demande donc : qui nous connaît le mieux – et qui aimons-nous le plus ?

Réponse : c'est compliqué.

Walther et des chercheurs de Penn State ont récemment collaboré à une étude dans laquelle les participants ont été assignés au hasard à interagir avec un médecin IA, un médecin assisté par IA ou un médecin humain. Lorsque les patients croyaient discuter avec des médecins humains, ils préféraient que le médecin les appelle par leur prénom. Mais lorsqu’un médecin artificiel invoquait son nom et ses antécédents médicaux, il était moins susceptible de tenir compte des conseils de santé générés par l’IA.

En fait, lorsque la version machine utilisait le prénom des patients et faisait référence à leurs antécédents médicaux dans la conversation, les participants à l'étude étaient non seulement moins susceptibles de suivre les ordres du médecin IA, mais ils étaient également plus susceptibles de considérer un chatbot de santé IA intrusif. Cependant, ils s’attendaient à ce que les médecins humains les différencient des autres patients et étaient moins susceptibles de s’y conformer lorsqu’un médecin humain ne se souvenait pas de leurs informations.

Les résultats offrent une preuve supplémentaire que les machines franchissent une ligne fine en servant de médecins, a déclaré S. Shyam Sundar, professeur James P. Jimirro d'effets médiatiques au Donald P. Bellisario College of Communications et codirecteur du laboratoire de recherche sur les effets médiatiques à État de Penn.

"Les machines n'ont pas la capacité de ressentir et d'expérimenter, donc lorsqu'elles demandent aux patients comment ils se sentent, ce ne sont en réalité que des données", a déclaré Sundar, également affilié à l'Institute for Computational and Data Sciences (ICDS) de Penn State. dans un article de Matt Swayne de Penn State News. "C'est peut-être une des raisons pour lesquelles les gens ont été réticents à l'IA médicale dans le passé."

L'équipe a conçu cinq chatbots pour l'étude en deux phases, recrutant un total de 295 participants pour la première phase ; 223 sont revenus pour la deuxième phase. Dans la première partie de l’étude, les participants ont été assignés au hasard pour interagir soit avec un médecin humain, soit avec un médecin IA, soit avec un médecin assisté par l’IA.

Au cours de la deuxième phase, les participants devaient interagir à nouveau avec le même médecin. Cependant, lorsque le médecin a lancé la conversation cette fois-ci, soit il a identifié le participant par son prénom et a rappelé les informations de la dernière interaction, soit il a demandé à nouveau comment le patient préférait qu'on s'adresse à lui et a répété ses questions sur ses antécédents médicaux.

Dans les deux phases, les chatbots ont été programmés pour poser huit questions concernant les symptômes et les comportements du COVID-19, et proposer un diagnostic et des recommandations, a expliqué Jin Chen, doctorant en communications de masse à Penn State et premier auteur de l'article.

« Nous avons choisi de nous concentrer sur le COVID-19 parce qu’il s’agissait d’un problème de santé majeur au cours de la période d’étude », a déclaré Jin Chen.

Accepter les médecins en IA

Alors que les prestataires de soins médicaux recherchent des moyens rentables de fournir de meilleurs soins, les services médicaux d’IA peuvent constituer une alternative. Cependant, les médecins en IA doivent fournir des soins et des conseils que les patients sont prêts à accepter, selon Cheng Chen, doctorant à Penn State et co-auteur.