IA & Santé : la relation médecin-patient redéfinie

D'une relation directe à un monde « 4.0 » : médecin, patient, IA et données

Pour le Dr Loïc Etienne, médecin urgentiste depuis 1980 et fondateur de la solution d'intelligence artificielle MedVir, la relation médecin-patient a traversé quatre grandes phases. Le « monde 1.0 » est celui du colloque singulier classique : le médecin et le patient se parlent directement, sans intermédiaire. Le « monde 2.0 » introduit un média entre les deux, comme le téléphone : c'est le cas de la régulation médicale, où le médecin doit se faire une idée de la situation à partir de la seule voix du patient, sans dossier ni certitude. Le « monde 3.0 », qui s'est installé progressivement, voit s'interposer des données (data) entre le médecin et le patient. Nous sommes aujourd'hui, selon Loïc Etienne, dans un « monde 4.0 » où l'intelligence artificielle et les données forment un nouvel acteur, aux côtés du médecin et du patient, mais un acteur qui reste « disjoint » du réel humain : la machine raisonne avec de la donnée digérée, quand le médecin et le patient restent, eux, dans l'expérience vécue.

Le patient « augmenté » : de Docteur Google à l'IA générative

Le Dr Rajae Ghanimi rappelle qu'autrefois, la relation médecin-patient reposait sur un colloque singulier entre un sachant (le médecin) et un exécutant (le patient). Cette hiérarchie s'est rééquilibrée avec l'arrivée d'abord de Google, puis aujourd'hui de l'IA générative type ChatGPT : le patient arrive désormais en consultation avec des informations déjà consultées, parfois en vrac. Loïc Etienne partage cette lecture et y voit davantage un progrès qu'un obstacle : selon lui, le patient devient « sachant augmenté » par les IA génératives, tout comme le médecin devient lui aussi plus « sachant » grâce à ces mêmes outils. Le rapport entre les deux est désormais plus équilibré (« fifty-fifty »), à condition, insiste-t-il, d'utiliser ces technologies avec intelligence. Pour Rajae Ghanimi, cela impose au médecin une obligation implicite : développer sa littérature numérique et algorithmique pour éviter une asymétrie d'information face à un patient de mieux en mieux renseigné.

Pourquoi les IA génératives se trompent

Un point technique important abordé par Loïc Etienne : les IA génératives (type ChatGPT, Claude, Perplexity) sont sujettes aux hallucinations, car, selon lui, elles ne comprennent rien à ce qu'elles font. Elles repèrent des tendances statistiques mais n'ont pas de compréhension réelle de la situation clinique. C'est pour cette raison que MedVir, la solution qu'il a développée, mise sur une approche différente : un système symbolique avec une couche d'apprentissage, construit sur 35 ans de travail avec des médecins urgentistes pour identifier et prioriser les bonnes questions à poser face à une situation d'urgence, plutôt que sur un grand modèle de langage générique.

Radiologie : quand la machine devient plus « sachante » que le médecin

Loïc Etienne alerte sur un risque spécifique en radiologie, où les IA deviennent, selon lui, si performantes qu'elles dépassent la capacité des radiologues à vérifier si leurs conclusions sont exactes. Le danger : que le médecin devienne « de moins en moins sachant » à mesure que la machine devient « de plus en plus sachante », sans qu'on sache toujours qui, de l'humain ou de la machine, a raison en cas de désaccord.

Qui est responsable si un médecin n'utilise pas l'IA ?

Sur la question de la responsabilité juridique, Loïc Etienne distingue nettement éthique et droit. Il illustre son propos par un cas concret : un médecin qui transporte lui-même un patient à l'hôpital dans sa voiture, hors protocole, faute de SAMU disponible, et qui sauve son patient, agit de façon éthique bien qu'en dehors des règles. À l'inverse, un médecin qui respecte scrupuleusement le protocole (attendre le SAMU) alors que le patient décède dans l'attente peut être jugé responsable devant la justice, même s'il a suivi les règles. Pour lui, l'éthique relève de ce que le soignant se doit à lui-même face à une situation donnée, tandis que la responsabilité relève du juridique. Ne pas utiliser une IA fiable et disponible, quand elle aurait pu éclairer une décision, engage donc potentiellement la responsabilité du soignant, au même titre qu'une mauvaise utilisation de l'IA.

Un cadre réglementaire qui existe déjà

Répondant à une question sur l'encadrement légal de l'IA en santé publique, Loïc Etienne rappelle que les dispositifs médicaux basés sur l'IA sont déjà classés (classe 1, 2a, 2b) selon leur niveau d'impact sur la décision médicale. MedVir, précise-t-il, est en cours de classification en tant que dispositif médical. Un dispositif de « classe 3 », où l'IA prendrait seule des décisions à la place du soignant (par exemple déclencher elle-même un appel au SAMU), n'existe aujourd'hui pas : la décision finale reste entre les mains du professionnel de santé.

Ce webinaire, organisé dans le cadre du certificat IA appliquée à la santé

Ce webinaire a été organisé en marge du Certificat en intelligence artificielle appliquée à la santé, porté conjointement par HealthTech Institute et le Centre Hippocrate, et animé notamment par le Dr Rajae Ghanimi elle-même. Retrouvez tous nos webinaires, replays et prochains rendez-vous compris, sur notre page dédiée.