Médecine à l'ère de l'IA générative

L'intégration croissante de l'intelligence artificielle (IA) transforme profondément la pratique médicale et redéfinit le rôle des professionnels de la santé. Ce chapitre explore les motivations à devenir médecin dans ce contexte, l'évolution du patient et de la société, et la manière dont l'IA influence la prise de décision clinique.

La profession médicale est en pleine mutation. Les motivations traditionnelles, comme guérir les gens et sauver des vies, restent centrales, mais la mémorisation massive de connaissances n'est plus l'unique pilier de l'expertise. L'IA, déjà utilisée par près de 28% des médecins dans le monde, modifie les compétences requises, rendant plus important le rôle du médecin dans l'interprétation et l'application critique des informations générées par l'IA.

En moins de cinq ans, l'IA est passée du laboratoire à notre quotidien, y compris dans le domaine médical. Cette révolution technologique a des implications profondément humaines. Le médecin n'est plus la première source d'information consultée par les patients, mais devient plutôt celui qui doit aider à discerner le vrai du faux, le pertinent de l'incertain, face à une quantité colossale de données.

Les patients sont désormais plus informés et ont des attentes variées, même face à un diagnostic identique. Certains refuseront un traitement tandis que d'autres exigeront toutes les options possibles. L'IA, malgré sa capacité à traiter les données, n'est pas consciente et ne soigne pas une société ; elle ne peut pas ressentir ni comprendre l'expérience subjective du patient. Le médecin doit donc s'attacher à l'écoute, à l'empathie et à la compréhension du contexte familial, social et culturel de chaque individu.

L'IA ne remplacera pas le médecin, mais redéfinira son rôle. Le futur médecin ne sera pas en concurrence avec l'IA, mais devra savoir quand lui faire confiance, quand la remettre en question et quand l'ignorer. Il sera également responsable d'expliquer les recommandations de l'IA aux patients et d'assumer la responsabilité des décisions prises. Les patients auront toujours besoin d'un professionnel capable d'écouter leurs peurs, de comprendre leur situation et de les accompagner dans des décisions difficiles.

Un scénario de gastroentérite en consultation médicale, tel qu'enregistré chez la Dre Martin, peut servir d'ancrage pour illustrer comment l'IA pourrait potentiellement aider au diagnostic ou à la gestion du patient, tout en soulignant l'importance cruciale de l'interaction humaine et de la décision clinique du médecin.

L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans le domaine médical exige une compréhension approfondie de ses mécanismes, de ses capacités et de ses limites. Ce chapitre explore le fonctionnement des IA génératives, leurs modèles linguistiques, leurs biais inhérents et la manière d'évaluer leurs réponses de manière critique. Il aborde également l'impact de l'IA sur la formation médicale et les directives pour son utilisation responsable.

Contrairement aux programmes traditionnels qui suivent des instructions précises, les programmes d'IA générative sont conçus pour apprendre et améliorer leurs performances au fil du temps. Ils apprennent à partir d'exemples pour ensuite prédire ou créer de nouvelles données. Ce processus repose souvent sur des réseaux de neurones artificiels, où chaque neurone détermine des probabilités basées sur des entrées pondérées, puis transmet ces informations à des couches successives pour affiner les prédictions.

Les LLM sont caractérisés par un nombre colossal de paramètres et sont entraînés sur de vastes corpus de textes. Leur nature linguistique leur permet de reproduire la syntaxe et la sémantique du langage humain en prédisant la suite la plus probable à une entrée donnée (prompt). Cela leur confère une connaissance générale basée sur les textes d'entraînement, mais les rend également sujets à des limitations fondamentales.

Les IA génératives ne sont pas conçues pour produire des informations factuellement exactes. Leurs réponses reflètent les limites des données d'entraînement et peuvent reproduire des biais existants, qu'ils soient de genre, raciaux, ethniques ou culturels. De plus, une IA peut ne pas avoir accès à certaines informations spécifiques, comme des articles scientifiques non publiés en accès libre. Ces limitations peuvent conduire à des inexactitudes ou des interprétations erronées.

Les hallucinations sont des conséquences directes du fonctionnement statistique des LLM. L'IA cherche toujours à compléter un prompt avec les mots les plus probables selon son modèle, sans notion intrinsèque de vérité ou de fiabilité. Les biais et les hallucinations ne sont donc pas de simples "problèmes de jeunesse" qui disparaîtront avec le temps, mais des caractéristiques inhérentes au fonctionnement actuel des IA génératives.

Une évaluation critique des réponses de l'IA est essentielle. Cela implique de ne pas accepter les informations à leur valeur nominale, mais de les soumettre à un processus de vérification rigoureux. La méthode de lecture latérale, qui consiste à consulter plusieurs sources indépendantes pour corroborer ou infirmer les affirmations, est un outil précieux pour cette démarche.

L'utilisation des IA dans l'apprentissage présente des risques, notamment le "deskilling" pour les professionnels (perte de compétences par dépendance à l'outil) et le "neverskilling" pour les étudiants (manque d'acquisition de compétences initiales). Il est recommandé d'adopter une intégration progressive et responsable de l'IA, en commençant par le développement de compétences fondamentales sans IA, puis en intégrant l'outil de manière guidée, et enfin en l'utilisant en mode collaboratif en reconnaissant ses limites.

L'Université de Genève (UNIGE) et sa Faculté de médecine ont établi des recommandations claires pour l'usage des IA génératives dans le cadre de l'enseignement. Ces directives visent à former les étudiants à comprendre les principes de fonctionnement de l'IA, à être conscients des enjeux éthiques et des règles de partage des données, à formuler des prompts efficaces, à analyser critiquement les réponses et à citer correctement les travaux générés par l'IA afin d'éviter la fraude et le plagiat.

En clinique, l'IA ne remplace pas le jugement médical. Un cas clinique a montré que même si une IA peut confirmer un diagnostic différentiel, elle ne garantit pas la justesse du raisonnement, pouvant reproduire et renforcer les biais humains. Le futur médecin doit savoir quand faire confiance à l'IA, quand la remettre en question ou l'ignorer, comment l'expliquer au patient et, surtout, assumer la responsabilité finale de la décision. Les patients ont besoin d'écoute, de compréhension de leur contexte, d'aide dans les décisions difficiles, de défense de leurs intérêts et d'une interprétation critique des recommandations de l'IA.

La médecine est fondamentalement une construction culturelle, dont les modes de pensée et les pratiques varient. Elle possède ses propres théories, son langage, ses valeurs et ses rituels, tout en incluant des aspects universels comme l'anatomie et la physiologie. Cette culture médicale est façonnée par l'histoire et peut être interrogée et faire l'objet d'une évolution consciente.

Une distinction clé en médecine sépare la perception de la maladie. La maladie du médecin (Disease) se réfère au trouble pathologique tel qu'il est compris par le praticien, basé sur son savoir biologique et son expérience clinique. En revanche, la maladie du malade (Illness) désigne l'expérience vécue par le patient et son entourage, incluant les dimensions psychologiques et sociales.

Cette divergence peut mener à des situations où le traitement, bien que techniquement réussi selon les critères médicaux, est perçu comme catastrophique par le patient en raison de ses effets secondaires sur la qualité de vie, l'apparence physique, les activités ou l'isolement social. La souffrance du patient ne se limite pas aux symptômes physiques et peut être accrue si le médecin ignore son expérience subjective.

Pendant trois siècles, la culture médicale a été dominée par le modèle biomédical, héritier du cartésianisme et du positivisme. Ce modèle scientifique tend à fractionner les problèmes en éléments isolés et vise à maximiser les effets positifs de la médecine pour le plus grand nombre, négligeant parfois la complexité individuelle et ce qui sort de la norme statistique. Bien qu'il ait mené à des avancées spectaculaires, il est aussi critiqué pour son impact sur la relation médecin-patient, la spécialisation excessive et l'insatisfaction des patients.

Face aux limites du modèle biomédical, le modèle bio-psycho-social, dont la paternité est attribuée à Engel (1977), a émergé. Il propose une vision plus holistique, considérant que les dimensions biologiques, psychologiques et socio-environnementales de la santé sont indissociables et d'égale importance. Ce modèle renoue avec des traditions plus anciennes, comme l'humanisme et l'éthique du Care, et intègre les mouvements de patients, plaçant la personne du patient au cœur du soin.

L'art du soin ne se limite pas à l'application de la science, mais implique une double réponse : se fonder sur l'approche scientifique et adapter la posture personnelle du soignant à travers l'hospitalité et l'écoute. La médecine implique une interpellation éthique, où l'attention portée à la dignité de l'individu est synonyme de qualité des soins, tant technique que relationnelle.

Les plaintes fréquentes des patients concernent les relations interpersonnelles, caractérisées par la dépersonnalisation et le manque d'empathie. Les patients se plaignent de vécus d'atteintes à la dignité, de manque de considération, de sentiment d'être ballotés et d'un manque d'informations claires. Ces expériences négatives soulignent l'importance de la qualité relationnelle du soin, où l'écoute, la bienveillance et le respect des choix du patient sont essentiels.

Pour les futurs médecins, cela signifie qu'en plus d'acquérir de vastes connaissances biomédicales, il est crucial d'apprendre à communiquer, à comprendre les représentations des patients et à intégrer les déterminants socio-environnementaux de la santé. Cultiver une pensée critique et une ouverture au monde est fondamental pour entretenir la vitalité émotionnelle face aux patients, reconnaître ses propres limites et faire évoluer la culture médicale.

L'art du soin répond à l'appel à l'aide du malade en se fondant sur une approche scientifique pour comprendre, pronostiquer, contrôler et prévenir les maladies. Il nécessite également d'adapter la posture personnelle du soignant, en adoptant une attitude d'hospitalité et d'écoute. Cette dualité entre savoir scientifique et sagesse pratique, ainsi que l'acceptation des paradoxes, est au cœur de l'art du soin.

La médecine académique, bien que souvent perçue comme une science, intègre également un aspect artistique qui réside dans l'évaluation clinique et la subjectivité du soignant. Cette dimension est cruciale car la médecine est avant tout une interpellation éthique, où l'attention portée aux individus garantit la qualité des soins, tant sur le plan relationnel que technique. La dignité individuelle est une qualité inaliénable qui doit être respectée.

La relation médicale repose sur une asymétrie fondamentale où le patient oblige le médecin. L'éveil éthique du soignant implique d'accepter l'altérité du patient, qui s'exprime par sa vulnérabilité. La capacité d'accueil du soignant mobilise sa propre vulnérabilité pour offrir hospitalité et écoute.

L'acceptation par le soignant de l'inconnaissable chez le patient permet l'altérité, qui est le fondement de la confiance. Le soin est une rencontre de vulnérabilités où le soignant doit se décentrer sans nier la technique. Il doit développer plusieurs formes d'écoute pour comprendre et produire des réponses adéquates, car les réponses techniques seules sont insuffisantes face aux questions existentielles, nécessitant des savoirs, savoir-faire et savoir-être.

Les patients se plaignent fréquemment de la dépersonnalisation et du manque d'empathie dans les relations interpersonnelles avec les soignants. Ils rapportent des atteintes à leur dignité, des sentiments d'être ballotés, des échecs de communication, des peurs d'entrer en conflit avec les professionnels, et un manque de considération. Cela inclut l'interprétation des signes non-verbaux, le climat émotionnel et le besoin de cohérence dans les gestes.

Outre les problèmes relationnels, les plaintes portent également sur des aspects techniques (manque d'investigation, de coordination, abus de soins) et le manque d'informations (complications, iatrogénie, changements de rendez-vous, problèmes de facturation et d'assurances). Ces exemples illustrent le besoin crucial d'une communication attentive et d'une prise en charge globale, allant au-delà des seuls symptômes physiques.

Le programme PSS permet de découvrir l'anthropologie médicale, un champ thématique qui examine la santé et la maladie dans leur contexte culturel et social. Il met en lumière les principes médicaux fondamentaux comme la singularité de la rencontre clinique, la primauté du bien-être du patient, le respect de la dignité et de l'autonomie, la promotion de la justice sociale, et l'honnêteté du médecin.

PSS aborde également les règles éthiques, déontologiques et légales de la médecine, ainsi que les contraintes économiques et les paradoxes de la pratique. Il souligne la complexité des demandes des patients, qui exigent des réponses compétentes à la fois scientifiques et relationnelles. Enfin, il encourage d'indispensables réflexions sur soi, car le soignant doit gérer une physiologie psychique aussi complexe que la physiologie organique.