En ce qui concerne les pathologies oculaires et les troubles de la vision, l'intelligence artificielle (IA) semble bien surpasser les médecins, conclut cette étude menée à l’Université de Cambridge. En d’autres termes, conclut l’analyse publiée dans PLoS Digital Health, les connaissances cliniques et les capacités de raisonnement de GPT-4 se rapprochent voire dépassent le niveau des ophtalmologistes spécialisés.
L’un des auteurs principaux, le Dr Arun Thirunavukarasu confirme ici que l'IA pourrait aider à « trier » les patients souffrant de problèmes oculaires, à décider quels cas sont des urgences qui doivent être prises immédiatement en charge par un spécialiste, quels sont les cas qui peuvent être gérés par un médecin généraliste et quels sont les cas ne nécessitant pas de traitement.
L’étude teste GPT-4 – un « grand modèle linguistique » auprès de médecins, en exercice à différents stades de leur carrière, notamment des médecins débutants non spécialisés et des ophtalmologistes stagiaires et experts. Chaque médecin participant s'est vu présenter une série de 87 scénarii de patients impliquant un problème oculaire spécifique et a été invité à poser un diagnostic ou à donner des conseils sur le traitement en choisissant parmi 4 options. L’expérience révèle que :
- GPT-4 apporte de bien meilleurs résultats que les jeunes médecins non spécialisés, qui sont comparables aux médecins généralistes en termes de niveau de connaissances spécialisées en ophtalmologie ;
- GPT-4 apporte des résultats similaires à ceux des ophtalmologistes stagiaires et experts, bien que les médecins les plus performants aient obtenu des scores plus élevés.
Certes, « ces grands modèles d’IA ne remplaceront probablement pas les professionnels de santé, en particulier les médecins spécialisés », notent les auteurs,
« mais ils ont le potentiel d’améliorer les soins de santé dans le cadre du parcours clinique ».
L’étude montre en effet que GPT-4 est efficace et utile pour fournir des conseils, des diagnostics et des suggestions de prise en charge en matière oculaire dans des contextes de soins bien contrôlés, comme dans un objectif de tri des patients ou lorsque l'accès à des professionnels de santé spécialisés est limité.
Cette étude engage ainsi à « déployer l'IA pour trier les patients souffrant de problèmes oculaires, notamment afin de détecter les cas qui constituent des urgences ».
Source: PLOS Digital Health 17 April, 2024 DOI: 10.1371/journal.pdig.0000341 Large language models approach expert-level clinical knowledge and reasoning in ophthalmology: A head-to-head cross-sectional study
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