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Un algorithme d'intelligence artificielle s'est montré aussi efficace que des pédiatres pour diagnostiquer des maladies chez des enfants, montre une étude publiée la semaine dernière, une nouvelle prouesse pour cette technologie en passe de révolutionner le diagnostic et le rôle du médecin. "C'est la première fois que l'intelligence artificielle parvient à imiter le raisonnement clinique d'un médecin (...) pour établir un diagnostic", a expliqué à l'AFP le Pr Kang Zhang, de l'université de Californie à San Diego.
Le programme développé par son équipe s'est "entraîné" à partir des données provenant de plus d'1,3 million de consultations de jeunes patients dans un grand centre médical pédiatrique de Canton, dans le sud de la Chine, explique l'article publié en ligne par la revue Nature Medicine.
L'expérience s'est traduite par "un niveau de pertinence très élevé" pour le diagnostic de maladies communes comme la grippe (à 94%), la varicelle (93%) ou la maladie infectieuse pieds-mains-bouche (97%), mais s'est également montré efficace pour reconnaître des maladies potentiellement mortelles telles que la méningite bactérienne (93%).
"Elle ne remplacera pas les médecins"
"L'intelligence artificielle est amenée à jouer un rôle croissant à l'avenir. Avec suffisamment d'entraînement, je pense qu'elle sera en mesure de remplir la plupart des fonctions d'un médecin", veut croire Kang Zhang. "Elle ne remplacera pas les médecins (...) mais elle pourra les aider à faire mieux leur travail, plus rapidement et avec des coûts réduits", ajoute-t-il.
Les progrès rapides de ces technologies pourraient notamment "aider les médecins à analyser de grands volumes de données, renforcer l'évaluation des diagnostics et fournir une aide à la décision en cas d'incertitude diagnostique", pronostique Nature Medicine dans un communiqué.
Efficacité égale voire supérieure
De nombreuses études récentes concluent à une efficacité égale voire supérieure de l'intelligence artificielle par rapport aux humains et aux examens traditionnels pour établir certains types de diagnostics.
En janvier, une étude de la revue du National Cancer Institute montrait qu'un algorithme était parvenu dans 91% des cas à détecter des cellules précancéreuses à partir d'images du col de l'utérus, contre 69% pour un expert humain, et 71% pour des examens conventionnels, comme le frottis cervical.
La machine capable d'analyser un discours spontané
La nouveauté du programme développé par Kang Zhang et ses collègues est l'utilisation du traitement automatique du langage naturel (TALN), c'est-à-dire que la machine est en mesure d'analyser un discours spontané par opposition à des mots et des phrases pré-définis.
Elle a ainsi pu synthétiser toutes sortes de données médicales: des résultats de tests sanguins, des radiographies, mais aussi la description des symptômes, l'historique médical du patient ou encore les notes écrites prises par le médecin.
Dans l'étude, la langue chinoise a été utilisée, mais le principe est transposable à d'autres langues comme le français ou l'anglais, affirme Kang Zhang.
