Une méthode basée sur l’intelligence artificielle (IA) s’est révélée aussi performante que des médecins expérimentés pour diagnostiquer les maladies pédiatriques. Selon une étude publiée récemment dans Nature Medicine, une équipe regroupant des chercheurs de la Guangzhou Medical University (Chine) et de l’Université de Californie à San Diego est parvenue à reproduire le « raisonnement hypothético-déductif utilisé par les médecins » et à « découvrir des associations que les méthodes statistiques précédentes n’avaient pas trouvées », détaillent les auteurs.
Pour parvenir à ce résultat, ils se sont appuyés sur un système de traitement automatique du langage naturel et les techniques d’apprentissage profond (deep learning techniques). Concrètement, ils ont alimenté l’intelligence artificielle avec les données issues de plus de 1,3 million de consultations pédiatriques. Les données comprenaient, outre les données d’imagerie et les résultats d’analyses, les notes prises par les médecins et les descriptions des symptômes fournis par les patients.
Leurs travaux ont abouti à un « niveau de performance très élevée », se félicitent les auteurs. L’intelligence artificielle a pu poser un diagnostic correct pour des maladies comme la grippe (à 94 %), la crise d’asthme (à 97 %), le syndrome pied-main-bouche (à 97 %) ou encore la méningite bactérienne (à 93 %).
Selon les chercheurs, cette expérience ouvre plusieurs perspectives : l’intelligence artificielle pourrait apporter une aide aux procédures de triage ou une assistance aux médecins pour le diagnostic des cas rares et complexes. Il ne s’agira alors « plus seulement d’imiter le raisonnement des médecins, mais de l’augmenter », concluent les chercheurs.
Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash
