Asclepio AI 2025 : Clés pour comprendre comment l'intelligence artificielle transformera l'enseignement médical et la pratique clinique

-Comment imaginez-vous que l'intelligence artificielle améliorera la manière dont nous formons et entraînons les futurs professionnels de santé ?

-David Game : Je pense que cela peut aider les futurs cliniciens, c'est-à-dire les étudiants d'aujourd'hui, de plusieurs façons. Lorsque l'on réfléchit à l'enseignement et à la nécessité pour les étudiants d'interagir avec un partenaire informé et expert dans leur apprentissage, l'une des difficultés que nous constatons régulièrement est la disponibilité et le temps que les enseignants peuvent consacrer à leurs étudiants. Nos expériences nous ont montré que dans une partie de ce processus, comme le questionnement socratique entre un partenaire informé et un étudiant, l'IA générative peut très bien guider les étudiants. Elle ne leur donne pas la réponse, mais les guide à travers le processus intellectuel qui leur permet de maîtriser un sujet. Nous voyons là un domaine fantastique où les étudiants pourront interagir à tout moment, de jour comme de nuit, avec un partenaire informé qui comprend leur niveau, connaît les objectifs d'apprentissage de leur cursus et au lieu de leur donner simplement la réponse, les guide vers la bonne réponse. Nous voyons donc là un domaine fondamental où notre IA générative peut améliorer l'apprentissage en augmentant ce contact, qui est actuellement très difficile à gérer tant pour les élèves que pour les enseignants.

De plus, l'IA sera un outil essentiel que les cliniciens de demain utiliseront dans le cadre de leur pratique médicale. Par exemple, au point de soins, l'IA peut être un partenaire dans le diagnostic et le traitement. En utilisant des outils d'IA au point de service pour explorer différentes options de diagnostic et de traitement, les cliniciens peuvent aborder la complexité des patients présentant plusieurs affections concomitantes et des traitements qui se chevauchent. Cette complexité nécessite une compréhension simultanée de multiples aspects qui peuvent ne pas relever du domaine de spécialité d'un clinicien particulier.

Nous voyons donc deux grandes opportunités : l'une est l'idée du guide socratique, c'est-à-dire avoir un clinicien informé ou un membre du corps enseignant dans sa poche à qui l'on peut poser des questions à tout moment, formé et structuré pour ne pas se contenter de donner des réponses aux étudiants. L'autre opportunité passionnante est l'utilisation de l'IA comme outil au point de soins pour les cliniciens en exercice.

- Quels sont les principaux défis et opportunités liés à la diffusion des connaissances médicales basées sur l'IA dans les systèmes de santé ?

-David Game : C'est une excellente question car nous n'en sommes qu'au tout début de l'utilisation de l'IA. La façon dont nous utilisons l'IA aujourd'hui dans le domaine médical sera très différente de celle dont nous l'utiliserons dans cinq ans. Nous découvrons des cas d'utilisation et des opportunités dont nous ignorions l'existence.

Nous voyons plusieurs défis dans le développement de l'IA, depuis ce que j'appellerais une mise en œuvre pilote avec une poignée de cliniciens ou d'étudiants, jusqu'à une mise en œuvre à l'échelle d'un État, d'un pays ou d'une municipalité. J'identifie deux domaines clés qui posent problème. Le premier est l'hallucination. L'hallucination restera probablement présente dans les solutions d'IA, du moins dans un avenir proche car elle est inhérente à l'IA. Nous pouvons faire beaucoup pour l'atténuer mais elle reste un aspect de cette technologie. Plus le diagnostic est complexe, plus il est difficile de détecter l'hallucination. Les hallucinations basiques, comme la question absurde « Faut-il utiliser de la colle pour coller le fromage sur la pizza ? », sont faciles à détecter. Cependant, les hallucinations plus complexes où les questions et les contextes sont sophistiqués, seront beaucoup plus difficiles à identifier, et cela constituera un défi.

La deuxième erreur, qui me semble plus flagrante dans le domaine de l'éducation, mais aussi dans le domaine clinique, est le manque de répétabilité. Chaque fois que vous posez une question à l'IA, il est possible que vous obteniez une réponse différente. En fait, cette probabilité est élevée, et je pense que dans certaines situations, cela peut être très difficile.

Les opportunités sont, à mon avis, incommensurables, en partie parce que nous n'en sommes qu'au tout début. J'ai donc hâte de découvrir comment nous utiliserons l'IA de manière constructive au cours des trois, quatre ou cinq prochaines années et je suis sûr qu'il y aura de nombreux exemples excellents.

- Comment Elsevier peut-il soutenir des institutions telles qu'AsclepioAI qui cherchent à relier la recherche, la pratique clinique et l'innovation éthique ?

- David Game : Pour reprendre ce que j'ai déjà dit, quiconque pense avoir la réponse définitive à ces questions se trompe car il existe de nombreuses façons de comprendre le fonctionnement de l'IA et de nombreuses possibilités de collaborer et de tester ces idées. Je pense qu'il est particulièrement important, comme vous l'avez mentionné, de réfléchir à l'innovation éthique. Les opportunités de progresser dans des domaines qui sont éthiquement flous sont très risquées. Alors que tout le monde avance à grande vitesse, chez Elsevier, nous sommes particulièrement attachés à progresser de manière responsable. Nous avons nos propres principes d'IA responsable, conçus avant tout pour créer de la transparence et garantir l'alignement éthique. Je pourrais aller plus vite, mais en suivant ces principes, nous sommes dans une position où nous essayons de préserver la confiance, de protéger les données que nous utilisons, de rendre notre travail transparent et d'être capables d'expliquer ce que nous faisons. C'est pourquoi je pense que la collaboration entre nous et des organisations telles que la vôtre est extrêmement importante. Cette technologie est très puissante, mais elle nécessite de multiples perspectives pour nous assurer que nous avançons dans la bonne direction.

-Si vous pouviez partager une idée clé avec la prochaine génération de professionnels de santé qui entrent dans l'ère de l'IA, quelle serait-elle ?

-David Game : Je pense que l'idée la plus importante ici est que les grands médecins, partout dans le monde, font preuve de compassion, d'empathie et considèrent leurs patients comme des individus à part entière. Même si l'IA offrira des possibilités d'améliorer certaines compétences médicales, ce sont finalement ces valeurs fondamentales qui font un grand médecin. Je pense donc que l'idée cruciale est que l'IA sera un outil puissant que nous voudrons utiliser chaque fois qu'elle pourra produire de meilleurs résultats, mais qu'en fin de compte, la relation entre le patient et le médecin est l'essence même d'une bonne médecine. Lorsque l'on pense à son propre traitement ou à celui de ses proches, on veut être sûr que l'on est pris en charge par une personne compatissante, empathique et éthique qui nous considère non seulement comme un ensemble de symptômes, mais aussi comme une personne avec des sentiments sur sa propre vie et sur les. L'IA est donc importante, mais toutes ces qualités qui font la grandeur des médecins depuis des centaines d'années resteront, je pense, immuables