Pour diagnostiquer des maladies, l'intelligence artificielle est aussi efficace que des pédiatres

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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 lundi, 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.

"Niveau de pertinence très élevé"
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%).

"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.

 
Elle ne remplacera pas les médecins (...) mais elle pourra les aider à faire mieux leur travail, plus rapidement et avec des coûts réduits
Pr Kang Zhang

Par: rédaction 11/02/19 - 22h47