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Une intelligence artificielle raisonne-t-elle de la même façon que les cliniciens pour poser des diagnostics ? - 26/02/20

Do artificial intelligence systems reason in the same way as clinicians when making diagnoses?

Doi : 10.1016/j.revmed.2019.12.014 
T. Pelaccia a, , b , G. Forestier c, C. Wemmert d
a Centre de formation et de recherche en pédagogie des sciences de la santé, faculté de médecine, université de Strasbourg, 4, rue Kirschleger, 67085 Strasbourg cedex, France 
b SAMU 67, hôpitaux universitaires de Strasbourg, 1, place de l’Hôpital, 67091 Strasbourg cedex, France 
c Irimas, université de Haute-Alsace, 6, rue des Frères-Lumière, 68350 Mulhouse, France 
d CS 10413, ICube, université de Strasbourg, 300, boulevard Sébastien-Brant, 67412 Illkirch cedex, France 

Auteur correspondant.

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Résumé

Le raisonnement clinique est au cœur de la compétence des médecins, car il permet en particulier de poser des diagnostics. Les erreurs diagnostiques sont toutefois fréquentes, en raison de l’existence de biais de raisonnement. L’intelligence artificielle connaît dans ce contexte un développement sans précédent. Elle est de plus en plus considérée comme une solution pour améliorer la performance diagnostique des médecins, voire pour réaliser cette tâche à leur place, de façon totalement autonome et plus efficiente. Afin d’appréhender les enjeux liés à l’essor de l’intelligence artificielle, il est important de comprendre comment fonctionne la machine pour diagnostiquer, quels sont les points communs et les différences avec le raisonnement diagnostique du médecin, et quelles sont les conséquences sur le plan de la formation et de la pratique médicales.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Abstract

Clinical reasoning is at the heart of physicians’ competence, as it allows them to make diagnoses. However, diagnostic errors are common, due to the existence of reasoning biases. Artificial intelligence is undergoing unprecedented development in this context. It is increasingly seen as a solution to improve the diagnostic performance of physicians, or even to perform this task for them, in a totally autonomous and more efficient way. In order to understand the challenges associated with the development of artificial intelligence, it is important to understand how the machine works to make diagnoses, what are the similarities and differences with the physician's diagnostic reasoning, and what are the consequences for medical training and practice.

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Mots clés : Intelligence artificielle, Raisonnement clinique, Biais cognitifs, Réseaux de neurones, Intuition

Keywords : Artificial intelligence, Clinical reasoning, Cognitive biases, Deep neural networks, Intuition


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Vol 41 - N° 3

P. 192-195 - mars 2020 Retour au numéro
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