Une intelligence artificielle raisonne-t-elle de la même façon que les cliniciens pour poser des diagnostics ? - 25/01/20
Do artificial intelligence systems reason in the same way as clinicians when making diagnoses?
Cet article a été publié dans un numéro de la revue, cliquez ici pour y accéder
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.
Le texte complet de cet article est disponible en PDF.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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