L'IA ne conduit pas nécessairement à une plus grande efficacité dans la pratique clinique
Les chercheurs analysent les effets
L'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) dans les hôpitaux et dans les soins aux patients est en constante augmentation. L'IA fait depuis longtemps partie de la pratique clinique quotidienne, en particulier dans les domaines spécialisés comportant une forte proportion d'imagerie, comme la radiologie. Cependant, la question de savoir dans quelle mesure l'IA influence réellement les flux de travail dans un environnement clinique reste largement sans réponse. Des chercheurs de l'hôpital universitaire de Bonn (UKB) et de l'université de Bonn ont donc procédé à une analyse complète des études existantes sur les effets de l'IA. Ils ont pu montrer que l'IA ne conduit pas automatiquement à une accélération des processus de travail. Leurs résultats ont été publiés dans la revue npj Digital Medicine.
Bien que l'IA soit souvent considérée comme une solution pour les tâches de routine telles que le suivi des patients, la documentation des soins et le soutien aux décisions cliniques, les effets réels sur les processus de travail ne sont pas clairs. En particulier dans les spécialités à forte intensité de données telles que la génomique, la pathologie et la radiologie, où l'IA est déjà utilisée pour reconnaître des modèles dans de grandes quantités de données et classer les cas par ordre de priorité, il y a un manque de données fiables sur les gains d'efficacité.
Nous voulions savoir dans quelle mesure les solutions d'IA améliorent réellement l'efficacité de l'imagerie médicale", explique Katharina Wenderott, auteur principal de l'étude et doctorante à l'Université de Bonn, à l'Institut pour la sécurité des patients (IfPS) de l'UKB. L'hypothèse largement répandue selon laquelle l'IA accélère automatiquement les processus de travail ne tient souvent pas la route.
Une évaluation cohérente des études est difficile
L'équipe de recherche a procédé à un examen systématique de 48 études portant sur l'utilisation d'outils d'IA en milieu clinique, en particulier en radiologie et en gastro-entérologie. Sur les 33 études portant sur le temps de traitement des processus de travail, 67 % ont fait état d'une réduction des heures de travail, mais les méta-analyses n'ont pas révélé de gains d'efficacité significatifs. Certaines études ont montré des différences statistiquement significatives, mais celles-ci étaient insuffisantes pour tirer des conclusions générales", déclare Wenderott.
En outre, l'équipe a analysé le degré d'intégration de l'IA dans les flux de travail existants. Il s'est avéré que le succès de la mise en œuvre dépend fortement des conditions et des processus spécifiques du site. Toutefois, l'hétérogénéité des modèles d'étude et des technologies utilisées a rendu difficile la réalisation d'une évaluation uniforme.
Nos résultats montrent clairement que l'utilisation de l'IA dans la pratique clinique quotidienne doit être envisagée de manière différenciée", souligne le professeur Matthias Weigl, directeur de l'IfPS à l'UKB, qui mène également des recherches à l'université de Bonn. Les conditions locales et les processus de travail individuels ont une influence majeure sur le succès de la mise en œuvre.
L'étude fournit des informations initiales importantes sur la manière dont les technologies de l'IA peuvent influencer les processus de travail cliniques. L'une des principales conclusions est la nécessité d'établir des rapports clairement structurés dans les études futures afin de mieux évaluer les avantages scientifiques et pratiques de ces technologies", résume le professeur Weigl.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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