La dernière étude de l'Université technique de Munich révèle comment l'assistance par intelligence artificielle améliore considérablement la lisibilité et la compréhension des comptes rendus de tomodensitométrie pour les patients atteints de cancer, réduisant ainsi le temps de lecture et augmentant les taux de satisfaction.
Le jargon médical peut constituer un obstacle pour de nombreux patients qui tentent de comprendre leurs comptes rendus de diagnostic. Pour remédier à cela, une équipe de l'Université technique de Munich (TUM) a exploité la puissance de l'intelligence artificielle afin de simplifier les résultats des tomodensitométries, les rendant ainsi plus accessibles et compréhensibles pour les patients atteints de cancer.
Une étude met en lumière le rôle révolutionnaire de l'IA
L'étude TUM, publié Dans la revue Radiology, une étude a démontré des améliorations significatives en matière de compréhension et de satisfaction des patients.
En utilisant un modèle de langage open source de grande taille, les chercheurs ont simplifié les rapports médicaux tout en respectant les réglementations en matière de protection des données sur les serveurs sécurisés de l'hôpital universitaire TUM.
Un diagnostic médical complexe tel que : « La silhouette cardiomédiastinale est médiane. Les cavités cardiaques sont normalement opacifiées. […] On note un petit épanchement péricardique », a été transformé par l’IA en une version plus compréhensible : « Cœur : Le compte rendu signale une petite quantité de liquide autour de votre cœur. Il s’agit d’une observation courante, et votre médecin déterminera si cela nécessite une prise en charge. »
Impact sur la compréhension du patient
La compréhension de la terminologie médicale est essentielle pour les soins aux patients.
« S’assurer que les patients comprennent leurs comptes rendus, leurs examens et leurs traitements est un pilier fondamental de la médecine moderne. C’est le seul moyen de garantir un consentement éclairé et de renforcer leurs connaissances en matière de santé », a déclaré Felix Busch, co-auteur de l’étude et médecin adjoint à l’Institut de radiologie diagnostique et interventionnelle, dans un communiqué de presse.
L'équipe de recherche comprenait 200 patients atteints de cancer ayant subi une tomodensitométrie à l'hôpital universitaire TUM. La moitié a reçu son compte rendu original, tandis que l'autre moitié a reçu une version simplifiée.
Les résultats étaient remarquables : le temps de lecture des rapports originaux était en moyenne de sept minutes, tandis que les textes simplifiés ne prenaient que deux minutes à lire.
De plus, 81 % des patients ont trouvé les rapports simplifiés plus faciles à lire, contre seulement 17 % pour les documents originaux.
De même, 80 % ont déclaré avoir une meilleure compréhension et 82 % ont trouvé les versions simplifiées utiles et informatives, comparativement à des pourcentages beaucoup plus faibles pour les textes originaux.
Orientations futures et mises en garde
Bien que ces retours positifs soient prometteurs, des recherches supplémentaires sont nécessaires pour déterminer si cette amélioration de la compréhension se traduit directement par de meilleurs résultats en matière de santé.
« Il est envisageable de proposer des rapports simplifiés automatiquement en complément du rapport du spécialiste. Toutefois, cela suppose la disponibilité de solutions d’IA optimisées et sécurisées au sein de la clinique », a ajouté Busch.
Malgré les progrès réalisés, les chercheurs déconseillent l'utilisation de l'IA sans supervision professionnelle.
« Outre les problèmes de protection des données, les modèles de langage comportent toujours un risque d’erreurs factuelles », a ajouté Philipp Prucker, premier auteur de l’étude.
Dans cette étude, certains rapports générés par l'IA contenaient des inexactitudes (6 %), des omissions (7 %) ou des informations supplémentaires absentes des rapports originaux (3 %). Par conséquent, chaque rapport simplifié par l'IA a été revu et corrigé par des professionnels de santé avant d'être remis aux patients.
« Les modèles linguistiques sont des outils utiles, mais ils ne remplacent pas le personnel médical. Sans spécialistes qualifiés pour vérifier les résultats, les patients risquent, dans le pire des cas, de recevoir des informations erronées sur leur maladie », a ajouté Prucker.
Source: Université technique de Munich