31 Mar, 2025
Les biais cognitifs en médecine influencent la décision médicale rapide, impactant la santé des patients. L’IA générative joue un rôle clé pour les analyser et les limiter, améliorant ainsi le triage hospitalier et la prise en charge, selon une étude Inserm.
L’impact des biais cognitifs en médecine sur la décision médicale
Les biais cognitifs en médecine sont des raccourcis mentaux inconscients qui influencent la prise de décision. En médecine, ils peuvent mener à des erreurs d’évaluation, notamment dans des contextes où les décisions doivent être prises rapidement, comme aux urgences. Ces biais cognitifs en médecine peuvent découler de divers facteurs, tels que le sexe, l’âge ou l’origine ethnique du patient. Par exemple, certaines études ont montré que les douleurs des femmes sont souvent sous-évaluées par rapport à celles des hommes, entraînant un retard dans la prise en charge. Une évaluation erronée peut avoir des conséquences graves, d’où l’importance de méthodes innovantes pour identifier et corriger ces distorsions cognitives.
L’IA générative au service de l’analyse
L’intelligence artificielle, notamment les modèles d’IA générative comme les grands modèles de langage (LLMs), offre une nouvelle approche pour les analyser et les comprendre ces biais cognitifs en médecine. Ces modèles sont capables de traiter d’immenses volumes de données issues des dossiers médicaux sous forme de texte libre, une ressource précieuse pour l’analyse des décisions médicales. Grâce à leur capacité à détecter des tendances subtiles, ces modèles d’intelligence artificielle permettent de révéler des distorsions sous-jacentes qui ne seraient pas facilement identifiables par une simple analyse humaine. En simulant des prises de décisions médicales et en comparant différents scénarios, ces outils offrent un éclairage inédit sur les mécanismes cognitifs à l’œuvre dans le triage hospitalier.
Santé : une étude Inserm sur le triage aux urgences
Une équipe de recherche dirigée par Emmanuel Lagarde, chercheur à l’Inserm et à l’Université de Bordeaux, a mené une étude approfondie pour mesurer les biais cognitifs en médecine en milieu hospitalier. Leur travail s’est concentré sur les 480 000 entrées aux urgences du CHU de Bordeaux entre 2013 et 2021. Les chercheurs ont entraîné un modèle d’IA générative à lire les dossiers médicaux et à attribuer un score de triage évaluant la sévérité de l’état des patients. Ensuite, les dossiers ont été modifiés de façon à inverser le genre du patient pour observer les différences de notation. L’écart constaté entre les scores de triage avant et après cette modification a permis d’estimer l’ampleur des biais cognitifs en médecine, présents notamment chez les soignants.
Des résultats révélateurs sur les inégalités de prise en charge
Les résultats obtenus sont frappants : les femmes ont tendance à voir la gravité de leur état sous-estimée. Selon l’étude, 5 % des dossiers féminins étaient classés comme « moins critiques » après modification du genre, tandis que seulement 1,81 % étaient considérés comme « plus critiques ». À l’inverse, les dossiers des hommes voyaient leur gravité légèrement surévaluée, avec 3,7 % de classements en « plus critique » contre 2,9 % en « moins critique ». Ces biais cognitifs en médecine étaient encore plus marqués chez les soignants inexpérimentés, mettant en lumière un problème systémique qui pourrait influencer la qualité des soins prodigués.
Vers une intelligence artificielle plus équitable et précise
Face à ces constats, les chercheurs envisagent d’aller plus loin en explorant d’autres facteurs pouvant induire des biais cognitifs en médecine, notamment dans la prise de décision médicale, comme l’âge ou l’origine ethnique des patients. De plus, ils prévoient d’intégrer à leurs analyses des paramètres non textuels, comme les expressions faciales ou le ton de la voix, qui peuvent jouer un rôle dans l’évaluation de l’état de santé d’un patient. L’objectif final est de développer une IA plus précise et plus juste, capable d’aider les soignants à réduire leurs propres biais et à garantir un triage médical plus équitable pour tous les patients, indépendamment de leurs caractéristiques personnelles.
Source : Inserm – https://presse.inserm.fr/biais-cognitifs-dans-le-soin-comment-lia-generative-pourrait-aider-a-ameliorer-la-prise-en-charge/70072/ – Publié le 20/02/2025