L'intelligence artificielle efficace pour diagnostiquer des maladies pédiatriques

Un algorithme d'intelligence artificielle s'est montré aussi efficace que des pédiatres pour diagnostiquer des maladies chez des enfants, montre une étude publiée lundi dernier, une nouvelle prouesse pour cette technologie en passe de révolutionner le diagnostic et le rôle du médecin. «C'est la première fois que l'intelligence artificielle parvient à imiter le raisonnement clinique d'un médecin pour établir un diagnostic», a expliqué le Pr Kang Zhang, de l'Université de Californie à San Diego. Le programme développé par son équipe s'est «entraîné» à partir des données provenant de plus de 1,3 million de consultations de jeunes patients dans un grand centre médical pédiatrique de Canton, dans le sud de la Chine, explique l'article publié en ligne par la revue «Nature Medicine».
L'expérience s'est traduite par «un niveau de pertinence très élevé» pour le diagnostic de maladies communes comme la grippe (à 94%), la varicelle (93%) ou la maladie infectieuse pieds-mains-bouche (97%), mais s'est également montré efficace pour reconnaître des maladies potentiellement mortelles telles que la méningite bactérienne (93%).
«L'intelligence artificielle est amenée à jouer un rôle croissant à l'avenir. Avec suffisamment d'entraînement, je pense qu'elle sera en mesure de remplir la plupart des fonctions d'un médecin», veut croire Kang Zhang. «Elle ne remplacera pas les médecins, mais elle pourra les aider à faire mieux leur travail, plus rapidement et avec des coûts réduits», ajoute-t-il. Les progrès rapides de ces technologies pourraient notamment «aider les médecins à analyser de grands volumes de données, renforcer l'évaluation des diagnostics et fournir une aide à la décision en cas d'incertitude diagnostique», pronostique «Nature Medicine» dans un 
communiqué. De nombreuses études récentes concluent à une efficacité égale, voire supérieure de l'intelligence artificielle par rapport aux humains et aux examens traditionnels pour établir certains types de diagnostics.
En janvier, une étude de la revue du «National Cancer Institute» montrait qu'un algorithme était parvenu dans 91% des cas à détecter des cellules précancéreuses à partir d'images du col de l'utérus, contre 69% pour un expert humain, et 71% pour des examens conventionnels, comme le frottis cervical.