Intelligence artificielle et cardiologie

Publié le 11 May 2023 à 17:00

CHATGPT : Quel impact en Cardiologie ?

ChatGPT est un modèle d’intelligence artificielle (IA) développé par OpenAI et basé sur une architecture dite « neural-network » appelée GPT (Generative Pre-trained Transformer) qui a été entraînée sur de grandes quantités de données (1). ChatGPT a été conçu dans l’idée de répondre à des questions et de mener des conversations en utilisant un langage naturel. Il est capable de comprendre les nuances de langage et de fournir des réponses précises à des questions complexes. Les utilisateurs peuvent ainsi poser des questions sur des sujets variés. Le modèle est conçu pour apprendre de nouvelles informations et s’améliorer en continu à mesure qu’il interagit avec les utilisateurs. Il est d’accès libre et gratuit depuis novembre 2022 et il n’a fallu que 5 jours pour qu’il atteigne le million d’utilisateurs (Figure 1). La médecine n’a pas échappé au phénomène et on a déjà pu observer l’utilisation de ChatGPT dans de nombreuses spécialités médicales. On peut ainsi imaginer que ChatGPT et les autres outils d’IA vont exercer dans les prochaines années un impact considérable en médecine, et notamment en Cardiologie, à la fois dans le soin de nos patients, dans les études médicales et dans la Recherche scientifique (2).

 

Figure 1 : Nombre de jours nécessaires à différentes plateformes pour obtenir le million d’utilisateurs. Source : Statista.

ChatGPT peut-il remplacer les médecins ?

Les outils d’IA prennent une place croissante dans la prise en charge des patients, en particulier dans certaines spécialités comme la Radiologie où ils aident les spécialistes à interpréter certaines données. En Cardiologie, certains auteurs ont développé des modèles d’IA spécialisés dans la lecture d’ECG. ChatGPT, en tant qu’agent conversationnel, peut permettre une interaction directe avec les patients sans intermédiaire médical pour du dépistage ou du diagnostic, voire pour une prise en charge basée sur les symptômes décrits par le patient. Faisons le test : nous avons demandé à ChatGPT la conduite à tenir devant une douleur thoracique (Figure 2).

Figure 2 : Prise en charge proposée par ChatGPT face à une douleur thoracique.

La réponse est intéressante mais pose certaines questions car l’IA évoque d’emblée le diagnostic de « crise cardiaque » et propose des conseils appropriés (appeler rapidement un service d’urgence, éviter l’activité physique, ne pas conduire sa voiture). On observe également un conseil médicamenteux pris en charge avec la proposition de prendre de l’Aspirine, néanmoins sans posologie indiquée et en l’absence de certitude diagnostique.

Ainsi, bien que ChatGPT ne puisse actuellement pas remplacer un médecin, il est susceptible d’apporter une aide considérable. En particulier, dans le contexte actuel de pénurie de médecins, les modèles d’IA pourraient représenter une aide dans le suivi des pathologies chroniques et un recours certain dans l’éducation thérapeutique. La Figure 3 montre la réponse à une situation courante en pratique clinique dans le suivi de l’insuffisance cardiaque.

Figure 3 : Prise en charge proposée par ChatGPT chez un insuffisant cardiaque qui présente des signes de décompensation.

Encore une fois, les conseils prodigués semblent appropriés (limiter l’apport en sel et en eau, prise de diurétiques) et un contact avec un médecin est recommandé à plusieurs reprises.

Enfin, ChatGPT pourrait permettre une assistance à la prise de décision clinique pour le médecin en fournissant des suggestions de prise en charge diagnostique ou thérapeutique basées sur les dernières données de la littérature ou les recommandations en vigueur. Le modèle semble néanmoins perfectible sur ce point, comme en témoigne une question sur une problématique du quotidien en Cardiologie (Figure 4) sur laquelle le modèle ne répond pas en accord avec les dernières données de la littérature.

Figure 4 : Proposition de ChatGPT sur la stratégie antithrombotique d’un patient en fibrillation atriale avec angioplastie coronaire.

ChatGPT dans les études médicales : triche ou aide ?

Une étude récemment publiée (3) a démontré que ChatGPT pouvait réussir certaines parties du United States Medical Licensing Examination (USMLE), un examen en 3 étapes que les étudiants en médecine aux États-Unis doivent valider pour être autorisé à exercer. Les étapes 1 et 2 sont passées au cours des deuxième et quatrième années des études médicales, et l’étape 3 se déroule après une ou deux années de pratique post-universitaire.

Les auteurs ont soumis ChatGPT à un échantillon des questions de cet examen. Le modèle d’IA a réussi un score de près de 60 % sans entraînement spécifique au préalable, lui permettant de valider l’examen, avec des résultats similaires à chacune des étapes. Les plus forts taux de réussite ont été observés pour des questions à choix multiples même si ChatGPT était en capacité de justifier ses réponses avec un fort taux de concordance. Bien que l’on puisse imaginer les dérives de cette performance dans des objectifs de triche, on peut également penser que les outils d’IA peuvent apporter une aide non négligeable aux étudiants dans leur révision en leur montrant les points importants d’un sujet particulier ou en leur effectuant une synthèse d’un cours. De plus, certains auteurs estiment que ChatGPT pourrait également aider à rédiger des questions d’examen appropriées et originales.

Apport de ChatGPT dans la Recherche scientifique

ChatGPT a la capacité d’apporter une aide considérable dans de nombreux domaines en recherche médicale en aidant à l’analyse de données, en faisant une synthèse de la littérature scientifique ou encore en assistant à la rédaction d’un article. La capacité des modèles d’IA d’intégrer en quelques secondes des quantités très importantes de données pourrait permettre aux chercheurs d’économiser du temps pour se consacrer à d’autres points de leur recherche. La Figure 5 montre un exemple de mini-revue de la littérature sur l’imagerie multi-modalité du rétrécissement aortique.

Figure 5 : Mini-revue de la littérature de ChatGPT sur l’imagerie multimodalité du rétrécissement aortique.

Malgré cette potentielle aide, l’utilisation de ChatGPT soulève plusieurs questions éthiques. La première est celle du risque de plagiat dans l’écriture d’un article scientifique dans la mesure où ChatGPT peut proposer des textes similaires voire identiques à des articles déjà publiés. Récemment, des auteurs ont observé que ChatGPT avait la capacité de générer des abstracts qui n’étaient pas détecté comme des plagiats par des logiciels spécifiques. Quand ces abstracts étaient soumis à des reviewers, seuls 68 % étaient détectés comme provenant d’une IA (4).

La deuxième grande question éthique concerne la place de ChatGPT dans l’authorship des articles (5). Plusieurs articles ont proposé l’IA comme un des auteurs de leur papier, comme par exemple un éditorial publié récemment (Figure 5) (6).

Figure 6 : ChatGPT listé comme auteur d’un article scientifique.

Mais la question agite encore beaucoup les éditeurs et les journaux : faut-il créditer ChatGPT comme un auteur s’il a participé à une partie significative du travail scientifique (rédaction de l’article, analyse des données, références bibliographiques) ? Il sera important pour les institutions internationales et les grands journaux scientifiques de se positionner et d’émettre des recommandations sur le sujet.

Conclusion

ChatGPT semble être en mesure d’apporter une aide considérable dans le domaine cardiologique, aussi bien dans le soin de nos patients que dans l’enseignement et en Recherche. Il est certain que des questions d’ordre éthique restent en suspens comme au début de l’utilisation de toute nouvelle technologie mais il appartiendra à la communauté scientifique de tirer le meilleur profit de ce nouvel outil.

Références

  • Open AI. Available from: https://chat.openai.com
  • Marchandot B, Matsushita K, Carmona A, Trimaille A, Morel O. ChatGPT: The Next Frontier in Academic Writing for Cardiologists or a Pandora’s Box of Ethical Dilemmas. Eur Heart J Open 2023;oead007.
  • Kung TH, Cheatham M, Medenilla A, Sillos C, De Leon L, Elepaño C, et al. Performance of ChatGPT on USMLE: Potential for AI-assisted medical education using large language models. PLOS Digit Health 2023;2:e0000198.
  • Else H. Abstracts written by ChatGPT fool scientists. Nature 2023;613:423.
  • Stokel-Walker C. ChatGPT listed as author on research papers: many scientists disapprove. Nature 2023;613:620–1.
  • O’Connor S, ChatGPT null. Open artificial intelligence platforms in nursing education: Tools for academic progress or abuse? Nurse Educ Pract 2023;66:103537.
  • Auteurs

    Dr Antonin TRIMAILLE
    Strasbourg

    Dr Benjamin MARCHANDOT
    Strasbourg

    Relecteur

    Pr Olivier MOREL
    Strasbourg

    Article paru dans la revue « Le magazine des jeunes cardiologues - Collège des Cardiologues en Formation » / CCF N° 18

    L'accès à cet article est GRATUIT, mais il est restreint aux membres RESEAU PRO SANTE

    Publié le 1683817259000