Dans les années 2000, Adam Rodman, alors étudiant en deuxième année de médecine, a utilisé sa bibliothèque pour aider un patient souffrant d'une condition perplexe. Il a passé deux heures à rechercher et à partager des résultats fondés sur des preuves, ce qui a considérablement influencé les soins du patient. Aujourd'hui, en tant que professeur adjoint à la Harvard Medical School et médecin au Beth Israel Deaconess Medical Center, il utilise une application pour smartphone appelée OpenEvidence, développée avec des membres du corps professoral de Harvard, qui lui permet d'accéder rapidement à la littérature médicale lors des interactions avec les patients. L'introduction de modèles de langage de grande taille (LLMs) comme ChatGPT en 2022 est prête à transformer le paysage médical, à l'instar du projet du génome humain ou des débuts de l'internet, en améliorant l'efficacité, en réduisant les erreurs et en renforçant les relations entre patients et médecins. Cependant, ce changement soulève des préoccupations sur les biais enracinés dans les sources de données et le potentiel des LLMs à « halluciner », créant ainsi de fausses informations. Rodman avertit que si la communauté médicale ne revoit pas sa structure et ses priorités, l'impact de l'IA pourrait être limité. Isaac Kohane, président du Département d'informatique biomédicale, note que les capacités actuelles de l'IA sont sans précédent par rapport aux technologies passées. Avec un système de santé montrant des signes clairs d'inefficacité, il insiste sur le fait que l'IA devrait compléter les cliniciens humains plutôt que de les remplacer. L'utilité immédiate de l'IA a été observée dans des tâches telles que la génération de demandes d'autorisation préalable et la proposition de diagnostics, mettant en évidence son potentiel à améliorer la prise de décision.

Une étude a indiqué que les LLMs pouvaient surpasser les médecins en précision diagnostique lorsque des cliniciens inexpérimentés étaient impliqués. Rodman suggère d'utiliser l'IA comme outil de deuxième opinion, renforçant la pensée critique parmi les praticiens. Malgré ses promesses, des experts avertissent que l'intégration de l'IA doit être soigneusement gérée en raison des biais de données et de la nécessité d'une supervision humaine compétente. Des cas illustrant les disparités dans les soins aux patients soulignent comment les biais intégrés dans l'IA peuvent amplifier les inégalités existantes dans le système de santé. Dans la recherche, l'IA montre un potentiel pour faciliter les avancées en prédisant les structures et fonctions des protéines, aidant les scientifiques à combler les lacunes de connaissances. La Harvard Medical School intègre de plus en plus l'IA dans son programme, soulignant la nécessité pour les futurs professionnels de la santé de s'adapter à un paysage technologique en rapide évolution. En résumé, l'IA représente une opportunité transformative pour la médecine, offrant une efficacité accrue et des soins améliorés aux patients, mais elle comporte des risques importants qui doivent être abordés pour garantir des pratiques de santé équitables et sûres. Une éducation continue et une approche agile sont essentielles pour les professionnels naviguant dans ce changement technologique.