Un système d’intelligence artificielle (IA) à grand modèle de langage (LLM) peut égaler, voire dans certains cas surpasser, les ophtalmologistes humains dans le diagnostic et le traitement des patients atteints de glaucome et de maladie de la rétine, selon une étude du New York Eye and Ear Infirmary du Mount Sinai. (NYEE).
L’étude provocatrice, publiée le 22 février dans JAMA Ophtalmologiesuggère que les outils d’IA avancés, formés sur de grandes quantités de données, de textes et d’images, pourraient jouer un rôle important en fournissant une aide à la décision aux ophtalmologistes dans le diagnostic et la gestion des cas de glaucome et de troubles de la rétine, qui touchent des millions de personnes. de patients.
L’étude a comparé les connaissances de spécialistes en ophtalmologie aux capacités du système d’IA de dernière génération, GPT-4 (Generative Pre-Training-Model 4) d’OpenAI, conçu pour reproduire les performances au niveau humain. En médecine, les outils d’IA sophistiqués sont considérés comme susceptibles de révolutionner les outils de diagnostic et de traitement grâce à la précision et à l’exhaustivité des réponses générées par le LLM. L’ophtalmologie, avec son volume élevé de patients souvent complexes, pourrait être un domaine particulièrement fertile pour l’IA, donnant aux spécialistes plus de temps pour pratiquer la médecine factuelle.
Les performances de GPT-4 dans notre étude ont été assez révélatrices. Nous avons reconnu l’énorme potentiel de ce système d’IA dès le moment où nous avons commencé à le tester et avons été fascinés de constater que GPT-4 pouvait non seulement aider, mais dans certains cas égaler ou dépasser, l’expertise de spécialistes ophtalmologiques chevronnés.
Andy Huang, MD, résident en ophtalmologie au NYEE et auteur principal de l’étude
Pour le côté humain de son étude, l’équipe du Mont Sinaï a recruté 12 spécialistes traitants et trois stagiaires seniors du Département d’ophtalmologie de l’École de médecine Icahn du Mont Sinaï. Un ensemble de 20 questions de base (10 pour le glaucome et 10 pour la rétine) de la liste des questions fréquemment posées par les patients de l’American Academy of Ophthalmology a été sélectionné au hasard, ainsi que 20 cas de patients anonymisés sélectionnés dans les cliniques ophtalmologiques affiliées au Mont Sinaï. Les réponses du système GPT-4/AI et des spécialistes humains ont ensuite été analysées statistiquement et évaluées pour leur exactitude et leur exhaustivité à l’aide d’une échelle de Likert, couramment utilisée dans la recherche clinique pour noter les réponses.
Les résultats ont montré que l’IA égalait ou surpassait les spécialistes humains en termes d’exactitude et d’exhaustivité de ses conseils et évaluations médicaux. Plus précisément, l’IA a démontré des performances supérieures en réponse aux questions sur le glaucome et aux conseils de gestion de cas, tout en reflétant un résultat plus équilibré dans les questions sur la rétine, où l’IA correspondait aux humains en termes de précision mais les dépassait en termes d’exhaustivité.
« L’IA était particulièrement surprenante par sa capacité à traiter à la fois les cas de patients atteints de glaucome et de rétine, correspondant à l’exactitude et à l’exhaustivité des diagnostics et des suggestions de traitement faites par des médecins humains sous forme de note clinique », a déclaré Louis R. Pasquale, MD, FARVO, vice-président. pour la recherche en ophtalmologie pour le département d’ophtalmologie et auteur principal de l’étude. « Tout comme l’application d’IA Grammarly peut nous apprendre à devenir de meilleurs rédacteurs, GPT-4 peut nous donner des conseils précieux sur la façon de devenir de meilleurs cliniciens, notamment en termes de façon dont nous documentons les résultats des examens des patients. »
Tout en soulignant que des tests supplémentaires sont nécessaires, le Dr Huang estime que ces travaux laissent présager un avenir prometteur pour l’IA en ophtalmologie. « Il pourrait servir d’assistant fiable aux ophtalmologistes en fournissant une aide au diagnostic et en allégeant potentiellement leur charge de travail, en particulier dans les cas complexes ou dans les zones à fort volume de patients », explique-t-il. « Pour les patients, l’intégration de l’IA dans la pratique ophtalmologique traditionnelle pourrait aboutir à un accès plus rapide aux conseils d’experts, associé à une prise de décision plus éclairée pour guider leur traitement. »
