L’intelligence artificielle (IA) transforme rapidement les soins de santé et l’enseignement médical. Qu’il s’agisse d’améliorer la précision du diagnostic et la prise de décision clinique ou de permettre des simulations virtuelles et un apprentissage personnalisé, les technologies d’IA s’intègrent de plus en plus dans la pratique quotidienne des cliniciens et des stagiaires. Malgré ces avantages, des préoccupations subsistent concernant la responsabilité éthique, la confidentialité des données, la perte d’autonomie humaine et le déplacement potentiel d’emplois. Alors que l’IA continue de se développer dans les systèmes médicaux du monde entier, il est de plus en plus important de comprendre comment les futurs médecins perçoivent ces technologies et s’y engagent.
Les attitudes à l’égard de l’IA jouent un rôle essentiel pour déterminer si les outils d’IA sont acceptés, fiables et efficacement intégrés dans la pratique clinique et la formation. Les attitudes positives favorisent l'ouverture et l'utilisation responsable, tandis que les perceptions négatives peuvent conduire au scepticisme et à la sous-utilisation. Une mesure précise des attitudes à l’égard de l’IA parmi les étudiants en médecine et les résidents est donc essentielle pour identifier les obstacles à l’adoption et concevoir des interventions éducatives efficaces. En 2024, Stein et ses collègues ont introduit l’échelle d’attitudes à l’égard de l’intelligence artificielle en 12 éléments (ATTARI-12), une mesure brève et fiable englobant les dimensions affectives, cognitives et comportementales. Cependant, l'absence d'une version japonaise validée a limité son applicabilité au Japon, où des facteurs culturels, tels que l'évitement de l'incertitude et les normes sociales, peuvent influencer les réponses aux technologies émergentes.
Pour combler cette lacune, une équipe de chercheurs de l'Université Juntendo, au Japon, dirigée par le professeur adjoint de projet Hirohisa Fujikawa et ses collègues, le Dr Hirotake Mori, le Dr Yuji Nishizaki, le Dr Yuichiro Yano et le Dr Toshio Naito, ont collaboré avec le Dr Kayo Kondo de l'Université de Durham, au Royaume-Uni. Ensemble, ils ont développé et validé une version japonaise de l'échelle (J-ATTARI-12) destinée aux étudiants en médecine et aux médecins résidents. Le Dr Fujikawa a expliqué la motivation derrière l'étude : « Nous avons observé de grandes variations dans la manière dont les apprenants réagissent à l'IA, mais aucun outil validé n'existait au Japon pour mesurer ces différences. Cette échelle aide les enseignants à comprendre les attitudes des apprenants et à mieux préparer les futurs médecins à la pratique basée sur l'IA. » Les résultats de leur étude ont été publiés dans le volume 12, numéro e81986 de la revue Formation médicale JMIR le 14 janvier 2026.
L’étude a suivi des lignes directrices internationalement reconnues en matière de traduction et d’adaptation interculturelle afin de garantir l’exactitude linguistique et la pertinence culturelle. Une enquête en ligne à l’échelle nationale a été menée entre juin et juillet 2025, recrutant des étudiants en médecine et des résidents de plusieurs universités et hôpitaux du Japon. Au total, 326 participants ont été inclus dans l'analyse. L'évaluation psychométrique a utilisé une approche de validation divisée en deux : une analyse factorielle exploratoire (EFA) a été réalisée sur la moitié de l'échantillon pour identifier la structure factorielle sous-jacente, et une analyse factorielle confirmatoire (CFA) a été réalisée sur l'autre moitié pour évaluer l'ajustement du modèle. La validité convergente a été examinée en corrélant les scores J-ATTARI-12 avec les attitudes envers les robots – un concept connexe – tandis que la fiabilité de la cohérence interne a été évaluée à l'aide de l'α de Cronbach.
Les analyses ont abouti à plusieurs conclusions clés. L'EFA a identifié une structure à 2 facteurs reflétant « l'anxiété et l'aversion pour l'IA » et « l'optimisme et l'acceptation de l'IA ». CFA a démontré que ce modèle à 2 facteurs présentait un bon ajustement du modèle et surpassait un modèle à un facteur. La validité convergente était étayée par une corrélation positive modérée entre les scores J-ATTARI-12 et les attitudes envers les robots, et la fiabilité de la cohérence interne était élevée, ce qui indique que l'échelle mesure de manière fiable les attitudes envers l'IA parmi les stagiaires en médecine japonais.
L’étude offre d’importantes implications en matière d’éducation et de recherche. Le Dr Fujikawa a noté : «Les enseignants peuvent utiliser cette échelle pour évaluer la formation liée à l’IA et identifier les apprenants qui peuvent se sentir incertains ou hésitants quant à l’utilisation de l’IA. Cela permet également aux chercheurs de suivre l’évolution des attitudes à mesure que l’IA s’intègre davantage aux soins de santé.. » En fournissant un instrument culturellement adapté et psychométriquement solide, le J-ATTARI-12 soutient le développement de programmes basés sur les données et la prise de décision éclairée en matière d'éducation médicale.
En réfléchissant à la signification plus large, le Dr Fujikawa a souligné : «L’adoption réussie de l’IA dans les soins de santé dépend autant de l’acceptation des cliniciens que de la performance technologique. Rendre ces attitudes visibles permet une meilleure éducation et une mise en œuvre plus responsable » Il a ajouté que l'échelle sera utilisée dans un programme « Médecine et IA » lancé à l'Université Juntendo en 2026 et devrait faciliter les futures recherches transnationales.
En conclusion, cette étude a développé et validé avec succès le J-ATTARI-12, le premier instrument japonais permettant d'évaluer les attitudes à l'égard de l'IA parmi les étudiants en médecine et les résidents. En fournissant une mesure fiable et valide, il établit une base solide pour faire progresser l'enseignement, la recherche et l'intégration de l'IA au sein des systèmes de formation médicale du Japon.
