Les médecins critiques quant à ses avantages...
L’IA fait gagner du temps dans les soins de santé. Mais pour qui?
L’IA est souvent présentée comme un moyen de permettre aux médecins de consacrer davantage de temps aux patients. Une étude publiée dans le JME Practical Bioethics nuance toutefois cette vision : le gain de temps attendu ne se traduit pas automatiquement par davantage d’espace pour la relation médecin-patient.
L’intelligence artificielle est censée rendre les soins de santé plus rapides, plus efficaces et plus humains. C’est du moins la promesse qui revient fréquemment dans les notes de politique, les plans stratégiques et la communication commerciale autour de l’innovation numérique en santé. En automatisant les tâches répétitives, en accélérant les diagnostics ou en rationalisant les processus administratifs, l’IA permettrait aux médecins de consacrer davantage de temps à ce que les ordinateurs ne peuvent pas faire : écouter, expliquer, rassurer et prendre des décisions conjointement avec les patients.
Une nouvelle étude publiée dans le JME Practical Bioethics s’interroge sur la réalité des gains de temps censés permettre de consacrer davantage de temps aux patients. Aurelia Sauerbrei (Ethox Centre, Université d’Oxford) a interrogé des cliniciens utilisant des systèmes d’IA dans leur pratique, des développeurs d’IA et plusieurs acteurs clés impliqués dans l’implémentation et les questions éthiques. L’étude ne portait pas sur l’IA générative ni sur les chatbots, mais sur les systèmes d’aide à la décision diagnostique, dans lesquels le médecin interprète les résultats produits par l’IA, par exemple dans le domaine de l’imagerie médicale.
Accélérer les processus
Les médecins apprécient surtout l’IA pour sa capacité à accélérer les processus. Ils mentionnent notamment des diagnostics plus rapides, une réduction des délais d’attente et un raccourcissement du temps nécessaire avant le début du traitement.
Pour les patients, ces bénéfices peuvent être très significatifs. En oncologie, par exemple, une diminution du délai entre le diagnostic et le début de la radiothérapie peut sauver des vies. Les développeurs considèrent également cet aspect comme un argument majeur en faveur de l’IA : plus une maladie est détectée rapidement, plus le traitement ou le suivi peut être mis en place tôt.
Des délais d’attente plus courts, des diagnostics plus rapides et un flux de travail plus fluide peuvent améliorer les soins. Selon Mme Sauerbrei, le problème ne réside pas dans le constat que l’IA peut faire gagner du temps, mais dans l’hypothèse implicite selon laquelle ce temps économisé sera automatiquement consacré à une meilleure communication avec les patients ou à des soins davantage centrés sur la relation.
Quelques minutes de gagnées
Les médecins interrogés dans le cadre de l’étude se sont montrés remarquablement unanimes : lorsque l’IA permet de dégager du temps, celui-ci n’est généralement pas utilisé, dans la pratique, pour prolonger les échanges avec les patients. Il sert plutôt à réaliser davantage d’examens, à recevoir plus de patients ou à augmenter l’activité. Selon eux, il ne s’agit pas seulement d’une question technologique, mais avant tout d’une question organisationnelle. Les directions hospitalières et les systèmes de santé répondent à leurs propres incitations : réduire les listes d’attente, accroître les capacités, maîtriser les coûts et mesurer la productivité. Dans un tel contexte, les gains de temps se traduisent rapidement par une augmentation du volume d’activité.
Un médecin a fait remarquer que quelques minutes gagnées lors d’une endoscopie pourraient, en théorie, offrir davantage de temps pour fournir de meilleures explications au patient. Mais ce même médecin estimait que, à terme, ces quelques minutes seraient absorbées par la direction de l’hôpital sous forme de gains d’efficacité. La technologie peut donc créer un espace pour des soins plus humains, mais c’est le système qui décide si cet espace sera effectivement préservé.
Une conception étroite de l’efficacité
Dans de nombreux documents stratégiques, l’efficacité est principalement comprise comme la capacité à travailler plus rapidement avec les mêmes ressources : davantage de patients pris en charge par heure, des délais de traitement plus courts et une réduction des temps d’attente. Ce sont des objectifs louables, mais ils ne se confondent pas nécessairement avec une amélioration de la qualité des soins.
Mme Sauerbrei souligne que cette conception étroite de l’efficacité crée un angle mort. Si l’on se contente de mesurer le nombre de patients qui traversent plus rapidement le système de soins, d’autres dimensions essentielles, telles qu’un supplément d’explications, la prise de décision partagée ou le soutien émotionnel, risquent d’être sous-évaluées. Pourtant, des recherches antérieures ont montré que la qualité de la relation entre le patient et le professionnel de santé peut avoir un effet mesurable sur les résultats de santé.
La question n’est donc pas de savoir s’il faut utiliser l’IA au service de l’efficacité, mais plutôt de déterminer quelle forme d’efficacité on souhaite privilégier. S’agit-il d’augmenter le volume d’activité ? De réduire les erreurs ? De raccourcir les délais d’attente ? D’améliorer la satisfaction des patients ? De renforcer la certitude diagnostique ? Ou encore d’obtenir des résultats que les patients eux-mêmes jugent importants ?
Le contexte fait la différence
Ces résultats peuvent varier selon le contexte. Pour certains patients, la rapidité est essentielle : ils souhaitent obtenir le plus vite possible un diagnostic, un traitement ou des réponses rassurantes. Pour d’autres, notamment lorsqu’il s’agit de choix complexes, de maladies chroniques ou de soins palliatifs, le temps consacré à l’échange et à la concertation peut être tout aussi important.
Sauerbrei constate que les systèmes d’IA modifient rarement la logique de soins dans laquelle ils sont introduits. Les développeurs cherchent généralement à adapter leurs outils aux flux de travail existants, car cela augmente les chances d’adoption. Les start-ups et les entreprises technologiques doivent en outre tenir compte de la viabilité commerciale de leurs produits. Elles conçoivent donc souvent des solutions qui s’inscrivent dans les objectifs de productivité déjà en place.
Cela implique que l’IA ne conduit pas automatiquement à des soins davantage centrés sur la personne. Son impact dépend du contexte institutionnel : quels indicateurs sont mesurés, quels objectifs sont récompensés, comment les parcours de soins sont conçus et dans quelle mesure les équipes disposent de l’autonomie nécessaire pour utiliser différemment le temps gagné ?
C’est là que réside un risque. L’innovation numérique est souvent présentée comme un outil de soutien, mais dans un environnement dominé par des impératifs de production, elle peut également entraîner des attentes plus élevées, une charge de travail accrue et une réduction des marges de manœuvre. L’IA peut alléger la pression, mais elle peut aussi l’accentuer.