AMIE, l'IA de Google, serait plus l'aise au chevet des patients que les mdecins humains et pose de meilleurs diagnostics, offrant une amlioration potentielle des soins médicaux

"Une intelligence artificielle (IA) élaborée par Google, baptisée Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE), a démontré des performances comparables, voire supérieures, à celles des médecins humains dans le diagnostic des affections respiratoires et cardiovasculaires. Ce chatbot, fondé sur un grand modèle de langage, a été évalué au cours d'entretiens médicaux simulés avec des acteurs formés, surpassant les médecins en termes de précision diagnostique et d'empathie.

Bien que l'IA ne soit pas encore prête pour une utilisation clinique, les chercheurs estiment qu'elle pourrait contribuer à rendre les soins de santé plus accessibles. Toutefois, des précautions sont nécessaires, notamment pour évaluer les éventuels biais et garantir l'équité entre différentes populations. La protection de la vie privée des utilisateurs de chatbots est également soulignée comme une considération cruciale.

Au cœur de la médecine réside le dialogue entre le médecin et le patient, où une anamnèse habile ouvre la voie à un diagnostic précis, une gestion efficace et une confiance durable. Les systèmes d'intelligence artificielle (IA) capables de dialoguer pour un diagnostic pourraient améliorer l'accessibilité, la cohérence et la qualité des soins. Cependant, imiter l'expertise des cliniciens reste un défi majeur.

AMIE, un système d'intelligence artificielle basé sur un grand modèle de langage (LLM) optimisé pour le dialogue diagnostique, utilise un environnement simulé basé sur l'auto-jeu avec des mécanismes de retour d'information automatisés pour étendre l'apprentissage à diverses maladies, spécialités et contextes. L'outil d'IA a démontré une précision supérieure à celle des médecins de premier recours certifiés dans le diagnostic des affections respiratoires et cardiovasculaires, entre autres.

L'évolution des grands modeles de langage : au-dela des mots, vers des dialogues diagnostiques en sante

Un grand modèle de langage (LLM) est un algorithme d'apprentissage profond qui peut effectuer une variété de tâches de traitement du langage naturel (NLP). Les grands modèles de langage utilisent des modèles de transformation et sont formés à l'aide d'ensembles de données massifs - d'où le terme « grand ». Cela leur permet de reconnaître, traduire, prédire ou générer du texte ou d'autres contenus.

Les grands modèles linguistiques sont également appelés réseaux neuronaux (RN), qui sont des systèmes informatiques inspirés du cerveau humain. Ces réseaux neuronaux fonctionnent à l'aide d'un réseau de nœuds en couches, à l'instar des neurones. Outre l'apprentissage des langues humaines pour les applications d'intelligence artificielle, les grands modèles de langage peuvent également être entraînés à effectuer diverses tâches telles que la compréhension des structures protéiques, l'écriture de codes logiciels, etc..." Lire la suite