Un tiers des 18-30 ans consulte une intelligence artificielle pour des questions de santé. Seuls 25 % lui accordent un score élevé de confiance. Les médecins et les proches servent de références principales pour cette tranche d’âge.
Vraie question : cela me choque de savoir que les femmes se sentent « maltraitées » par les services médicaux . Est ce une réalité ? Ou une exaltation de chiffres marginaux ?
Sinon pour l’IA le 87% de diagnotiques faux me fait esperer que les personnes en sont conscientes et qu’'elles vont voir un(e) vrai(e) medecin. Quel garde fou y a t il dans les IA ? Quelqu’un qui demande un avis medical recoit-il un avertissement ?
En même temps vu la qualité des médecins c’est pas étonnant, avant on avait des médecins de métier, compétents, maintenant on a des 24/7 ou les gens n’en ont plus rien a foutre, si t’es osculté c’est deja une victoire mdr, a part pour récupérer un arrêt ou avoir une ordonnance pour tel ou tel produit, la valeur ajouté des médecins aujourd’hui est proche du néant. Lorsqu’on a un vrai problème, hélas il faut se démerder par soi-même et tenter d’investiguer pour ensuite aller voir un spécialiste qui lui en général fera le nécessaire, et dans ce cadre, l’IA est tellement au dela d’une consultation que je comprends tout a fait la tendance … Mais ca avait deja commencé avant l’IA cette tendance a la médecine bas de gamme, l’IA nous donne simplement une vrai alternative sérieuse.
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Alors je suis moi même médecin et pour avoir fait joujou avec chatgpt pour des maladies benines styles rhume grippe douleur au dos, il est plutôt pertinent.
Pour moi ce chiffre de 83% est largement exagéré d’autant que chatgpt précise toujours des signes de gravité eux aussi pertinents qui invitent à consulter.
En plus je viens de regarder l’étude en question (uniquement sur des maladies infantiles) l’article d’origine de clubic est faux il dit que chatpgt 4 se trompe à 83% alors que si on lit l’étude c’est chagpt 3.5 qui a été testé. C’était pourtant clair :
Methods
JAMA Pediatrics and the NEJM were accessed for pediatric case challenges (N = 100). The text from each case was pasted into ChatGPT version 3.5 with the prompt List a differential diagnosis and a final diagnosis. All available JAMA Pediatrics clinical challenges were selected (n = 60). For NEJM cases (n = 40), Massachusetts General Hospital case records for “pediatrics” were randomly selected from the past 10 years. All cases were published from 2013 to 2023. Cases were entered into the chatbot from July 19 to 22, 2023.
L’étude parle au début d’une autre étude qui donnait 39% de résultats corrects sur chatgpt 4.0 (ca fait déjà plus que 61% d’erreur). En plus le test a été fait sur 100 personnes ce qui n’est pas du tout suffisant pour en tirer quelque conclusion …
The capacity of large language models (LLMs) to process information and provide users with insights from vast amounts of data makes the technology well suited for algorithmic problem-solving. A recent study1 investigated the diagnostic accuracy of ChatGPT version 4 and found that the artificial intelligence (AI) chatbot rendered a correct diagnosis in 39% of New England Journal of Medicine (NEJM ) case challenges
L’étude est dispo ici et n’a été faite que sur des cas complexes pas des cas de maladies courantes : je vous laisse juger
https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2806457
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Parce que les médecins n’ont pas des connaissances aussi vastes que ChatGPT et ils ont tendance à tout minimiser en classant en rhino ou stress.
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C’est surtout croire que ChatGPT est plus fiable ou compétent qu’un médecin qui me choque.
Doctisimo 2.0
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C’est une réalité. Il y a pas mal d’études sur le sujet, les femmes sont moins bien traitées que les hommes en général.
« Oh, c’est juste qu’elle a ses ragnagnas, c’est pas grave. »
Et j’exagère à peine, l’endométriose par exemple a très longtemps été sous-diagnostiquée.
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Et le pire, c’est que outre le traitement parfois différent par le personnel médical, il y a une vraie inégalité face aux médicaments, parce que les femmes et les minorités éthniques sont sous-représentées (voire pas du tout parfois) dans les panels d’essais cliniques, avec comme conséquence des traitements qui n’ont pas du tout la même efficacité chez elles, voire qui sont contre-productifs.
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