Des chercheurs du Stanford Byers Center for Biodesign viennent de lancer l'initiative HealthGPT avec une idée simple : connecter ses données de santé personnelles à l’assistant ChatGPT. Si l’utilisation de l’IA dans la santé n’est pas nouvelle ; à l’instar de nombreuses solutions conversationnelles de suivi de santé telles que Wefight ou Ada Health ; HealthGPT la rend plus accessible, conversationnelle et intuitive.
Dans la démo présentée par l’un des chercheurs de l’Université, l’assistant virtuel répond pour l’instant à des questions simples comme « je me sens fatigué, ai-je assez dormi ces derniers jours ? » ou encore « quels exercices physiques dois-je faire aujourd’hui ? » sur la base des données de l’Apple Health de l’iPhone de l’utilisateur. Les conseils proposés par la solution en guise de réponse ne sont à ce stade qu’une synthèse d’informations et de recommandations assez basiques. Il est cependant facile d’imaginer le potentiel de ce moteur conversationnel au service de notre suivi de santé. D’autant que les solutions d’accompagnement connecté à nos données de santé n’ont jamais autant été prégnantes : plus de 325 000 applications de santé existent sur le marché mondial, un chiffre en augmentation constante selon l’Institut de santé publique, d’épidémiologie et de développement.
Tous médicalement augmentés ou tous hypocondriaques ?
On peut aussi se poser la question suivante : est-ce que des projets comme celui de Stanford contribuent à nous rendre toujours plus obsédés par la mesure de notre corps, le quantified self, et ultimement, hypocondriaques ? De quoi nous renvoyer aux prémices de Doctissimo. Finalement, l’IA générative n’aura d’intérêt en santé que si elle fournit des recommandations ou des synthèses favorisant la prévention ou générant des conseils moins génériques qu’actuellement, comme « il est important de dormir plus longtemps ». L’enjeu de demain est la multiplication des solutions au service du parcours de soin, telle que la détection des pathologies rares sur la base des données en vie réelle des patients comparées à des millions de cas cliniques, ou plus encore, en luttant contre l’errance diagnostic grâce à des corrélations entre les symptômes invisibles de patients n’ayant pas récemment consulté un praticien. Plus qu’un gadget, ces algorithmes pourraient réellement bouleverser votre système de soins.
Encore faut-il que notre rapport aux données de santé évolue, et que les entreprises fassent preuve d’une plus grande transparence des algorithmes notamment sur les sources des données utilisées et leurs modèles de calcul. Plus encore, ces algorithmes doivent aussi se munir de garde-fous, tant les conséquences d’un manque de fiabilité peuvent être lourdes dans un domaine aussi important que celui de la santé. “AI Paternalism” est d’ailleurs le terme choisi par deux chercheuses canadiennes pour qualifier le risque d’une trop forte confiance accordée aux algorithmes. Des enjeux qui n’ont finalement rien de très nouveau, mais qui sont plus que jamais d’actualité. Le défi n’est donc pas uniquement technique, il est éminemment culturel, éthique et juridique.