Les patients ne peuvent pas demander conseil aux médecins de l’IA qui connaissent leurs noms –

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  • Alors que l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) dans les applications de santé se développe, les prestataires de soins de santé recherchent des moyens d’améliorer l’expérience des patients avec leurs médecins de machine.

    Des chercheurs de Penn State et de l’Université de Californie à Santa Barbara (UCSB) ont constaté que les gens peuvent être moins susceptibles de prendre des conseils de santé auprès d’un médecin en IA lorsque le robot connaît leur nom et leurs antécédents médicaux. D’autre part, les patients veulent être sur une base de prénom avec leurs médecins humains.

    Lorsque le médecin de l’IA a utilisé le prénom des patients et fait référence à leurs antécédents médicaux dans la conversation, les participants à l’étude étaient plus susceptibles de considérer un chatbot de santé IA comme intrusif et également moins susceptibles de tenir compte des conseils médicaux de l’IA, ont ajouté les chercheurs. Cependant, ils s’attendaient à ce que les médecins humains les différencient des autres patients et étaient moins susceptibles de se conformer lorsqu’un médecin humain ne se souvenait pas de leurs informations.

    Les résultats offrent une preuve supplémentaire que les machines marchent sur une ligne fine en tant que médecins, a déclaré S. Shyam Sundar, professeur James P. Jimirro d’effets médiatiques au Donald P. Bellisario College of Communications et codirecteur du laboratoire de recherche sur les effets médiatiques État de Penn.

    «Les machines n’ont pas la capacité de ressentir et d’expérimenter, alors quand elles demandent aux patients ce qu’ils ressentent, ce ne sont en réalité que des données pour eux», a déclaré Sundar, qui est également affilié à l’Institut des sciences informatiques et des données de Penn State (ICDS ). “C’est peut-être une raison pour laquelle les gens dans le passé ont résisté à l’IA médicale.”

    Les machines présentent des avantages en tant que prestataires médicaux, a déclaré Joseph B. Walther, professeur distingué en communication et titulaire de la chaire présidentielle Mark et Susan Bertelsen en technologie et société à l’UCSB. Il a dit que, comme un médecin de famille qui a traité un patient pendant une longue période, les systèmes informatiques pourraient – hypothétiquement – connaître les antécédents médicaux complets d’un patient. En comparaison, voir un nouveau médecin ou un spécialiste qui ne connaît que vos derniers tests de laboratoire pourrait être une expérience plus courante, a déclaré Walther, qui est également directeur du Center for Information Technology and Society à l’UCSB.

    “Cela nous a frappé avec la question: ‘Qui nous connaît vraiment le mieux: une machine qui peut stocker toutes ces informations, ou un humain qui ne nous a jamais rencontrés auparavant ou qui n’a pas développé de relation avec nous, et qu’est-ce que nous apprécions dans un relation avec un expert médical? », a déclaré Walther. “Alors cette recherche demande, qui nous connaît le mieux – et qui aimons-nous le plus?”

    L’équipe a conçu cinq chatbots pour l’étude en deux phases, recrutant un total de 295 participants pour la première phase, dont 223 sont revenus pour la deuxième phase. Dans la première partie de l’étude, les participants ont été assignés au hasard pour interagir avec un médecin humain, un médecin IA ou un médecin assisté par IA.

    Dans la deuxième phase de l’étude, les participants ont été assignés à interagir à nouveau avec le même médecin. Cependant, lorsque le médecin a entamé la conversation au cours de cette phase, il a soit identifié le participant par son prénom et rappelé les informations de la dernière interaction, soit demandé à nouveau comment le patient préférait être abordé et a répété des questions sur ses antécédents médicaux.

    Dans les deux phases, les chatbots ont été programmés pour poser huit questions concernant les symptômes et les comportements du COVID-19, et proposer un diagnostic et des recommandations, a déclaré Jin Chen, doctorant en communication de masse, Penn State et premier auteur de l’article.

    «Nous avons choisi de nous concentrer sur le COVID-19 parce que c’était un problème de santé majeur pendant la période d’étude», a déclaré Jin Chen.

    Accepter les médecins IA

    Alors que les prestataires médicaux recherchent des moyens rentables de fournir de meilleurs soins, les services médicaux d’IA peuvent offrir une alternative. Cependant, les médecins de l’IA doivent fournir des soins et des conseils que les patients sont prêts à accepter, selon Cheng Chen, doctorant en communication de masse à Penn State.

    «L’une des raisons pour lesquelles nous avons mené cette étude est que nous lisons dans la littérature de nombreux récits sur la réticence des gens à accepter l’IA en tant que médecin», a déclaré Chen. «Ils ne se sentent tout simplement pas à l’aise avec la technologie et ils ne pensent pas que l’IA reconnaît leur caractère unique en tant que patient. Nous avons donc pensé que, parce que les machines peuvent conserver autant d’informations sur une personne, elles peuvent fournir une individualisation et résoudre ce problème d’unicité. “

    Les résultats suggèrent que cette stratégie peut se retourner contre vous. «Lorsqu’un système d’IA reconnaît le caractère unique d’une personne, il apparaît comme intrusif, faisant écho à des préoccupations plus larges concernant l’IA dans la société», a déclaré Sundar.

    Dans une découverte déroutante, environ 78% des participants à la condition expérimentale qui mettait en vedette un médecin humain pensaient qu’ils interagissaient avec un médecin de l’IA, ont déclaré les chercheurs. Sundar a ajouté qu’une explication provisoire à cette découverte est que les gens se sont peut-être habitués davantage aux plates-formes de santé en ligne pendant la pandémie et peuvent s’attendre à une interaction plus riche.

    À l’avenir, les chercheurs s’attendent à davantage d’investigations sur les rôles que l’authenticité et la capacité des machines à s’engager dans des va-et-vient peuvent jouer dans le développement de meilleurs rapports avec les patients.

    Les chercheurs ont présenté leurs résultats aujourd’hui lors de la conférence virtuelle ACM CHI 2021 sur les facteurs humains dans les systèmes informatiques – la plus importante conférence internationale pour la recherche sur l’interaction homme-machine.

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