Voici une liste des principales différences entre le raisonnement médical humain et celui de l'intelligence artificielle (IA), basée sur l'article du CMAJ de 2019 et mise à jour avec les avancées récentes en IA jusqu'en 2025 :
Humain : Hypothético-déductif (génération d'hypothèses suivie de tests pour les confirmer ou infirmer).
IA : Inductive et analytique (analyse de vastes ensembles de données pour identifier des modèles et faire des prédictions). Les modèles multimodaux récents peuvent désormais intégrer simultanément texte, images, données génomiques et autres modalités sensorielles.
NB. L'IA demeure beaucoup plus avancée en radiologie qu'ailleurs en médecine, car elle a d'emblée une vaste quantité de données (pixels) à analyser dans une image, alors que lorsque l'on rencontre un patient pour un diagnostic différentiel, les données ne sont pas présentes d'emblée.
Humain : Mixte entre intuition (reconnaissance de motifs) et raisonnement analytique.
IA : Principalement analytique, ne possédant pas d'intuition au sens humain. Les modèles de 2024-2025 intègrent cependant des capacités de raisonnement contextuel plus sophistiquées.
Humain : Apprentissage basé sur des expériences variées, intègre le contexte et la causalité.
IA : Apprentissage supervisé sur de grands ensembles de données, dépendant de la qualité et de la quantité des exemples fournis. Les approches d'apprentissage fédéré permettent désormais l'entraînement sur des données distribuées sans compromettre la confidentialité.
NB. Malgré l'avantage de l'IA sur l'humain à interpréter rapidement une énorme quantité de données provenant d'une image, le radiologiste a le contexte clinique dans la requête, ce que n'avait pas l'IA traditionnelle. Les modèles multimodaux de 2025 commencent à intégrer ces informations contextuelles.
Humain : Capable de tirer des conclusions avec peu d'informations (2 à 4 éléments de contexte).
IA : Traditionnellement, nécessitait de vastes ensembles de données préalablement structurées et étiquetées. Nouveauté 2024-2025 : Les modèles multimodaux peuvent désormais traiter simultanément des données hétérogènes (imagerie, texte, génomique, signaux physiologiques) et nécessitent moins de données pour certaines tâches spécialisées.
NB. Est-ce que l'IA a été entraînée dans votre contexte de pratique? Par exemple, si un patient consulte pour de la fièvre, la cause principale sera-t-elle la même si votre patient vit en Afrique, en Californie, au Québec en juillet ou au Québec en janvier?
Humain : Peut généraliser des connaissances à de nouveaux contextes et faire face à l'incertitude.
IA : Historiquement spécifique à la tâche pour laquelle elle a été entraînée. Évolution récente : Les grands modèles multimodaux montrent une capacité croissante de généralisation entre domaines médicaux, bien que nécessitant encore une supervision pour des tâches entièrement nouvelles.
NB. Un des défis persistants de l'intelligence artificielle est de fournir le degré de certitude de leurs hypothèses de manière explicite et fiable.
Humain : Sujet à des biais cognitifs (ex. : biais d'ancrage, biais de disponibilité, biais de confirmation).
IA : Sensible aux biais présents dans les données d'entraînement et aux erreurs de conception des algorithmes. Développement récent : Amélioration des techniques de détection et d'atténuation des biais, mais le problème persiste, particulièrement dans les populations sous-représentées.
NB. Il peut facilement s'introduire des biais sur des données que l'on n'aurait pas suspectés lors de l'entraînement et le manque d'explicabilité peut rendre ces biais difficiles à découvrir.
Humain : Capable d'expliquer son raisonnement et de prendre en compte des éléments non mesurables (ex. : émotions du patient).
IA : Traditionnellement "boîte noire" difficile à interpréter.
Avancées majeures 2024-2025 :
L'Union européenne a mandaté en mars 2024 que les systèmes d'aide à la décision médicale par IA incluent des fonctionnalités d'explicabilité
La FDA a publié en juin 2024 des principes directeurs pour la transparence des dispositifs médicaux basés sur l'apprentissage automatique
Les techniques d'IA explicable (XAI) comme Grad-CAM peuvent montrer exactement sur quelles parties d'une image médicale un modèle se concentre lors du diagnostic
NB. Élément très important lors de la formation des futurs MD. L'interprétabilité devient une exigence réglementaire et non plus seulement un objectif de recherche.
Humain : Intègre des connaissances générales et un raisonnement contextuel (ex. : comprendre l'impact social d'une maladie).
IA : Historiquement limité aux données fournies. Progrès récents : Les modèles multimodaux de 2025 montrent une meilleure compréhension contextuelle en intégrant diverses sources d'information, bien que restant en deçà du raisonnement humain complexe.
Humain : Gère l'incertitude grâce à l'expérience et la flexibilité cognitive.
IA : Donne des résultats sous forme probabiliste mais ne "comprend" pas réellement l'incertitude clinique. Données récentes : Les méta-analyses de 2024 montrent que l'IA atteint une précision diagnostique globale de 52,1% et ne diffère pas significativement des médecins non-experts, mais reste inférieure aux médecins experts dans les cas complexes.
Croissance explosive du marché : Le marché de l'IA diagnostique devrait atteindre 188 milliards de dollars d'ici 2030, avec une croissance remarquable des applications cliniques.
IA multimodale : Capacité révolutionnaire d'intégrer simultanément :
Imagerie médicale (IRM, CT, rayons X)
Données génomiques et moléculaires
Dossiers de santé électroniques
Signaux physiologiques en temps réel
Données de dispositifs portables
Performances diagnostiques : L'IA a atteint des performances révolutionnaires dans l'analyse d'imagerie médicale, avec des avancées notables dans la détection précoce de 19 types de cancer différents et jusqu'à 90% de précision pour le diagnostic précoce de la maladie d'Alzheimer.
Cadre réglementaire renforcé :
Janvier 2025 : La FDA publie un guide complet pour les développeurs de dispositifs médicaux basés sur l'IA
Décembre 2024 : Simplification du processus d'approbation FDA avec les plans de contrôle de changements prédéterminés (PCCP)
76% des approbations FDA d'IA médicale sont concentrées en radiologie
IA explicable (XAI) : Développement d'outils permettant aux cliniciens de comprendre et valider les décisions de l'IA, répondant aux exigences réglementaires européennes et américaines.
Généralisation : Bien que l'IA multimodale montre des progrès, l'adaptation à de nouveaux contextes cliniques reste limitée.
Biais et équité : Les algorithmes peuvent perpétuer ou amplifier les inégalités de santé si les données d'entraînement ne sont pas représentatives.
Intégration clinique : L'adoption en pratique réelle nécessite une formation du personnel et une adaptation des flux de travail existants.
Surveillance continue : Besoin de réévaluation périodique des performances, similaire aux exigences de formation continue des cliniciens.
L'IA demeure un outil puissant pour aider au raisonnement médical, particulièrement dans l'analyse de données complexes et multimodales. Les avancées de 2024-2025 ont considérablement amélioré l'explicabilité et les capacités d'intégration contextuelle. Cependant, elle ne remplace pas l'intelligence humaine, surtout dans des contextes cliniques complexes nécessitant jugement, intuition et compréhension globale du patient. L'avenir semble pointer vers une collaboration humain-IA optimisée plutôt qu'un remplacement, avec des cadres réglementaires de plus en plus stricts pour assurer la sécurité et l'efficacité.
Références mises à jour :
Nouvelles avancées intégrées : recherches 2024-2025 sur l'IA multimodale, réglementations FDA/UE, et développements en IA explicable
Clinical AI tools must convey predictive uncertainty for each individual patient