L'intelligence artificielle (IA) en orthopédie

Une étude prospective, randomisée et en aveugle de niveau I, publiée dans la revue *Knee Surgery, Sports Traumatology, Arthroscopy*, a comparé les résumés d’antécédents médicaux générés par ChatGPT-4o aux documents rédigés par des cliniciens dans un cabinet d’orthopédie pédiatrique. Vingt consultations consécutives concernant des enfants et des adolescents présentant des troubles du genou ont été transcrites et résumées de manière indépendante à la fois par des cliniciens et par ChatGPT-4o. Trois spécialistes en orthopédie ont ensuite évalué la qualité de la documentation à l’aide de huit critères cliniques prédéfinis.

L’étude a démontré que les documents rédigés par des humains étaient nettement supérieurs aux résumés générés par l’IA en termes de qualité globale, en particulier dans des domaines cliniquement critiques tels que la cohérence temporelle, la cohérence spatiale, la précision des descriptions d’accidents et l’impression clinique générale. Si ChatGPT-4o a produit des résumés dont le style rédactionnel était acceptable et a documenté les interventions antérieures de manière comparable à celle des cliniciens, il a fréquemment introduit des incohérences temporelles et omis des détails importants concernant les mécanismes de blessure. Les auteurs concluent que les grands modèles linguistiques actuels ne peuvent pas encore remplacer la documentation médicale humaine en orthopédie pédiatrique et nécessitent une supervision clinique attentive. Au contraire, ces résultats plaident en faveur d’un processus de travail hybride dans lequel l’IA sert d’outil d’assistance tandis que le jugement clinique final reste entre les mains des professionnels de santé.

Parmi les coauteurs, le professeur Victor Valderrabano a contribué à la conception et à la validation scientifique de cette évaluation comparative, aidant ainsi à évaluer les capacités et les limites actuelles de l’intelligence artificielle dans la documentation clinique orthopédique. Son implication souligne l’importance croissante de la recherche fondée sur des données probantes pour définir le rôle approprié des technologies d’IA dans la pratique clinique courante.