Résumé des principaux points
Le développement des grands modèles d'IA médicale ne peut se passer de l'apport des connaissances des médecins. Cependant, ceux qui participent à l'entraînement, à l'étiquetage et à l'évaluation de ces modèles rencontrent fréquemment des problèmes tels qu'une intensité de travail élevée, une réduction de salaire, un progrès limité des modèles et une tendance à la standardisation des diagnostics qui s'éloigne de l'essence même de la médecine. La plupart d'entre eux choisissent finalement de quitter leur poste. Cela reflète les difficultés réelles de l'industrie de l'IA médicale : l'IA est-elle un aide ou un concurrent potentiel pour les médecins ? Comment les médecins peuvent-ils trouver leur place dans cette évolution ?
I. Quel est le rôle des médecins dans le développement de l'IA ?
L'IA médicale doit apprendre à diagnostiquer en s'appuyant sur de grandes quantités de données médicales, et les médecins jouent un rôle essentiel dans leur traitement :
- Zhong Sheng (étiqueteur) : Il extrait chaque jour des informations clés telles que le diagnostic, les médicaments prescrits et les opérations des dossiers médicaux pour les fournir à l'IA. Par exemple, pour un patient atteint de cancer du poumon, il doit indiquer la nature de la tumeur, sa taille et les mutations génétiques. Un dossier complexe peut nécessiter plus de 60 étiquettes et prendre environ 20 minutes à traiter.
- Zhou Yan (évaluateur) : Il évalue les systèmes d'IA développés par de grandes entreprises pour vérifier leur précision dans la réponse aux questions des utilisateurs et l'absence de risques potentiels. Par exemple, si l'IA ne propose que de se rendre à l'hôpital en voyant une photo de blessure, son évaluation est nulle ; elle doit inclure des conseils d'urgence et des mots de réconfort pour être considérée comme satisfaisante. Il contribue également aux améliorations du modèle.
- Lin Jing (expert à temps partiel) : Elle diagnostique des maladies de la peau en examinant des images, mais a constaté la nécessité d'uniformiser les critères de diagnostic et a été encouragée à éviter de mentionner les maladies rares pour éviter de devoir réétudier les cas.
Ces tâches ressemblent à celles d'un enseignant pour l'IA, mais en réalité, les médecins agissent plus comme des « travailleurs de données » : elles sont répétitives et mécaniques, et ils doivent suivre le rythme imposé par les systèmes d'IA.
II. Pourquoi les médecins quittent-ils ces emplois ?
Les raisons pour lesquelles les médecins abandonnent leur travail dans le domaine de l'IA sont variées et souvent difficiles à accepter :
- Zhong Sheng : Son salaire est passé de 20 000 yuans par mois à un revenu beaucoup plus bas en raison de la concurrence des grandes entreprises. Les tâches ont augmenté (de 150 à 300 patients par jour) et son salaire a été réduit de moitié. Après trois ans, il a décidé de retourner dans un hôpital privé.
- Zhou Yan : Il craint d'être remplacé par l'IA et a donc choisi de changer de poste pour devenir chercheur en médecine afin de participer à l'intégralité du processus de développement des produits d'IA.
- Lin Jing : Elle a trouvé que les entreprises privilégient la rapidité au détriment de la précision, exigeant que les médecins ne diagnostiquent que les maladies courantes pour améliorer l'efficacité. Cela contredit ses principes professionnels.
Leurs départs reflètent le conflit entre les réalités de l'industrie de l'IA et les aspirations professionnelles des médecins : ils risquent d'être considérés comme des outils ou de se voir remplacer par ces technologies.
III. À quel niveau en est l'IA médicale actuellement ?
Selon les médecins, les capacités de l'IA sont encore limitées :
- Les modèles suivent uniquement des directives préétablies : Les solutions proposées par les systèmes d'IA ne sont pas adaptées aux situations spécifiques. Les médecins plus expérimentés les considèrent comme gênantes et inefficaces.
- Les diagnostics manquent de précision : Certains produits d'IA ignorent délibérément les maladies rares pour augmenter l'efficacité, ce qui nuit à la qualité des soins.
- Peu de progrès réels : Après trois ans d'utilisation, les modèles n'ont pas beaucoup évolué.
En somme, l'IA médicale est encore loin de pouvoir gérer des cas complexes ou des maladies rares de manière autonome.
IV. La confusion des médecins : l'IA est-elle un aide ou un concurrent ?
Les médecins qui ont travaillé avec l'IA sont partagés sur son rôle :
- Zhong Sheng : Il espérait pouvoir utiliser l'IA pour changer de carrière, mais il a été déçu et est retourné à la pratique clinique.
- Zhou Yan : Il croit en l'avenir de la médecine associée à l'IA, mais il doit se perfectionner pour éviter d'être marginalisé.
- Lin Jing : Elle hésite sur la direction que devrait prendre l'IA et se demande si elle doit se concentrer sur le profit ou sur l'amélioration des soins.
Cette confusion reflète les défis de l'industrie : pour que l'IA soit un véritable atout, il est nécessaire de trouver un équilibre entre efficacité et qualité, ainsi qu'une meilleure intégration entre technologie et pratique médicale.
V. Qui pâtit de la concurrence dans l'industrie de l'IA ?
Les petites entreprises peinent à survivre face aux grandes entreprises qui disposent de ressources techniques supérieures, ce qui conduit à des réductions de salaires et des suppressions d'emplois :
- L'entreprise de Zhong Sheng : Ne pouvant pas rivaliser avec les géants, elle a dû augmenter la charge de travail des employés et réduire leurs salaires, menant finalement à la suppression de l'activité.
- L'expérience de Zhou Yan : Les postes d'évaluation offrent un bon salaire, mais impliquent des tâches chronophages et une pression constante pour maintenir une apparence de progrès.
La lutte des petites entreprises et les départs des employés soulignent la dureté de l'industrie de l'IA : seuls les plus forts peuvent survivre, laissant la plupart des travailleurs dans une position précaire.
Conclusion
Le développement de l'IA médicale est indispensable aux médecins, mais ceux-ci doivent faire face à des défis tels que la transformation en outils ou le risque d'être remplacés. Pour que l'IA devienne un véritable allié dans la médecine, il est nécessaire de trouver un équilibre entre efficacité et éthique médicale, ainsi que de développer des technologies qui respectent les besoins humains. Les médecins doivent également trouver leur place dans cette évolution : soit en tant que concepteurs d'IA, soit en tant qu'experts capables de l'utiliser de manière efficace et responsable.