Les patients soutiennent le dépistage de la rétinopathie diabétique par IA, avec supervision médicale
Une étude menée auprès de 100 adultes atteints de diabète a montré une large acceptation du dépistage de la rétinopathie diabétique fondé sur l’IA, même si la plupart des participants souhaitaient une supervision médicale. Ces résultats interviennent alors que les outils d’IA prennent une place croissante dans les soins communautaires du diabète.
Le dépistage de la rétinopathie diabétique par intelligence artificielle entièrement autonome peut élargir l’accès aux soins et améliorer le dépistage de la rétinopathie diabétique dans les populations mal desservies, en particulier dans les contextes à ressources limitées. Dans une étude menée chez des adultes atteints de diabète dans un centre médical universitaire urbain, les participants étaient globalement à l’aise avec l’utilisation de l’IA dans le cadre de l’examen ophtalmologique, mais la plupart lui feraient davantage confiance si elle était supervisée par un médecin et ne pensaient pas que le dépistage de la RD fondé sur l’IA pourrait remplacer une consultation médicale.
Des adultes atteints de diabète ont été recrutés pour subir une imagerie à l’aide d’une caméra du fond d’œil portable reposant sur l’IA et répondre à une enquête portant sur leur connaissance de l’IA en santé, leur confiance dans les systèmes d’IA, l’efficacité perçue de l’IA, leurs préférences en matière d’interaction humaine et leur réceptivité globale à l’IA dans le dépistage de la rétinopathie diabétique. Au total, 100 participants ont été inclus, avec un âge moyen de 60 ans; 52% étaient des femmes; 24% étaient hispaniques, 20% noirs non hispaniques, 31% blancs non hispaniques et 25% appartenaient à d’autres groupes.
La plupart des participants connaissaient l’IA (78%) et son utilisation en santé (70%), mais moins nombreux étaient ceux qui connaissaient son application aux maladies oculaires (46%). La majorité pensait que l’IA pouvait améliorer la précision et protéger la confidentialité, à hauteur de 77% dans les deux cas, mais 83% préféraient une supervision médicale et feraient davantage confiance à l’IA si elle était supervisée par un médecin. Globalement, 76% étaient à l’aise avec l’IA comme composante de l’examen ophtalmologique et 92% étaient satisfaits du dépistage fondé sur l’IA.
Malgré cela, seuls 31% estimaient que l’IA pouvait remplacer une consultation médicale et 94% pensaient que les médecins resteraient toujours responsables du diagnostic, même si l’IA évaluait les scans. L’étude a conclu que la mise en œuvre du dépistage autonome de la rétinopathie diabétique fondé sur l’IA devrait tenir compte du décalage entre l’usage prévu d’un dépistage par IA entièrement autonome et la compréhension qu’avaient les participants du rôle que cela impliquerait pour les médecins.
L’étude a souligné que la rétinopathie diabétique est une cause majeure de cécité chez les adultes d’âge actif et que la détection précoce, avec une intervention en temps opportun, est essentielle pour prévenir la perte de vision. La détection de la rétinopathie diabétique par IA entièrement autonome a été approuvée par la FDA aux États-Unis en 2018 et pourrait améliorer de façon spectaculaire les taux de dépistage et réduire la cécité évitable.
Plus largement, les approches de soins du diabète en communauté fondées sur l’IA commencent à apporter une aide à la décision, des informations plus précoces et des outils pratiques directement dans les soins primaires et les structures communautaires. Les outils activés par l’IA peuvent soutenir le dépistage, la stratification du risque et l’autogestion directement dans les structures communautaires, à condition qu’ils soient mis en œuvre de manière réfléchie et équitable. L’article indiquait que les applications et plateformes reposant sur l’IA sont de plus en plus utilisées pour soutenir les décisions quotidiennes liées à la nutrition, à l’activité physique, à l’observance médicamenteuse et à la surveillance du glucose, tandis que les outils d’IA conversationnelle peuvent fournir une éducation personnalisée dans un langage clair.
La discussion plus large sur les soins communautaires indiquait également que les outils d’IA doivent être validés dans des populations diverses afin d’éviter de renforcer les disparités existantes, et que la transparence ainsi qu’une évaluation continue sont essentielles pour garantir un soutien au dépistage à la fois juste et efficace. Les patients et les cliniciens doivent comprendre comment les recommandations sont produites et comment les données sont utilisées, tandis que des cadres de gouvernance clairs sont nécessaires pour définir les responsabilités lorsque l’IA influence les décisions de soins.