IA et complexité de la prise en charge gériatrique : quelle aide pour le médecin généraliste ?

Grâce à l’analyse de grands volumes de données médicales, les outils d’intelligence artificielle (IA) peuvent aider les médecins à préciser certains diagnostics, affiner les décisions thérapeutiques, mieux anticiper les risques ou sécuriser les prescriptions. Ils peuvent se révéler particulièrement utiles dans la prise en charge complexe du patient âgé souvent polymédiqué avec des comorbidités et une certaine fragilité physiologique. Le déploiement de modèles généralistes (utilisant le large langage model [LLM]) ou spécialisés en santé connaît une accélération sans précédent, avec des performances variables d’un outil à l’autre.

Selon le Pr Alain Venot, professeur de médecine, spécialiste d’informatique médicale et d’IA en santé (Université Sorbonne Paris Nord) : "À l’heure actuelle, les IA de grandes sociétés comme ChatGPT, Gemini, Grok ou Mistral (en France) sont des systèmes opérationnels qui ont des domaines d’hypercompétences différents. ChatGPT a la réputation d’être celui qui a été le plus alimenté en médecine."

Pour lui, l’IA peut être utile dans divers aspects du métier du généraliste, particulièrement en gériatrie. "Elle peut être une aide au raisonnement clinique en effectuant une synthèse rapide d’un dossier complexe et en hiérarchisant les priorités cliniques en fonction des pathologies. L’IA est capable de proposer des diagnostics différentiels, par exemple devant des symptômes atypiques, et aide à identifier ce qui peut affecter la santé de la personne âgée (chutes, confusion mentale, dénutrition, incontinence)", indique l'intéressé. 

"Les références des recommandations des sociétés savantes et de la Haute Autorité de santé sont en outre mentionnées et cliquables. Par ailleurs, l’IA aide à la prescription, avec une recherche d’interactions médicamenteuses complexes. En effet, face à de nombreuses prescriptions, les systèmes classiques de détection des interactions médicamenteuses sont assez impuissants, vérifiant plutôt les interactions médicamenteuses deux à deux. L’IA fonctionne de façon intéressante en considérant les voies métaboliques. Par exemple, si deux ou trois médicaments sont métabolisés au niveau du foie, ce qui peut être un problème, des alertes et des recommandations de suivi biologique sont signalées", ajoute le Pr Alain Venot. 

"De même, l’IA alerte sur les contre-indications spécifiques à l’âge. Selon la fonction rénale et hépatique, elle peut proposer des adaptations de posologie, ce qui peut être précieux. L’IA peut également faciliter la communication entre le médecin et le patient (ou ses aidants) en préparant facilement des documents explicatifs simplifiés et en générant des supports pédagogiques illustrés avec images et schémas", détaille-t-il.

Le couple médecin-IA : une configuration efficace

Pour le Pr Jean Charlet, chercheur (AP-HP et laboratoire d’informatique médicale et ingénierie des connaissances pour la e‑santé, Inserm, Sorbonne Université), "le couple médecin-IA tire le meilleur parti de l’expérience humaine et de la vaste quantité d’informations traitées par les LLM. En effet, une étude (Zöllera N, et al. PNAS 2025) a montré que, dans le diagnostic médical, un système hybride d’intelligence alliant un médecin et une IA surpasse non seulement des médecins individuels mais aussi des collectifs de médecins, des LLM individuels ou encore des ensembles de LLM". Ces travaux ont ainsi analysé près de 41 000 diagnostics différentiels sur la base de 2 133 cas cliniques soumis.

À l’hôpital, de nombreuses IA fonctionnent déjà en routine, comme pour l’analyse d’imageries 2D ou 3D, celle d’analyses d’anatomopathologie ou encore pour la rédaction de comptes-rendus d’hospitalisation.

"Concernant le soin, des logiciels d’IA sont utilisés dans une très grande majorité de services, par exemple en radiothérapie pour préparer automatiquement les traitements. Toutefois, les résultats sont toujours vérifiés par un médecin car, pour l’instant, aucune IA n’est suffisamment infaillible pour être totalement autonome", prévient le Pr Jean-Émmanuel Bibault, oncologue (Hôpital européen Georges-Pompidou, Paris) et chercheur en IA à l’Inserm.

Se former et garder l’esprit critique

"Les médecins doivent se former au mode de fonctionnement des IA afin de pouvoir les challenger et identifier lorsqu’elles se trompent", pointe Jean Charlet. "Ces outils sont là pour aider au raisonnement et non pour prendre des décisions. C’est important que tout le monde veille à ce qu’on ne s’oriente pas vers l’utilisation d’IA qui évince le médecin", alerte le Pr Venot. "Les médecins qui seront diplômés dans dix ans travailleront dans un monde avec de nombreuses IA. Il est nécessaire qu’ils aient les outils critiques pour faire le tri", souligne le Pr Bibault.