Selon une nouvelle étude, l’intelligence artificielle générative peut identifier et quantifier les biais cognitifs liés au genre dans la prise de décision médicale en situation d’urgence. Entraîné sur les données de 480.000 dossiers de patients admis aux urgences du CHU de Bordeaux entre 2013 et 2021, le modèle testé a révélé des biais significatifs dans le triage des patients.
Les chercheurs ont utilisé un grand modèle de langage pour reproduire les processus décisionnels du personnel soignant lors du triage. En modifiant artificiellement le genre dans les dossiers cliniques, l’équipe a pu observer les différences de scores attribués par l’IA. Les résultats montrent une tendance à sous-estimer la gravité des cas féminins : 5 % des dossiers féminins étaient classés comme « moins critiques » par rapport aux hommes pour des situations cliniques identiques. Inversement, les dossiers masculins étaient légèrement surévalués dans 3,7 % des cas.
Ce biais était plus marqué chez le personnel infirmier moins expérimenté. Ces résultats illustrent le potentiel des IA génératives à détecter les biais cognitifs inconscients et à améliorer l’équité dans la prise en charge médicale d’urgence.
Les prochaines étapes de recherche porteront sur l’étude des biais liés à d’autres caractéristiques comme l’âge ou l’origine ethnique, et intégreront des variables non verbales pour affiner l’analyse.
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L’équipe de rédaction Tempo Today
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