Knowledge, Attitudes, and Use of Artificial Intelligence Among Adult and Pediatric Hematologists in Türkiye: A National Cross- Sectional Survey

Résumé technique : Connaissances, attitudes et utilisation de l'intelligence artificielle chez les hématologues adultes et pédiatriques en Turquie

Énoncé du problème
Bien que l'intelligence artificielle (IA), en particulier l'IA générative et les modèles de langage étendus (LLM), s'intègre rapidement dans les flux de travail cliniques et de recherche, son adoption sécurisée dépend moins de la performance algorithmique que des connaissances, des attitudes, de la gouvernance et de la formation des cliniciens. En hématologie — un domaine riche en données impliquant la morphologie, la cytométrie en flux et la génomique — les données concernant la préparation spécifique, les modes d'utilisation et la confiance des hématologues sont rares. Aucune étude nationale préalable en Turquie n'avait évalué simultanément les connaissances, l'application clinique et de recherche, la confiance, la gouvernance, les attitudes face aux patients et les besoins éducatifs au sein de cette spécialité. De plus, un écart existe entre l'intérêt des médecins pour l'IA et leur préparation formelle, ce qui crée des risques concernant la confidentialité des données, l'intégrité scientifique (ex. : hallucinations) et la responsabilité.

Méthodologie
Les auteurs ont mené une enquête nationale transversale, par auto-administration en ligne, ciblant les hématologues praticiens adultes et pédiatriques en Turquie.

• Échantillonnage : L'étude a utilisé une invitation de type recensement envoyée par courrier électronique vérifié à 639 membres de la Société Turque d'Hématologie (THD). Il s'agissait d'une enquête fermée (réservée aux membres) réalisée entre le 15 et le 30 mai 2026.
• Instrument : Un questionnaire de 41 items développé par le sous-comité scientifique de l'IA de la THD (YZ-BAK) couvrait sept domaines : profil du participant, sensibilisation/connaissance, utilisation clinique, utilisation pour la recherche/rédaction, confiance/risque/éthique/gouvernance, attitudes envers l'utilisation de chatbots par les patients, et besoins éducatifs. L'enquête a suivi les directives CHERRIES.
• Analyse des données : Les données catégorielles ont été résumées en effectifs et pourcentages ; les données ordinales en médianes et écarts interquartiles (IQR). Les comparaisons de groupes ont utilisé des tests non paramétriques (Mann–Whitney U, Kruskal–Wallis) avec correction de Benjamini–Hochberg pour les analyses exploratoires. Des modèles de régression logistique et ordinale multivariables ont été utilisés pour identifier les corrélats indépendants de l'utilisation et des attitudes envers l'IA. Les analyses ont été effectuées dans R.
• Éthique : L'étude a reçu l'approbation du Comité d'éthique de la recherche clinique non interventionnelle de l'Université Medipol d'Istanbul. La participation était volontaire et anonyme.

Résultats clés
Sur 639 membres invités, 146 ont complété l'enquête (taux de réponse de 22,8 %). La cohorte se composait de 65,8 % d'hématologues adultes et 34,2 % d'hématologues pédiatriques.

• Adoption vs Formation : L'utilisation clinique de l'IA au cours des trois derniers mois a été rapportée par 87 % des répondants. Cependant, seuls 14,4 % avaient reçu une formation structurée sur l'IA. La familiarité avec les concepts fondamentaux de l'IA était modeste (médiane de 3/5).
• Modes d'utilisation :
  • Clinique : Les utilisations principales comprenaient le résumé de la littérature (81,1 %), le soutien au diagnostic différentiel (60,6 %) et la vérification d'informations sur les médicaments (60,6 %). L'interprétation d'images spécifiques à l'hématologie était rare (14,2 %).
  • Recherche : 55,5 % utilisaient l'IA générative pour la recherche/rédaction. Parmi ces utilisateurs, 81,2 % avaient rencontré des références fabriquées ou des informations incorrectes (« hallucinations »).
• Gouvernance et Risque :
  • Confidentialité des données : 48,6 % des répondants ont déclaré avoir saisi des données de patients dans des chatbots publics non approuvés ; 8,2 % ont admis avoir saisi des informations identifiables.
  • Politique : Seuls 4,8 % des répondants ont fait état de l'existence d'une politique institutionnelle écrite sur l'IA.
  • Normes : Malgré une utilisation élevée, les normes d'utilisation responsable étaient fortes : 89,7 % préconisaient la vérification indépendante de la production de l'IA, et 73,3 % préconisaient la déclaration de l'utilisation de l'IA.
• Attitudes :
  • Les médecins étaient largement neutres concernant l'utilisation de chatbots initiée par les patients mais exprimaient une inquiétude significative quant aux dommages potentiels (anxiété/erreur d'orientation).
  • 93,2 % se disaient ouverts à un outil d'IA officiel, supervisé et destiné aux patients, intégré dans leur clinique.
  • Peu se sentaient professionnellement menacés (8,2 %).
• Déterminants de l'utilisation : Une littératie numérique auto-évaluée plus élevée était indépendamment associée à une augmentation de l'utilisation de l'IA pour la recherche/rédaction (OR ajusté de 1,87 par point). Une expérience >10 ans était inversement associée à l'utilisation pour la recherche mais positivement associée à l'adhésion à la déclaration obligatoire de l'usage de l'IA.
• Différences de sous-spécialités : Aucune différence significative n'a été trouvée entre les hématologues adultes et pédiatriques concernant les principaux résultats.

Contributions clés

1. Premier état des lieux national : Il s'agit de la première étude nationale en Turquie évaluant conjointement les connaissances, l'utilisation clinique/recherche, la confiance, la gouvernance et les besoins éducatifs des hématologues.
2. Quantification de l'écart entre norme et pratique : L'étude quantifie une divergence critique entre les normes déclarées et les comportements réels : alors que 90 % des hématologues préconisent la vérification, près de la moitié (48,6 %) saisissent des données de patients dans des chatbots publics non approuvés, et 81 % des utilisateurs de recherche rencontrent des hallucinations, le tout dans un contexte où les politiques institutionnelles sont quasi absentes (4,8 %).
3. Uniformité à l'échelle de la spécialité : Les résultats indiquent que les modes d'adoption de l'IA et les besoins de gouvernance sont cohérents entre l'hématologie adulte et pédiatrique, suggérant qu'une approche unifiée de la politique et de la formation est nécessaire.
4. Opérationnalisation des risques d'intégrité : L'étude dépasse les préoccupations théoriques pour documenter une exposition mesurée, notant la haute prévalence de références fabriquées dans les flux de travail de recherche.

Signification et revendications
L'article affirme que les hématologues turcs ont rapidement adopté l'IA comme un outil d'efficacité et d'information tout en maintenant des attitudes prudentes, orientées vers la vérification, et en ressentant peu de menace professionnelle. Cependant, cette adoption dépasse la formation formelle et la gouvernance institutionnelle.

Les auteurs concluent que le principal obstacle à une intégration responsable n'est pas attitudinal mais institutionnel. Ils soutiennent que pour combler l'écart entre la pratique actuelle et une intégration sécurisée, il faut :

• Une gouvernance spécifique à l'hématologie : Des politiques claires sur les outils autorisés et la manipulation des données des patients.
• Une formation ciblée : Une éducation structurée axée sur l'utilisation sécurisée de l'IA générative et les applications académiques, en particulier pour ceux ayant une littératie numérique plus faible.
• Des outils supervisés : Le développement et le déploiement d'outils d'IA approuvés par les institutions et supervisés, ce qui s'aligne sur l'ouverture élevée des médecins (93 %) à de telles solutions.

En tant que premier produit du sous-comité scientifique de l'IA de la THD, ces conclusions fournissent une base exploitable pour la politique, l'éducation et l'intégration responsable de l'IA dans la pratique de l'hématologie.