Exploring the Use of Generative AI in Postgraduate GP Training: A Qualitative Study of Resident Doctors’ Experiences and Perceptions

Dans la clinique moderne, la journée d'un médecin est une négociation constante entre le besoin humain de connexion et l'exigence machinale de paperasse. Les patients arrivent avec des récits complexes, mais le médecin doit également naviguer entre les dossiers électroniques, les lettres d'orientation et les interminables listes de contrôle administratives. Dans ce paysage agité est intervenue une nouvelle sorte d'assistant numérique : l'intelligence artificielle générative. Contrairement aux anciens programmes informatiques qui se contentent de trier des données ou de suivre des règles rigides, cette technologie plus récente peut créer du texte original, résumer des informations et rédiger des documents en apprenant à partir de vastes quantités d'écrits humains. C'est un outil qui promet de gérer les tâches répétitives qui accaparent souvent les soins aux patients, mais il soulève également une question fondamentale : une machine capable d'écrire et de raisonner peut-elle être fiable dans l'environnement à enjeux élevés de la médecine, surtout lorsque la personne qui l'utilise est encore en phase d'apprentissage ?

Une équipe de chercheurs de l'Université de Newcastle et du North Tees and Hartlepool NHS Foundation Trust s'est donné pour mission de répondre à cette question en écoutant les personnes sur le terrain : les médecins résidents en médecine générale. Ce sont des médecins qui ont terminé leurs études de médecine mais qui sont encore dans leurs dernières années de formation, travaillant comme cliniciens pleinement qualifiés tout en apprenant simultanément les compétences spécifiques de la médecine de famille. Ils occupent un espace unique, équilibrant la pression de traiter de vrais patients avec la nécessité d'étudier et de réfléchir à leur propre progression. Les chercheurs ont réuni dix-neuf de ces médecins de la région du Nord du Royaume-Uni et ont mené cinq discussions de groupe pour comprendre comment ils utilisaient réellement ces nouveaux outils dans leur travail quotidien, quels en étaient les avantages selon eux, et quelles étaient les craintes qui les empêchaient de dormir.

Les conversations ont révélé que, pour ces stagiaires, l'intelligence artificielle était déjà devenue un partenaire pratique pour gérer le volume considérable de paperasse. L'utilisation la plus courante consistait à s'attaquer au travail administratif lourd. Les médecins ont décrit l'utilisation de la technologie pour rédiger des notes de consultation, transcrire ce qui était dit lors d'une visite de patient et écrire des lettres d'orientation aux spécialistes. Un médecin a noté que, bien qu'il ait sa propre façon de documenter une visite, l'outil aidait à améliorer ces notes, tandis qu'un autre a décrit un système qui écoutait l'intégralité de la conversation et produisait un compte rendu complet, laissant au médecin le soin de simplement réviser le résultat. Au-delà des murs de la clinique, la technologie aidait au volet éducatif de leur formation, en organisant leurs portfolios professionnels et en les aidant à faire correspondre leurs expériences quotidiennes aux compétences spécifiques requises pour obtenir leur qualification. Il ne s'agissait pas de remplacer le travail du médecin, mais d'accélérer les parties du métier qui semblaient répétitives, libérant ainsi du temps pour se concentrer sur le patient.

Cependant, l'utilité de l'outil allait bien au-delà de la simple dactylographie. Les médecins ont également décrit l'utilisation de l'outil comme un partenaire de réflexion pour les aider à naviguer dans des énigmes médicales complexes. Face à un patient dont les symptômes étaient inhabituels, ils demandaient au système de générer une liste de conditions possibles ou d'expliquer un parcours de traitement spécifique. Cela ne signifiait pas que la machine posait le diagnostic ; elle agissait plutôt comme une aide cognitive, offrant un large éventail de possibilités que le médecin pouvait ensuite filtrer grâce à son propre jugement clinique. Elle les aidait à préparer leurs examens, à générer des questions d'entraînement et même à simuler des conversations pour pratiquer leurs compétences de communication. De cette façon, la technologie servait de tuteur personnalisé, les aidant à apprendre plus vite et à comprendre des concepts difficiles en les décomposant en explications claires et conversationnelles.

Pourtant, cette dépendance à un assistant numérique s'accompagnait d'une grande dose de prudence. Les médecins étaient pleinement conscients que la technologie pouvait commettre des erreurs, affirmant parfois avec assurance des choses qui étaient tout simplement fausses. Ils ont partagé des histoires où le système interprétait mal l'histoire d'un patient, comme confondre un deuil humain avec la perte d'un animal de compagnie, un type d'erreur qui pourrait avoir des conséquences graves si elle n'était pas détectée. Cela a conduit à un consensus ferme : le médecin doit toujours être celui qui tient la plume. Ils ont insisté sur le fait qu'ils devaient vérifier chaque information produite par la machine, en la traitant comme un brouillon nécessitant un examen expert plutôt que comme une réponse finale. Il y avait également de profondes inquiétudes concernant la confidentialité. Les médecins craignaient que les données des patients saisies dans ces systèmes ne soient pas sécurisées, exposant potentiellement des antécédents médicaux sensibles à des tiers. Ils ont souligné que l'utilisation de l'outil sans la connaissance ou le consentement du patient semblait éthiquement incorrecte, et que la responsabilité des soins du patient devait toujours incomber au médecin humain, jamais à l'algorithme.

Le constat le plus frappant était le sentiment d'être impréparés pour cette nouvelle réalité. Bien que les médecins voient que l'intelligence artificielle allait devenir un élément standard de leur future carrière, ils estimaient que la formation reçue pour la gérer était incohérente et souvent inexistante. Ils apprenaient par essais et erreurs, tentant de déterminer quelles plateformes étaient sûres et lesquelles ne l'étaient pas, sans directives claires de la part de leurs institutions. Ils exprimaient un fort désir d'une éducation formelle, dirigée par des experts, qui leur enseignerait non seulement comment utiliser la technologie, mais aussi comment l'utiliser en toute sécurité, comment repérer ses erreurs et comment gérer la dynamique changeante lorsque les patients arrivent avec des informations trouvées grâce à des outils similaires. Les médecins ont reconnu que la relation entre le médecin et le patient évoluait, les patients apportant parfois des idées préconçues basées sur ce qu'un algorithme leur avait dit, rendant la consultation plus difficile.

L'étude conclut que si l'intelligence artificielle générative offre un moyen puissant de réduire la charge administrative et de soutenir l'apprentissage des futurs médecins, elle ne remplace pas l'expertise humaine. La technologie fonctionne mieux comme un complément, un outil qui gère la routine pour que le médecin puisse se concentrer sur le complexe, mais elle nécessite une main humaine vigilante pour la guider. Les chercheurs ont constaté que sans une formation claire et standardisée et sans directives professionnelles, les risques de dépendance excessive, de violations de données et d'erreurs cliniques restent trop élevés. Pour que la prochaine génération de médecins puisse prospérer dans un avenir assisté par l'IA, ils ont besoin de plus que du simple accès aux outils ; ils ont besoin de la sagesse de savoir quand leur faire confiance et quand regarder au-delà d'eux.