Etude française: trois patients sur quatre refusent l’automatisation complète de certains soins
publié le 22 juillet 2019
Comment les patients perçoivent-ils certaines nouvelles évolutions technologiques appliquées au secteur des soins de santé – du genre, intelligence artificielle, objets médicaux connectés, assistants virtuels…?
En 2018, les chercheurs du centre d’épidémiologie clinique de l’Hôtel-Dieu (Assistance publique-Hôpitaux de Paris – AP-HP) et de l’Université de Paris ont réalisé une étude en-ligne auprès de quelque 1.200 patients en sollicitant la participation de la Communauté de Patients pour la Recherche (ComPaRe).
Les patients sélectionnés pour l’enquête étaient des malades soignés pour des affections chroniques ou des maladies rhumatologiques et neurologiques. Outre des questions sur leur perception de ces nouvelles technologies, leurs craintes et attentes, ils ont eu l’occasion de se prononcer sur quatre cas concrets: identification automatique de cancer de la peau par analyse algorithmique de photographies, capteurs détectant certaines pathologies, chemises connectées pour piloter des séances de kiné, chatbots pour déterminer le degré d’urgence d’un problème de santé et “filtrer” ou orienter la prise en charge…
Résultats? Si nombre de patients considèrent en effet que des technologies telles que l’IA et les objets connectés sont “globalement source de progrès important” (47% de l’échantillon le pensent), les craintes et réticences sont également au rendez-vous.
11% des personnes interrogées y voient ainsi “un grand danger” et plus d’un tiers de ce groupe (35%) disent refuser l’utilisation d’au moins une des quatre solutions prises en exemple. 41% ne le feraient qu’à condition qu’elle(s) demeure(nt) contrôlée(s) par un humain.
L’automatisation totale de la fonction assurée par l’outil technologique n’est acceptée que par 3% de l’échantillon (pour rappel: 1.200 patients).
Au-delà de ces constats, l’étude tente d’identifier les raisons de ces craintes et réactions.
A lire …
– une synthèse de l’étude, sur le site de l’Université de Paris. A lire ici…
– l’article publié dans la revue Nature Digital Medicine. A lire ici…