La montée en puissance de l’Intelligence Artificielle (évolution d’une IA faible vers une IA forte) induit de nouveaux enjeux, notamment avec le développement de robots médicaux ou d’assistance automatique aux diagnostics (médecine prédictive) ou de systèmes de recommandations de traitements. L’évolution de ces techniques a des objectifs de meilleur service auprès du patient ainsi qu’à une rationalisation des coûts de santé à des fins de meilleure gestion des comptes publics et des assurances privées.
Une réflexion sur la manière d’utiliser ces algorithmes est nécessaire afin de contenir et clarifier les risques de discriminations sanitaires des citoyens basés sur des évaluations de pathologies potentielles à venir, qui pourrait avoir un impact sur leur couverture maladies en fonction de leurs données passées et présentes de santé.
D’autre part, il est nécessaire d’être vigilant pour éviter une possible dégradation du service de santé avec des systèmes d’IA à bas coûts en aval (téléconsultation avec des « chatbots » médecins par exemple).
Ensuite, il est nécessaire de repenser l’interaction de ces systèmes d’assistance (conçus par des ingénieurs ou des « Data Analyst » sans connaissance et compétence médicale) avec les personnels soignants sur les critères décisionnels. Notamment, dans la formation initiale et continue des médecins, c’est une opportunité de recentrer et revaloriser la relation médecin-patient et le développement des intelligences corporelles, émotionnelle et relationnelles indispensables au traitement de maladies.