Les intelligences artificielles conversationnelles sont-elles des outils d’information pertinents pour les patients atteints de lombalgie non spécifique ?

Details

Supervisors

Pitance, Laurent ; Christe, Guillaume

Faculty

Faculté des sciences de la motricité

Degree label

Master [120] en sciences de la motricité, orientation générale, à finalité spécialisée: kinésithérapie musculo-squelettique
Master [120] en sciences de la motricité, orientation générale, à finalité spécialisée: kinésithérapie musculo-squelettique

Abstract

frIntroduction : La lombalgie non spécifique est fréquente et conduit de nombreux patients à rechercher des informations en ligne. Les intelligences artificielles conversationnelles constituent une source d’information accessible, mais leur fiabilité, leur concordance avec les recommandations et la qualité de leur communication restent à évaluer. Objectif : Cette étude vise à comparer ChatGPT, Gemini et un modèle personnalisé, LombalgIA, dans le champ de la lombalgie non spécifique. L’évaluation porte sur la concordance aux recommandations cliniques et sur la qualité informationnelle et communicationnelle des réponses destinées aux patients. Méthode : La concordance aux recommandations a été évaluée à partir de trois vignettes cliniques de lombalgie non spécifique aiguë, récurrente et chronique, au moyen d’un questionnaire de 17 items répété dix fois par IA. Dix experts francophones ont également complété ce questionnaire comme comparateur clinique. La qualité des réponses a été évaluée à partir de 30 questions de patients à l’aide de l’outil CLEAR. Les analyses ont reposé sur des tests non paramétriques de Friedman, suivis de tests de Wilcoxon avec correction de Bonferroni lorsque nécessaire. Résultats : Une différence globale significative a été observée pour les vignettes aiguë et récurrente, mais les analyses post hoc n’ont montré des différences significatives que pour la vignette récurrente, où Gemini a obtenu des scores supérieurs à LombalgIA et ChatGPT. Aucune différence significative n’a été observée pour la vignette chronique. Pour les scores CLEAR, LombalgIA a obtenu des résultats significativement plus élevés que ChatGPT et Gemini, sans différence significative entre ces deux derniers modèles. Conclusion : Les IA conversationnelles évaluées fournissent des réponses globalement pertinentes dans la lombalgie non spécifique, mais leurs performances varient selon la dimension étudiée. Gemini semble plus performant pour la concordance aux recommandations dans la vignette récurrente, tandis que LombalgIA présente une meilleure qualité informationnelle et communicationnelle. Ces outils peuvent constituer un support d’information intéressant, mais doivent rester complémentaires au raisonnement clinique d’un professionnel de santé. Mots-clés : intelligence artificielle, lombalgie non spécifique, éducation du patient, ChatGPT, Gemini, recommandations cliniques, qualité de l’information.