Les erreurs médicales impliquant l’intelligence artificielle augmentent la responsabilité des hôpitaux

L’intelligence artificielle s’impose progressivement dans le domaine de la santé pour soutenir les diagnostics, la planification des traitements et la communication avec les patients. Les hôpitaux utilisent déjà des systèmes basés sur cette technologie pour améliorer la détection précoce de certains cancers, optimiser la gestion des lits ou encore simplifier les tâches administratives. Pourtant, son adoption introduit un nouveau type de risque : les erreurs médicales liées à son utilisation.

Une erreur médicale survient lorsqu’un patient subit un préjudice non intentionnel causé par une prise en charge plutôt que par sa maladie. Traditionnellement, ces erreurs étaient principalement attribuées à des facteurs humains, comme des lacunes dans les connaissances ou des défaillances de coordination. Avec l’intégration de l’intelligence artificielle, des erreurs peuvent aussi survenir lorsque des résultats générés par ces systèmes, incorrects ou incomplets, sont appliqués dans les soins. Par exemple, un modèle d’analyse d’images pourrait mal interpréter des clichés médicaux, retardant un diagnostic essentiel. De même, certains outils pourraient minimiser des symptômes pour des groupes démographiques spécifiques, influençant négativement les décisions de soins.

Ces erreurs peuvent avoir des conséquences graves pour les hôpitaux. Elles entraînent souvent une perte de confiance des patients et, une fois rendues publiques, des dommages pour la réputation de l’établissement. Aux États-Unis, près de 17 000 plaintes pour faute médicale sont déposées chaque année, avec des indemnités s’élevant à plusieurs milliards de dollars. Bien que les recherches existantes sur les réactions du public à l’intelligence artificielle n’aient pas encore étudié directement les réponses aux erreurs impliquant cette technologie, certaines études suggèrent que les gens réagissent souvent négativement à son utilisation dans la pratique médicale.

Une étude récente a exploré ces réactions à travers deux expériences. La première a examiné comment le public perçoit la responsabilité des hôpitaux lorsque des erreurs proviennent soit d’un médecin, soit d’une intelligence artificielle, soit des deux. Les participants ont lu une situation fictive où une interprétation diagnostique initialement jugée normale s’est avérée erronée, entraînant un retard de traitement et des complications pour le patient. Les résultats montrent que les participants attribuent davantage de responsabilité à l’hôpital et envisagent plus souvent de déposer une plainte ou d’engager des poursuites judiciaires lorsque l’erreur implique une intelligence artificielle, surtout si celle-ci a agi seule. En revanche, lorsque le médecin collabore activement avec l’outil, les réactions négatives envers l’hôpital diminuent.

La deuxième étude a approfondi cette question en variant les types de collaboration entre médecins et intelligence artificielle. Les participants ont été confrontés à cinq scénarios : une décision prise uniquement par une intelligence artificielle, uniquement par un médecin, ou par une collaboration entre les deux, avec des niveaux d’implication humaine différents. Les résultats confirment que les réactions les plus négatives surviennent lorsque la décision initiale repose uniquement sur l’intelligence artificielle. Cependant, lorsque le médecin examine à la fois les zones signalées par l’outil et l’intégralité des images, en intégrant les informations dans son propre jugement, les réactions du public deviennent comparables à celles observées pour une décision purement humaine.

Ces résultats révèlent que la perception du public dépend moins de la technologie elle-même que de la manière dont elle est intégrée dans les soins. Les hôpitaux pourraient donc tirer parti de cette découverte en mettant en avant la collaboration étroite entre médecins et outils technologiques. Les patients semblent accorder plus de confiance aux décisions lorsque l’implication des professionnels de santé est visible et approfondie, comme dans le cas où le médecin examine l’intégralité des données plutôt que de se fier uniquement aux résultats générés par l’outil.

Cette approche pourrait aider les établissements à bénéficier des avantages de l’intelligence artificielle tout en préservant la confiance des patients dans l’expertise médicale.

Références et sources

À propos de cette étude

DOI : https://doi.org/10.1038/s44482-026-00021-x

Titre : Public reactions to hospitals after adverse events involving AI

Revue : npj Digital Public Health

Éditeur : Springer Science and Business Media LLC

Auteurs : Jungmin Choi; Yeun Joon Kim; Pengzhao Lyu; Yingyue Luna Luan; Soo Min Toh