Le chiffre parlant : l'écart entre l'évaluation clinique et sa mise en récit
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- Le chiffre parlant : l'écart entre l'évaluation clinique et sa mise en récit
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Le discours promotionnel de Streams repose sur une arithmétique de l'urgence. La page du produit avance qu'un patient hospitalisé sur dix subit un préjudice évitable, que l'insuffisance rénale aiguë contribue à une admission d'urgence sur cinq et qu'elle est liée à 40 000 décès par année au Royaume-Uni, dont le quart serait évitable. Un témoignage vidéo de patient greffé du rein donne un visage à la statistique et trois figures d'autorité, dont la présidente du Royal College of Physicians, endossent le partenariat. Le chiffre y fonctionne comme argument moral : chaque minute comptant, toute réserve procédurale prend l'allure d'un coût humain.
Cette promesse a fait l'objet d'une évaluation réelle, et c'est ce qui rend le cas précieux : on peut mesurer l'écart entre ce que l'étude conclut et ce que sa mise en récit en retient. L'évaluation, publiée en 2019 dans la revue npj Digital Medicine par Connell et ses collaborateurs, compare le parcours de soins appuyé par Streams à l'hôpital Royal Free avec un site témoin dépourvu de l'application. Ses résultats sont contrastés. Sur les processus, l'amélioration est nette : la proportion de cas d'insuffisance rénale aiguë non reconnus passe de 12,4 % à 3,3 % et les délais de reconnaissance comme d'ajustement des médicaments toxiques pour les reins diminuent significativement. Sur les résultats cliniques, en revanche, l'étude ne détecte aucun changement significatif : ni la récupération de la fonction rénale ni les critères secondaires ne s'améliorent davantage au site équipé de Streams comparé au site témoin. Les auteurs écrivent qu'aucune conclusion définitive sur l'effet clinique ne peut être tirée à ce stade et détaillent leurs limites, dont le site unique et les courtes périodes d'observation. L'étude est honnête; c'est sa mise en récit qui ne l'est pas.
Car la mise en récit retient autre chose. L'annonce institutionnelle met en avant une réponse en quatorze minutes ou moins; la presse spécialisée titre sur une économie de 2 000 livres par patient; le blogue de l'entreprise présente ces travaux comme le fondement d'un passage de la médecine réactive à la médecine préventive. Le résultat négatif sur les résultats cliniques, pourtant central, ne circule pas. La sélection opère sans falsification : chaque chiffre repris existe dans l'étude ou dans ses données de coûts. Simplement, le chiffre qui parle est celui qui promet, celui qui déçoit reste enfoui dans l'article. On mesure ici la différence entre mentir et raconter : le récit promotionnel ne contredit pas la science, il en fait l'assemblage comme on monte un film.
Le régime d'énonciation de l'évaluation clinique elle-même mérite examen, car la frontière entre la preuve, réputée objective, et sa promotion par l'entreprise y est poreuse. La déclaration de conflits d'intérêts de l'article indique que quatre auteurs sont conseillers cliniques rémunérés par DeepMind, que la bourse de recherche du premier auteur a été partiellement financée par l'entreprise, dont il est devenu employé à temps plein en cours de projet et que Mustafa Suleyman, cofondateur de l'entreprise, figure parmi les cosignataires. La déclaration précise que DeepMind est demeurée indépendante de la collecte et de l'analyse des données. Il ne s'agit pas d'insinuer que ces liens ont faussé les résultats, que rien ne permet de contester; il s'agit d'observer que l'entreprise est à la fois l'objet de l'évaluation, l'employeur d'une partie des évaluateurs et le principal diffuseur des conclusions. La preuve et sa publicité sortent de la même maison.
Un dernier trait referme la boucle avec l'ensemble du dossier. Le bureau de recherche de l'University College London a jugé que le projet relevait de l'évaluation de service et non de la recherche, ce qui dispensait de recueillir le consentement des patients dont les données alimentaient l'étude. Cette dispense de consentement reproduit ce qui avait valu à l'entreprise et à l'hôpital une décision défavorable du régulateur en 2017. Le reproche portait alors sur l'usage de données de patients sans leur accord pour tester l'application; le même reproche pourrait être adressé à l'étude censée démontrer que cette application fonctionne.
La tradition discursive dans laquelle s'inscrit ce montage est ancienne : c'est celle qui fait du chiffre un gage d'objectivité, une voix qui semble parler sans locuteur. Or les chiffres de ce dossier ont tous un énonciateur et une fonction. Ceux de la page promotionnelle dramatisent l'urgence, ceux des communiqués attestent le succès et ceux que personne ne reprend mesurent, seuls, ce que le dispositif était censé accomplir : soigner mieux. La leçon dépasse le cas. Dans les récits techno-industriels de la santé, la validation scientifique est moins un verdict qu'un réservoir, où la communication publique puise les résultats qui confirment la promesse et délaisse les autres à la littérature. - Le contenu à relier (ressource physique, actant, conceptuelle)
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DeepMind Health — Streams
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Dominique Michaud
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