Un outil développé par des chercheurs de la faculté de médecine de Langone de New York est parvenu à identifier les patients qui nécessiteront d’être réadmis à l’hôpital et ceux à risque de décéder.
Aidant déjà à détecter des maladies, l’intelligence artificielle (IA) pourrait être encore plus utile dans le domaine de la médecine. Une étude publiée mercredi dans la revue Nature révèle comment un programme d’IA a anticipé les risques de décès, de réadmission à l’hôpital et d’autres complications pour les patients. Et ce, mieux que les médecins.
Des millions d’observations médicales analysées
Baptisé NYUTron, cet outil a été développé par des chercheurs de la faculté de médecine de Langone de New York, la Grossmann School of Medicine. L’idée derrière ce logiciel était de « savoir si on pouvait partir des notes médicales comme d’une source de données, et construire des modèles prédictifs à partir de ces dernières », a indiqué Eric Oermann, neurochirurgien et ingénieur en informatique de la faculté, dans un entretien à l’AFP.
Comme il l’a expliqué, des modèles prédictifs non fondés sur l’IA existent déjà, mais ils sont peu utilisés car ils requièrent un lourd travail de saisie et un reformatage de données. Ce n’est pas le cas de NYUTron, qui n’a pas besoin qu’un texte soit modifié ou que les données soient formatées pour « apprendre » à partir de ces derniers.
L’outil a été entraîné à l’aide de millions d’observations médicales issues de dossiers de santé de plus de 387 000 patients pris en charge dans les hôpitaux affiliés à l’université entre janvier 2011 et mai 2020. Elles comprenaient des rapports écrits des médecins, des notes sur l’évolution de l’état de santé des patients ou encore les recommandations remises à leur sortie de l’hôpital. Au total, 4,1 milliards de mots ont été analysés par NYUTron.
Ne pas remplacer les médecins
Actuellement testé dans plusieurs hôpitaux partenaires de l’université, l’outil est parvenu à prédire 80% des personnes réadmises moins d’un mois après leur sortie. Une amélioration de 5% par rapport aux modèles existants non fondés sur l’IA. Il a aussi identifié 95% des patients qui sont décédés à l’hôpital. « Des programmes comme NYUTron peuvent alerter les prestataires de soins de santé en temps réel sur les facteurs susceptibles d’entraîner une réadmission et d’autres problèmes afin qu’ils puissent être rapidement traités ou même évités », a déclaré Lavender Jiang, docteure au NYU Center for Data Science, et autrice principale de l’étude, dans un communiqué.
Le logiciel a en outre été capable de prédire la durée du séjour des malades à l’hôpital dans 79% des cas, mais aussi de repérer à 87% ceux dans lesquels les patients ne seraient pas remboursés par leur assurance et à 89% les cas dans lesquels le patient souffriraient de problèmes de santé additionnels à une maladie primaire. En plus d’être meilleurs que les modèles non fondés sur l’IA, ces résultats ont aussi dépassé les prédictions de la plupart des médecins.
Les chercheurs ambitionnent de faire de NYUTron un outil courant dans le milieu médical. Leur objectif n’est cependant pas de remplacer les médecins avec ce logiciel, comme l’a assuré Eric Oermann. Il a fait savoir que l’outil pourrait, plus tard, disposer d’autres capacités, comme la réalisation de factures, la prédiction du risque d’infection ou encore l’identification du bon médicament à commander.
