L’intelligence artificielle ne remplacera pas les médecins, mais elle peut les aider. Selon une étude, parue dans Critical Care Medicine, elle peut faciliter la prise de décision de ces professionnels de santé et les aider à sauver des vies.
"Nous voulions voir si les alertes rapides émises par l'IA et l'apprentissage automatique, formés sur de nombreux types de données des patients, pouvaient contribuer à réduire à la fois la fréquence à laquelle ils ont besoin de soins intensifs et leurs risques de mourir à l'hôpital", indique l'auteur principal de l'étude, Matthew A. Levin, directeur de la science des données cliniques à l'hôpital Mount Sinai, à New York.
Une réduction du risque de décès des patients grâce à l’intelligence artificielle
Pour le savoir, le chercheur et son équipe ont recruté 2.740 patients, admis dans quatre unités médico-chirurgicales de l'hôpital. Les patients ont été répartis en deux groupes : pour l’un, des alertes en temps réel basées sur la probabilité de détérioration de leur état ont été envoyées directement à aux infirmières et médecins ou à une "équipe d'intervention rapide" composée de médecins de soins intensifs, pour l’autre groupe, des alertes ont été créées mais pas envoyées. Dans ce deuxième groupe, lorsque les données des patients montraient des signes de dégradation de leur état, il y a eu une prise en charge par l’équipe d’intervention rapide.
"L’étude principale a révélé que les patients hospitalisés étaient 43 % plus susceptibles de voir leurs soins intensifiés et avaient nettement moins de risque de décès si leur équipe soignante recevait des alertes générées par l’IA signalant des changements défavorables dans leur état de santé", concluent les auteurs. Les résultats montrent que les médecins avaient tendance à prendre des mesures précoces dans ce groupe.
Intelligence artificielle : un outil pour accélérer les prises de décision des médecins
"Traditionnellement, nous nous appuyons sur des méthodes manuelles plus anciennes, telles que le score d'alerte précoce modifié (MEWS), pour prédire la détérioration clinique, précise Matthew A. Levin. Cependant, notre étude montre que les scores des algorithmes d'apprentissage automatisés peuvent surpasser ces méthodes antérieures pour prédire avec précision le risque de dégradation. Surtout, cela permet une intervention plus précoce, ce qui pourrait sauver davantage de vies." En plus de cet algorithme, les chercheurs ont développé 15 outils supplémentaires d’aide à la décision clinique basés sur l’IA.
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