Un outil d'IA prédit l'état de santé des patients mieux que la plupart des médecins

Un nouvel outil d'IA a démontré sa capacité à lire des notes médicales et à prédire avec précision le risque de décès des patients, leur réadmission à l'hôpital et d'autres résultats importants pour leurs soins.

Développé par une équipe de la Grossman School of Medicine de l'Université de New York (NYU), le programme est utilisé dans tous les hôpitaux affiliés à l'université dans l'espoir de devenir une norme en matière de soins de santé.

L'étude sur sa valeur prédictive a été publiée ce mercredi (7) dans la revue « Nature ». L'auteur principal Eric Oermann, neurochirurgien et informaticien de l'Université de New York, a déclaré à l'AFP que même si les modèles prédictifs sans IA existent en médecine depuis des années, ils ont été peu utilisés dans la pratique car les données dont ils ont besoin nécessitent une réorganisation et une adaptation de format inconfortable.

Cependant, "une chose qui est courante en médecine partout dans le monde est que les médecins écrivent des notes sur ce qu'ils voient à la clinique, ce dont ils discutent avec les patients", souligne l'auteur. « Notre révélation fondamentale était donc la suivante : pouvons-nous commencer par des notes médicales comme source de données, puis construire des modèles prédictifs basés sur celles-ci ? »

L'énorme modèle de langage appelé NYUTron a été formé avec des millions de notes médicales extraites des dossiers médicaux de 387.000 2011 personnes ayant reçu des soins dans les hôpitaux NYU Langone entre janvier 2020 et mai 4,1. Les dossiers comprenaient des notes prises par des médecins, des notes de progression des patients, des rapports de radiologie et instructions de décharge totalisant XNUMX milliards de mots.

L’un des principaux défis du programme consistait à interpréter le langage naturel utilisé par les médecins dans leurs notes, qui varie considérablement d’un individu à l’autre, y compris les abréviations qu’ils utilisent.

En analysant les enregistrements de ce qui a été obtenu, les chercheurs ont pu calculer la fréquence à laquelle les prédictions du programme étaient correctes. De plus, ils ont testé l’outil dans des environnements réels et l’ont formé à l’aide des dossiers d’un hôpital de Manhattan pour voir ses performances dans un hôpital de Brooklyn avec différentes données démographiques de patients.

Dans l’ensemble, NYUTron a identifié 95 % des personnes décédées à l’hôpital avant leur sortie et 80 % des patients qui seraient réadmis dans les 30 jours. L'outil a surpassé les prédictions de la plupart des médecins ainsi que les modèles actuels qui n'utilisent pas l'IA.

Cependant, à la surprise de l'équipe, « le médecin le plus expérimenté, qui est en fait très célèbre, a réalisé des performances surhumaines, meilleures que le modèle », a souligné Oermann. « Le point idéal entre la technologie et la médecine n’est pas qu’elle doive toujours fournir des résultats surhumains, mais plutôt qu’elle doit offrir un véritable point de départ. »

NYUTron a également correctement estimé la durée du séjour pour 79 % des patients, le refus de couverture d'assurance dans 89 % des cas et la présence de conditions supplémentaires dans 89 % des cas dans lesquels la maladie primaire du patient était accompagnée d'autres conditions.

L'IA ne remplacera jamais la relation médecin-patient, déclare Oermann. Au lieu de cela, cela contribuera à « fournir davantage d’informations aux cliniciens sur le lieu d’intervention afin qu’ils puissent prendre des décisions plus éclairées ».

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