L'IA aide les médecins à prendre de meilleures décisions et à sauver des vies.

ParisL'IA et l'apprentissage automatique aident les médecins à prendre des décisions plus rapidement et de manière plus éclairée. Une étude de Mount Sinai, publiée dans la revue Critical Care Medicine, démontre que les alertes basées sur l'IA peuvent permettre aux médecins de traiter les problèmes des patients plus rapidement. Cela améliore les résultats pour les patients dans les hôpitaux.

L'étude principale a révélé des résultats importants :

• Les patients avaient 43% de chances en plus de voir leurs soins intensifiés.
• Les patients avaient significativement moins de risques de mourir.
• Les médecins administraient plus de médicaments pour soutenir le cœur et la circulation sanguine.
• Les patients étaient moins susceptibles de décéder dans les 30 jours.

Le Dr. Matthew A. Levin, auteur principal, explique que leur objectif était de déterminer si les alertes AI pouvaient réduire la nécessité des soins intensifs et diminuer le risque de décès à l'hôpital. Auparavant, ils utilisaient des méthodes traditionnelles comme le Score d'Alerte Précoce Modifié (MEWS). Cependant, le Dr. Levin affirme que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont plus efficaces que ces anciennes méthodes. Ils prévoient les problèmes de santé avec plus de précision et permettent un traitement plus précoce, ce qui sauve davantage de vies.

La recherche a porté sur 2 740 patients adultes répartis dans quatre unités médico-chirurgicales du Mount Sinai Hospital à New York. Les patients ont été divisés en deux groupes. Le premier groupe recevait des alertes en temps réel concernant leur état de santé, envoyées aux infirmières, médecins ou à une équipe d'intervention rapide. Le second groupe avait des alertes créées mais non envoyées. Toutefois, si les patients du groupe sans alerte présentaient des problèmes de santé graves, ils recevaient tout de même des soins d'urgence.

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Le Dr David L. Reich, auteur senior de l'étude, explique les avantages des alertes en temps réel utilisant l'intelligence artificielle. Ces modèles sont rapides et précis, facilitant les décisions cliniques. Ils s'assurent que la bonne équipe atteigne rapidement le bon patient. Dr Reich appelle ces outils « intelligence augmentée ». Ils accélèrent les évaluations par les médecins et les infirmiers et débutent les traitements plus vite pour assurer la sécurité des patients. Ces actions visent à créer un système de santé apprenant.

L'étude a été interrompue prématurément en raison de la pandémie de COVID-19, mais l'algorithme est désormais utilisé dans toutes les unités intermédiaires de l'hôpital Mount Sinai. Les unités intermédiaires sont des zones spécifiques pour des patients nécessitant une surveillance étroite mais étant stables. Chaque jour, les médecins en soins intensifs examinent les 15 patients ayant les scores de risque les plus élevés et conseillent l'équipe de soins primaires sur les traitements à administrer. Au fur et à mesure que l'algorithme reçoit de nouvelles données, sa précision s'améliore.

Les chercheurs du Mont Sinaï ont mis au point cet algorithme de dégradation clinique. Ils ont également développé et utilisé 15 autres outils basés sur l'intelligence artificielle pour le soutien à la décision clinique dans le système de santé du Mont Sinaï.

L'étude de Mount Sinai est intitulée «Alertes en Temps Réel par Apprentissage Automatique pour Prévenir l'Escalade des Soins : un Essai Clinique Pragmatique Non Randomisé en Clusters.» Les auteurs sont Arash Kia, MD, MSc ; Prem Timsina, PhD ; Fu-yuan Cheng, MS ; Kim-Anh-Nhi Nguyen, MS ; Roopa Kohli-Seth, MD ; Hung-Mo Lin, ScD (de l'Université de Yale) ; Yuxia Ouyang, PhD ; et Robert Freeman, RN, MSN, NE-BC.