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Les médecins sont tenus en haute estime dans le monde entier. Leur travail acharné et leur volonté de sauver les patients sont source d’admiration et, dans certaines cultures, ils sont même vénérés comme des dieux « vivants ». Cependant, même eux ne peuvent prédire les risques de décès d’un patient. Cependant, un nouvel outil d’intelligence artificielle (IA) développé par une équipe de la NYU Grossman School of Medicine prétend détenir la capacité de faire exactement cela.
Selon un rapport de l’agence de presse AFP, l’outil basé sur l’IA a montré des résultats prometteurs dans la lecture des notes des médecins et la prédiction précise du risque de décès des patients, de réadmission à l’hôpital et d’autres résultats importants liés à leurs soins.
NYUTron
Le logiciel, connu sous le nom de NYUTron, est actuellement utilisé par les hôpitaux affiliés à NYU à New York. L’équipe derrière cet outil incroyable espère qu’un jour il deviendra un élément standard des pratiques de soins de santé.
Une étude publiée dans la revue Nature met en avant les capacités prédictives de cet outil d’IA.
S’adressant à l’AFP, l’auteur principal Eric Oermann, neurochirurgien et informaticien à NYU, a expliqué que bien que les modèles prédictifs en médecine existent depuis un certain temps, ils ne sont pas largement utilisés en raison des difficultés d’organisation et de formatage des données requises.
Cependant, l’équipe s’est rendu compte que les médecins écrivaient systématiquement des notes détaillées sur leurs observations cliniques et leurs interactions avec les patients. Selon l’équipe, cela peut être une source précieuse de données pour la construction de modèles prédictifs.
« Une chose qui est courante en médecine partout dans le monde, c’est que les médecins écrivent des notes sur ce qu’ils ont vu en clinique, ce dont ils ont discuté avec les patients », a déclaré Oermann.
« Donc, notre idée de base était, pouvons-nous commencer avec des notes médicales comme source de données, puis construire des modèles prédictifs par-dessus ? »
Comment ont-ils réussi cet exploit ?
NYUTron est essentiellement un grand modèle de langage. Pour le former, les chercheurs ont utilisé des millions de notes cliniques provenant des dossiers de santé de 387 000 patients traités dans les hôpitaux NYU Langone entre janvier 2011 et mai 2020.
Ces notes englobaient divers types de dossiers rédigés par des médecins, notamment des notes d’évolution, des rapports de radiologie et des instructions de sortie, ce qui a donné lieu à un corpus massif de 4,1 milliards de mots.
À l’aide de ces données, le logiciel a fait des prédictions qui ont ensuite été évaluées rétrospectivement par rapport aux résultats réels.
L’un des défis importants auxquels le logiciel était confronté était l’interprétation du langage naturel diversifié utilisé par les médecins, qui comprend souvent des abréviations et des variantes uniques.
Les résultats?
Dans l’ensemble, NYUTron a présenté des performances impressionnantes, identifiant correctement 95 % des patients décédés à l’hôpital avant leur sortie et prédisant 80 % des patients qui seraient réadmis dans les 30 jours.
En outre, NYUTron a estimé avec précision la durée réelle du séjour de 79 % des patients, identifié correctement 87 % des cas où la couverture d’assurance a été refusée et reconnu avec précision 89 % des cas où les patients avaient des conditions supplémentaires accompagnant leur maladie principale.
Il a dépassé les prédictions faites par la plupart des médecins et surpassé les modèles informatiques non IA actuellement utilisés.
L’intelligence artificielle peut-elle remplacer les médecins ?
Fait intéressant, non. L’outil a été surclassé par le médecin le plus expérimenté de l’étude, qui a obtenu des résultats dépassant les prévisions du modèle.
Selon Oermann, « le médecin le plus ancien qui est en fait un médecin très célèbre, il avait des performances surhumaines, meilleures que le modèle ».
Oermann a souligné que l’IA ne pourra jamais remplacer la relation médecin-patient. Au lieu de cela, les outils d’IA comme NYUTron visent à « fournir plus d’informations aux médecins de manière transparente sur le lieu de soins afin qu’ils puissent prendre des décisions plus éclairées ». Il a fait remarquer que « le point idéal pour la technologie et la médecine n’est pas qu’elle va toujours fournir des résultats nécessairement surhumains, mais elle va vraiment élever cette base de référence ».
(Avec les contributions des agences)
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