Le « médecin IA » est meilleur pour prédire les résultats des patients, y compris la mort

L’intelligence artificielle s’est révélée utile pour lire l’imagerie médicale et a même montré qu’elle peut réussir les examens de licence des médecins.

Aujourd’hui, un nouvel outil d’IA a démontré sa capacité à lire les notes des médecins et à anticiper avec précision le risque de décès, de réadmission à l’hôpital et d’autres résultats importants pour leurs soins.

Conçu par une équipe de la NYU Grossman School of Medicine, le logiciel est actuellement utilisé dans les hôpitaux affiliés à l’université à New York, dans l’espoir qu’il deviendra un élément standard des soins de santé.

Une étude sur sa valeur prédictive a été publiée mercredi dans la revue Nature.

L’auteur principal Eric Oermann, neurochirurgien et informaticien de la NYU, a déclaré à l’AFP que si les modèles prédictifs non IA existent depuis longtemps en médecine, ils n’étaient guère utilisés dans la pratique car les données dont ils avaient besoin nécessitaient une réorganisation et un formatage fastidieux.

Mais « 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-t-il déclaré.

« Donc, notre idée de base était, pouvons-nous commencer avec des notes médicales comme source de données, puis construire des modèles prédictifs par-dessus ? »

Le grand modèle linguistique, appelé NYUTron, a été formé sur des millions de notes cliniques provenant des dossiers de santé de 387 000 personnes qui ont reçu des soins dans les hôpitaux NYU Langone entre janvier 2011 et mai 2020.

Ceux-ci comprenaient tous les enregistrements écrits par les médecins, tels que les notes d’évolution des patients, les rapports de radiologie et les instructions de sortie, ce qui a donné un corpus de 4,1 milliards de mots.

L’un des principaux défis du logiciel était d’interpréter le langage naturel dans lequel les médecins écrivent, qui varie considérablement d’une personne à l’autre, y compris dans les abréviations qu’ils choisissent.

En examinant les enregistrements de ce qui s’est passé, les chercheurs ont pu calculer la fréquence à laquelle les prédictions du logiciel se sont avérées exactes.

Ils ont également testé l’outil dans des environnements réels, en le formant sur les dossiers d’un hôpital de Manhattan, par exemple, puis en voyant comment il fonctionnait dans un hôpital de Brooklyn, avec différentes données démographiques sur les patients.

Ne remplace pas l’humain

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.

Il a surpassé la plupart des médecins sur ses prédictions, ainsi que les modèles informatiques non IA utilisés aujourd’hui.

Mais, à la surprise de l’équipe, « le médecin le plus ancien qui est en fait un médecin très célèbre, il avait des performances surhumaines, meilleures que le modèle », a déclaré Oermann.

« Le point idéal pour la technologie et la médecine n’est pas qu’ils produiront toujours des résultats nécessairement surhumains, mais cela va vraiment élever cette base. »

NYUTron a également estimé correctement 79 % de la durée réelle du séjour des patients, 87 % des cas où les patients se sont vu refuser la couverture par l’assurance et 89 % des cas où la maladie primaire d’un patient était accompagnée de conditions supplémentaires.

L’IA ne remplacera jamais la relation médecin-patient, a déclaré Oermann. Au contraire, ils aideront à « fournir plus d’informations aux médecins de manière transparente au point de service afin qu’ils puissent prendre des décisions plus éclairées ».