The Prague Post - L'IA, meilleure que les médecins pour prédire les complications médicales

EUR -
AED 4.334713
AFN 73.765835
ALL 96.391017
AMD 444.552935
ANG 2.112451
AOA 1082.350775
ARS 1662.462804
AUD 1.660816
AWG 2.120145
AZN 2.012244
BAM 1.956649
BBD 2.378712
BDT 144.302627
BGN 1.944745
BHD 0.445031
BIF 3502.610775
BMD 1.180317
BND 1.491929
BOB 8.161742
BRL 6.074972
BSD 1.180903
BTN 107.316666
BWP 15.518403
BYN 3.408465
BYR 23134.218202
BZD 2.375211
CAD 1.613683
CDF 2543.58322
CHF 0.911169
CLF 0.02582
CLP 1019.522993
CNY 8.075029
CNH 8.094368
COP 4445.558713
CRC 558.957851
CUC 1.180317
CUP 31.278407
CVE 110.317878
CZK 24.245607
DJF 210.279479
DKK 7.472356
DOP 71.450404
DZD 153.425883
EGP 56.593614
ERN 17.704759
ETB 182.993068
FJD 2.589594
FKP 0.874261
GBP 0.875936
GEL 3.151621
GGP 0.874261
GHS 12.587263
GIP 0.874261
GMD 86.163529
GNF 10359.008023
GTQ 9.061633
GYD 246.987192
HKD 9.234897
HNL 31.253299
HRK 7.530895
HTG 154.875247
HUF 375.919834
IDR 19826.733189
ILS 3.7164
IMP 0.874261
INR 107.442333
IQD 1546.981727
IRR 1550991.168198
ISK 143.313628
JEP 0.874261
JMD 183.986291
JOD 0.836801
JPY 183.971348
KES 152.20212
KGS 103.21845
KHR 4730.893075
KMF 493.372663
KPW 1062.249422
KRW 1700.978921
KWD 0.361874
KYD 0.984215
KZT 589.258248
LAK 25295.771155
LBP 105735.741176
LKR 364.986857
LRD 216.692208
LSL 18.761463
LTL 3.48517
LVL 0.713961
LYD 7.460975
MAD 10.820096
MDL 20.218689
MGA 4990.883749
MKD 61.639296
MMK 2478.607166
MNT 4229.960775
MOP 9.513308
MRU 47.150064
MUR 54.731097
MVR 18.247829
MWK 2048.021486
MXN 20.286024
MYR 4.592557
MZN 75.42817
NAD 18.761463
NGN 1600.651902
NIO 43.458493
NOK 11.21963
NPR 171.707066
NZD 1.972599
OMR 0.453797
PAB 1.180913
PEN 3.961419
PGK 5.081362
PHP 68.093042
PKR 330.021333
PLN 4.223116
PYG 7605.836478
QAR 4.303468
RON 5.095077
RSD 117.439204
RUB 91.300248
RWF 1721.602586
SAR 4.427109
SBD 9.499795
SCR 16.131124
SDG 709.95733
SEK 10.672718
SGD 1.493963
SHP 0.885544
SLE 28.911224
SLL 24750.661916
SOS 673.686671
SRD 44.612394
STD 24430.184131
STN 24.51043
SVC 10.335354
SYP 130.486386
SZL 18.757982
THB 36.685405
TJS 11.219227
TMT 4.142914
TND 3.397274
TOP 2.841921
TRY 51.886039
TTD 8.013444
TWD 37.047836
TZS 3011.180495
UAH 51.02021
UGX 4251.044945
USD 1.180317
UYU 45.209621
UZS 14322.195803
VES 484.605057
VND 30741.362912
VUV 140.36078
WST 3.1918
XAF 656.236245
XAG 0.013119
XAU 0.000227
XCD 3.189866
XCG 2.128297
XDR 0.816147
XOF 656.239247
XPF 119.331742
YER 281.507995
ZAR 18.788996
ZMK 10624.273855
ZMW 22.109408
ZWL 380.061675
  • AEX

    0.0000

    1022.41

    0%

  • BEL20

    8.7000

    5447.72

    +0.16%

  • PX1

    -12.9300

    8608.42

    -0.15%

  • ISEQ

    38.1700

    13200.79

    +0.29%

  • OSEBX

    15.9400

    1891.2

    +0.85%

  • PSI20

    -12.0500

    9255.94

    -0.13%

  • ENTEC

    -5.8300

    1416.23

    -0.41%

  • BIOTK

    -265.7400

    3892.91

    -6.39%

  • N150

    -1.6400

    4099.48

    -0.04%

L'IA, meilleure que les médecins pour prédire les complications médicales
L'IA, meilleure que les médecins pour prédire les complications médicales / Photo: JEFF KOWALSKY - AFP/Archives

L'IA, meilleure que les médecins pour prédire les complications médicales

L'intelligence artificielle a déjà prouvé qu'elle pouvait être utile pour analyser de l'imagerie médicale, et elle a même montré qu'elle pouvait passer avec succès les examens d'étudiants en médecine.

Taille du texte:

C'est à présent au tour d'un nouvel outil fondé sur l'IA de démontrer sa capacité à lire les bilans dressés par les médecins et à anticiper avec précision les risques de décès, de réadmission à l'hôpital et autres complications possibles.

Créé par une équipe de la faculté de médecine de Langone de New York, la Grossman School of Medicine, le logiciel est aujourd'hui testé dans plusieurs hôpitaux partenaires de l'université, dans l'objectif d'en faire à l'avenir une pratique courante dans le milieu médical.

Une étude sur son possible intérêt a été publiée mercredi dans la revue scientifique Nature.

Son principal auteur, Eric Oermann, neurochirurgien et ingénieur en informatique de la faculté de médecine de New York, explique que si des modèles prédictifs non fondés sur l'IA existent depuis un bon moment, ils sont peu utilisés en pratique car ils requièrent un lourd travail de saisie et de formatage des données.

Mais il y a "une chose qui est commune à la médecine partout, c'est que les médecins prennent des notes sur ce qu'ils voient, ce dont ils parlent avec les patients", relève-t-il dans un entretien à l'AFP.

"Donc notre idée de base était de savoir si on pouvait partir des notes médicales comme d'une source de données, et construire des modèles prédictifs à partir de ces dernières", poursuit-il.

Le modèle prédictif élaboré, nommé NYUTron, a été formé à partir de millions d'observations médicales issues des dossiers de 387.000 patients pris en charge entre janvier 2011 et mai 2020 dans les hôpitaux affiliés à l'université new-yorkaise.

Ces observations comprenaient les rapports écrits des médecins, les notes sur l'évolution de l'état des patients, les radios et l'imagerie médicale, ou encore les recommandations remises aux patients à leur sortie de l'hôpital, le tout formant un corpus de 4,1 milliards de mots.

L'un des principaux défis pour le logiciel était de réussir à interpréter le langage employé par les médecins, qui varie grandement selon les professionnels, notamment dans les abréviations utilisées.

Ils ont aussi testé l'outil en conditions réelles, en l'entraînant notamment à analyser des rapports issus d'un hôpital à Manhattan puis en comparant les résultats à ceux d'un hôpital de Brooklyn, à la patientèle différente.

En se penchant sur ce qu'il est advenu des patients, les chercheurs ont réussi à mesurer le nombre de fois où les prédictions du logiciel se sont révélées exactes.

- Pas un substitut -

Conclusion troublante, le logiciel NYUTron a identifié 95% des patients qui sont décédés dans les hôpitaux partenaires avant une autorisation de sortie, et 80% de ceux qui ont été réadmis moins d'un mois après leur sortie.

Des résultats qui ont dépassé les prédictions de la plupart des médecins, tout comme celles des modèles informatiques non fondés sur l'IA actuellement utilisés.

Mais, à la surprise de tous, un docteur très expérimenté, très respecté dans le milieu médical, a donné des prévisions "encore meilleures que celle du logiciel", a précisé Eric Oermann.

Le logiciel a aussi prédit avec succès à 79% la durée d'hospitalisation des patients, à 87% les cas dans lesquels les patients se voyaient refuser un remboursement des soins par leur assurance, et à 89% les cas dans lesquels le patient souffrait de pathologies additionnelles.

L'intelligence artificielle ne remplacera jamais la relation patient-médecin, assure le docteur Oermann. Mais elle pourra permettre "de fournir plus d'informations (...) aux médecins pour leur permettre de prendre des décisions éclairées".

A.Novak--TPP