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

EUR -
AED 4.39647
AFN 79.010777
ALL 96.7817
AMD 453.834235
ANG 2.142963
AOA 1097.770504
ARS 1728.714548
AUD 1.697422
AWG 2.154839
AZN 2.03606
BAM 1.959479
BBD 2.410826
BDT 146.2646
BGN 2.010429
BHD 0.451359
BIF 3555.483592
BMD 1.197133
BND 1.514243
BOB 8.270527
BRL 6.218144
BSD 1.196947
BTN 110.127756
BWP 15.609305
BYN 3.381248
BYR 23463.797441
BZD 2.40732
CAD 1.614512
CDF 2702.527156
CHF 0.914657
CLF 0.026043
CLP 1028.337353
CNY 8.318156
CNH 8.313415
COP 4373.125105
CRC 592.211831
CUC 1.197133
CUP 31.724012
CVE 110.884406
CZK 24.328187
DJF 212.75416
DKK 7.467485
DOP 75.419599
DZD 154.65435
EGP 56.059366
ERN 17.956988
ETB 186.200377
FJD 2.621956
FKP 0.868641
GBP 0.866784
GEL 3.226251
GGP 0.868641
GHS 13.114581
GIP 0.868641
GMD 88.00166
GNF 10476.106643
GTQ 9.184243
GYD 250.420144
HKD 9.344996
HNL 31.588305
HRK 7.535923
HTG 156.894557
HUF 380.549872
IDR 20097.400931
ILS 3.704161
IMP 0.868641
INR 109.934056
IQD 1568.04388
IRR 50429.2077
ISK 144.996855
JEP 0.868641
JMD 187.812603
JOD 0.848796
JPY 183.318702
KES 154.514154
KGS 104.688869
KHR 4816.661042
KMF 493.218172
KPW 1077.499653
KRW 1713.586906
KWD 0.366789
KYD 0.997473
KZT 601.288873
LAK 25747.338611
LBP 102474.544325
LKR 370.335275
LRD 221.435728
LSL 18.885656
LTL 3.534821
LVL 0.724134
LYD 7.519117
MAD 10.83945
MDL 20.132798
MGA 5357.167785
MKD 61.629467
MMK 2514.472536
MNT 4270.0428
MOP 9.623167
MRU 47.746641
MUR 54.05048
MVR 18.507873
MWK 2075.496582
MXN 20.615098
MYR 4.704817
MZN 76.329328
NAD 18.885656
NGN 1661.703631
NIO 44.052706
NOK 11.415096
NPR 176.204811
NZD 1.969152
OMR 0.460301
PAB 1.196947
PEN 4.002915
PGK 5.201766
PHP 70.529025
PKR 334.819598
PLN 4.205952
PYG 8032.0796
QAR 4.363392
RON 5.097505
RSD 117.394378
RUB 90.079313
RWF 1746.378689
SAR 4.490097
SBD 9.670049
SCR 16.594223
SDG 720.018515
SEK 10.539112
SGD 1.512703
SHP 0.898159
SLE 29.091786
SLL 25103.269553
SOS 682.882058
SRD 45.495226
STD 24778.226215
STN 24.546083
SVC 10.473663
SYP 13239.776792
SZL 18.879445
THB 37.386326
TJS 11.179589
TMT 4.189964
TND 3.427835
TOP 2.882408
TRY 52.027807
TTD 8.124253
TWD 37.561827
TZS 3070.644609
UAH 51.226874
UGX 4257.99405
USD 1.197133
UYU 45.295038
UZS 14565.345295
VES 429.143458
VND 31125.445585
VUV 143.139968
WST 3.252382
XAF 657.190824
XAG 0.010137
XAU 0.00022
XCD 3.23531
XCG 2.15725
XDR 0.816474
XOF 657.190824
XPF 119.331742
YER 285.394994
ZAR 18.826046
ZMK 10775.631872
ZMW 23.669438
ZWL 385.476184
  • AEX

    -0.2000

    996.93

    -0.02%

  • BEL20

    -6.9900

    5373.55

    -0.13%

  • PX1

    4.8400

    8071.36

    +0.06%

  • ISEQ

    -42.9200

    12964.32

    -0.33%

  • OSEBX

    7.0000

    1756.57

    +0.4%

  • PSI20

    -19.0600

    8644.48

    -0.22%

  • ENTEC

    -5.8300

    1416.23

    -0.41%

  • BIOTK

    -17.9800

    4068.04

    -0.44%

  • N150

    -8.2500

    3919.16

    -0.21%

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".

(G.Gruner--BBZ)