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

EUR -
AED 4.126877
AFN 73.042306
ALL 90.732025
AMD 404.675577
ANG 2.011226
AOA 1031.579134
ARS 1738.971927
AUD 1.603809
AWG 2.022704
AZN 1.912106
BAM 1.95229
BBD 2.262572
BDT 139.858543
BGN 1.964081
BHD 0.424037
BIF 3382.411084
BMD 1.123725
BND 1.436018
BOB 13.62039
BRL 6.13565
BSD 1.1234
BTN 106.258009
BWP 15.422448
BYN 3.351973
BYR 22025.002405
BZD 2.259318
CAD 1.569961
CDF 2601.42297
CHF 0.917488
CLF 0.027565
CLP 1084.877862
CNY 7.499232
CNH 7.499491
COP 3628.911315
CRC 510.273478
CUC 1.123725
CUP 26.960527
CVE 111.132095
CZK 24.290654
DJF 199.707855
DKK 7.475244
DOP 68.085395
DZD 152.777141
EGP 61.487944
ERN 16.855869
ETB 184.371571
FJD 2.521868
FKP 0.837477
GBP 0.833744
GEL 2.916069
GGP 0.837477
GHS 13.070384
GIP 0.837477
GMD 83.155249
GNF 9950.58139
GTQ 8.584718
GYD 235.362644
HKD 8.815563
HNL 30.192715
HRK 7.606503
HTG 147.175388
HUF 362.780447
IDR 20367.508602
ILS 3.544114
IMP 0.837477
INR 106.209675
IQD 1703.038043
IRR 2116432.483957
ISK 136.622356
JEP 0.837477
JMD 178.059859
JOD 0.796692
JPY 177.9918
KES 145.994621
KGS 98.269949
KHR 4567.746825
KMF 495.562858
KPW 1011.352108
KRW 1507.206256
KWD 0.349249
KYD 0.936109
KZT 507.706843
LAK 25291.302732
LBP 100595.540231
LKR 373.797934
LRD 190.964957
LSL 18.491582
LTL 3.318067
LVL 0.67973
LYD 7.203049
MAD 10.97367
MDL 20.147597
MGA 5073.832411
MKD 61.568264
MMK 2359.283231
MNT 4043.259132
MOP 9.076995
MRU 45.69503
MUR 52.916348
MVR 17.367167
MWK 1947.863194
MXN 20.912068
MYR 4.566481
MZN 71.817352
NAD 18.491254
NGN 1513.004874
NIO 41.335681
NOK 10.447223
NPR 170.012815
NZD 1.998466
OMR 0.432073
PAB 1.12347
PEN 3.877329
PGK 5.040937
PHP 71.1829
PKR 310.748194
PLN 4.388314
PYG 6811.752889
QAR 4.095536
RON 5.343083
RSD 117.631313
RUB 91.919466
RWF 1653.013274
SAR 4.221091
SBD 9.047913
SCR 15.396763
SDG 675.919172
SEK 10.937015
SGD 1.436845
SHP 0.837788
SLE 25.744358
SLL 23563.948204
SOS 642.039938
SRD 42.211592
STD 23258.830688
STN 24.456464
SVC 9.829327
SYP 14610.667058
SZL 18.481607
THB 37.745134
TJS 10.362784
TMT 3.944273
TND 3.34808
TOP 2.705659
TRY 56.239158
TTD 7.615173
TWD 36.898734
TZS 2977.867942
UAH 51.157821
UGX 4611.790366
USD 1.123725
UYU 45.167987
UZS 13356.747669
VES 1000.15603
VND 28884.779302
VUV 134.253995
WST 3.123178
XAF 655.957
XAG 0.021506
XAU 0.000276541404
XCD 3.036922
XCG 2.024479
XDR 0.794532
XOF 655.957
XPF 119.331742
YER 265.395609
ZAR 18.42306
ZMK 10114.86949
ZMW 22.782835
ZWL 361.838867
SSP 6456.882113
MXV 2.353893
  • AEX

    -15.8300

    1099.02

    -1.42%

  • BEL20

    -65.5900

    5540.72

    -1.17%

  • PX1

    -120.2600

    7843.89

    -1.51%

  • ISEQ

    -301.0700

    14173.37

    -2.08%

  • OSEBX

    -24.9000

    2050.38

    -1.2%

  • PSI20

    -177.8800

    9489.32

    -1.84%

  • ENTEC

    -5.8300

    1416.23

    -0.41%

  • BIOTK

    25.6000

    4516.39

    +0.57%

  • N150

    -55.9300

    4149.48

    -1.33%

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)