Cette intelligence artificielle peut prédire avec succès la mortalité d'un patient dans 9 cas sur 10

FUTUR - Une équipe de chercheurs de l'université de Stanford a mis au point un programme d'intelligence artificielle capable de prédire la mortalité d'un patient.



160.000 dossiers mis à contribution

De fait, il arrive parfois que les médecins soumettent le malade à des examens complémentaires, ainsi qu’à des traitements douloureux et très contraignants, alors que des soins palliatifs seraient souvent bien plus appropriés. Et, à l'inverse, s'ils sont admis trop tôt, cela entraîne l'arrêt des traitements destinés à lutter contre la maladie et, par conséquent, l’imminence de sa mort. Il est donc essentiel de trouver le bon timing, c'est pourquoi le chercheur Anand Avati et son équipe de l'université de Stanford ont développé un système qui utilise une forme d'intelligence artificielle, qu’on appelle plus couramment le "deep learning" (ou "apprentissage profond", en bon français), qui permet à un réseau de neurones d'artificiels copiant le cerveau humain, d'assimilier des quantités immenses d'informations.


Dans notre cas, le programme a été formé grâce aux données des dossiers médicaux de 160.000 patients adultes et enfants admis à l'hôpital Stanford ou à l'hôpital pour enfants Lucile Packard. Les malades en question souffraient de toutes sortes d’affections, allant du cancer aux maladies neurologiques, en passant par l’insuffisance cardiaque ou rénale. L'IA a examiné en détail les diagnostics, le type de traitements, ainsi que les médicaments que chaque patient prenait.


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L'IA a prédit avec succès la mortalité du patient dans 9 cas sur 10

Armé de ses nouvelles capacités, l'algorithme a été chargé d'évaluer les 40.000 patients vivants. Il a été capable de prédire avec succès la mortalité des patients sur une période de trois à douze mois dans neuf cas sur dix - les patients ayant moins de trois mois de durée de vie n'ont pas été pris en compte, car cela ne laisserait pas suffisamment de temps pour les soins palliatifs. Ainsi, près de 95% des patients qui avaient été évalués avec une faible probabilité de mourir au cours de cette période ont vécu au-delà d'un an.


L'étude pilote s'est avérée fructueuse et les chercheurs espèrent maintenant que leur système sera appliqué plus largement. L'algorithme de prédiction de la mort n'est pas destiné à remplacer les médecins, mais offre un outil complémentaire qui permet d’améliorer l'exactitude des prédictions, comme l'expliquent les chercheurs de Stanford dans leur compte-rendu. Surveiller les patients à risque de manière continue est une tâche quasiment impossible à accomplir pour les professionnels de santé. En effet, les ressources dans ce secteur sont minces, notamment concernant la dotation en personnel.


De quoi améliorer la fin de vie des malades ?

Notre société a tendance à médicaliser la fin de la vie, ce qui rend souvent l’hospitalisation incontournable. Le domicile reste, en effet, le parent pauvre des politiques de développement des soins palliatifs en France. Ainsi, les personnes transférées à l’hôpital vont bénéficier le plus souvent de traitements à visée curative (62%), alors que l’intérêt thérapeutique n’est pas évident. A l’inverse, chez ceux ou celles qui restent à domicile, très peu vont bénéficier de soins palliatifs.

En France comme dans les autres pays occidentaux, on le sait, les décès avaient lieu principalement à la maison jusque dans les années 1950. Mais depuis, le domicile a progressivement cédé la place aux institutions, du type Ephad. Un peu plus de 50 ans plus tard, seulement un quart des Français décèdent chez eux, comme l’indiquait en 2010 l’enquête "Fin de vie en France" réalisée par l’Ined.


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