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23 Oct, 2018

«AI Clinician» élabore des plans pour le traitement de patients atteints de septicémie

«AI Clinician» élabore des plans pour le traitement de patients atteints de septicémie

Jusqu’à présent, la plupart des expériences d’intelligence artificielle en médecine ont porté sur le diagnostic. Les systèmes d’intelligence artificielle ont eu recours à la vision par ordinateur pour examiner des images telles que des rayons X ou des diapositives de pathologie, et ils ont passé au peigne fin les données des dossiers médicaux électroniques pour repérer les formes subtiles que les humains peuvent manquer. Pas plus tard que la semaine dernière, des hôpitaux ont testé des systèmes d’IA qui identifiaient les patients présentant les premiers signes de septicémie, une maladie constituant un danger de mort où le corps réagissait à une infection caractérisée par une inflammation généralisée pouvant entraîner une défaillance des organes. La septicémie est l’une des principales causes de décès dans les hôpitaux, ainsi que l’un des maux les plus coûteux à traiter.

Mais la technologie qui s’appelle AI Clinician, décrite aujourd’hui dans un article de Nature Medicine, ne fait pas de diagnostiquer, elle prend des décisions. Elle prend toutes les informations sur un patient atteint de septicémie et recommande un traitement.

« Cela ne pas une imitation des capacités de perception du médecin, qui voit certains symptômes et dit que le patient est en état de choc septique », explique Aldo Faisal, professeur agrégé de bio-ingénierie et d’informatique à l’Imperial College London et auteur du journal. «C’est vraiment la cognition qui est capturée ici. Nous ne faisons pas en sorte que l’IA voit comme un médecin, nous le faisons agir comme un médecin. « 

Les chercheurs n’ont pas testé leur système sur de vrais patients car la technologie n’est pas encore prête pour en usage en hôpital ou clinique. Au lieu de cela, ils ont formé et testé IA Clinician sur les bases de données de dossiers médicaux des unités de soins intensifs (USI) aux États-Unis. Ils ont d’abord utilisé 17 000 cas pour enseigner le modèle sur le traitement de la septicémie, puis lui ont donné des recommandations pour 79000 cas.

Dans l’ensemble, les traitements recommandés par l’IA étaient plus susceptibles de garder les patients en vie que ceux administrés par des médecins humains.

Anthony Gordon, professeur de médecine des soins critiques à l’Imperial College et coauteur de l’étude, explique qu’un effort international visant à réduire le nombre de décès dus à la septicémie a débouché sur des directives de traitement que les hôpitaux tentent de suivre. « Les directives internationales vous disent, en moyenne, ce qui est une bonne chose à faire », dit-il.

Une partie du traitement consiste à administrer aux patients des liquides intraveineux et des médicaments appelés vasopresseurs, qui resserrent les vaisseaux sanguins et augmentent la pression artérielle : Ces actions garantissent que le sang parvient aux organes. Cependant, il y a un débat considérable sur combien il faut donner et quand.

Les chercheurs ont formé AI Clinician à la formulation de recommandations sur les fluides et les vasopresseurs. Anthony Gordon dit que ces recommandations de base ne sont qu’un début et que l’équipe a déjà travaillé sur un modèle qui inclut plus de facteurs de traitement.

Même un système d’IA aussi rudimentaire pourrait être d’une grande aide, déclare Anthony Gordon: «En tant que médecin expérimenté, j’ai beaucoup d’expérience, mais j’ai parfois des doutes.» L’IA ne remplacera pas les médecins au chevet du patient, dit-il, mais cela peut être un outil utile. «Si j’ai un outil qui m’aide dans la prise de décision et qui peux me conseiller, je le vois comme un bonus», dit-il.

Cette version initiale prenait des décisions de traitement toutes les 4 heures, mais un « soignant » sous forme d’une IA pourrait prendre des décisions et modifier les paramètres de traitement beaucoup plus souvent. En réanimation, les données sortent chaque seconde des moniteurs au chevet des patients et, bien qu’aucun médecin humain n’ait pu comprendre toutes ces informations, l’IA le pouvait.

Théoriquement, une IA pourrait contrôler des pompes électroniques qui délivrent des liquides et des médicaments intraveineux. «Ce serait le médecin le plus personnel que vous puissiez imaginer, veillant sans relâche sur vous», assure Aldo Faisal.

En réalité, il y aurait certainement un «humain dans la boucle» pour superviser l’IA d’une manière ou d’une autre.

Le « AI Clinician» a été formé via l’apprentissage par renforcement, un type d’apprentissage automatique qui a été utilisé pour apprendre aux IA à jouer à des jeux tels que Go et Space Invaders.

L’apprentissage par renforcement se résume essentiellement à des essais et à des erreurs. Les formateurs établissent un objectif – par exemple, gagner une partie, obtenir un score élevé ou maintenir un patient atteint de septicémie – et le relier à une récompense. (Dans ce cas, l’IA était programmée pour maximiser les crédits, et elle gagnait des crédits pour chaque patient resté en vie et perdait des crédits pour ceux qui étaient décédés.) L’IA essayait une séquence d’actions au hasard, et si elle atteignait son objectif, cela a valait la peine. Au fil de nombreuses répétitions, elle découvre quelles combinaisons d’actions sont les plus susceptibles de donner lieu à une récompense.

Selon Aldo Faisal, cet apprentissage autodirigé correspond bien aux données de l’unité de soins intensifs, car il existe une abondance de données sur l’état du patient et sur toutes les mesures prises par le personnel médical. «Nous savions dans quel état se trouvait le patient, ce que l’équipe médicale avait fait, quel en était le résultat», dit-il.

«Nous pourrions donc dire à l’algorithme: à partir de toutes ces données, essaie de trouver la séquence d’actions qui mènera un patient d’un mauvais état à un bon état.»

Après que AI Clinician ait expérimenté les 17 000 cas dans son ensemble de données pour sa formation, il a été testé sur 79 000 cas jamais vus auparavant. Dans l’ensemble, l’IA a recommandé des doses plus faibles de liquides intraveineux et des doses plus élevées de vasopresseurs par rapport aux patients réellement reçus dans ces cas tests. Les patients qui ont reçu des doses similaires à celles recommandées par le « AI Clinician » présentaient la mortalité la plus basse.

Les chercheurs envisagent de tester leur système dans un véritable hôpital, même si, pour des raisons de sécurité, les premiers essais n’affecteront pas les soins prodigués aux patients. Initialement, le «AI Clinician» obtiendra des données en temps réel du système de dossiers médicaux électroniques de l’hôpital et émettra des recommandations, mais les médecins ne les verront pas et ne les suivront pas. Les chercheurs observeront les résultats des patients et détermineront si ceux-ci s’en tirent mieux lorsque les médecins décident de manière indépendante du même traitement que celui recommandé par l’IA.

Si les essais prouvent la valeur du « clinicien IA », les chercheurs travailleront à la mise au point d’un logiciel commercial pouvant être mis en place dans les hôpitaux du monde entier.

«Avec la septicémie, nous avons eu du mal à trouver de nouveaux traitements», a déclaré Anthony Gordon. «Mais l’optimisation de nos thérapies actuelles peut avoir un effet considérable. Même si nous pouvons changer la mortalité de seulement quelques points de pourcentage, nous pouvons sauver des dizaines de milliers de vies. « 

http://www.imperial.ac.uk/news/188705/ai-doctor-could-boost-chance-survival/