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Vulgarisation scientifique des avancées de la recherche sur la COVID-19

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L’intelligence artificielle pour prévoir l’état des malades

L’intelligence artificielle (IA) a pour but d’imiter par des machines l’intelligence réelle. Des réseaux de neurones artificiels sont constitués de serveurs informatiques capables de traiter de lourds calculs à partir de grandes bases de données. L’IA et les données traitées sont dynamiques car la machine apprend sans cesse (machine learning ou apprentissage automatique) grâce à des modèles (algorithmes) développés par les chercheurs. L’IA est prometteuse pour différentes applications dans le domaine de la santé, comme pour prédire l’état de santé des patients atteints de COVID-19. Ses avantages pour le traitement de données médicales sont la rapidité, la possibilité de partage de données entre centres médicaux de façon anonyme et leur traçabilité. Des chercheurs américains de Harvard et Santa Clara ont développé un modèle de machine learning pouvant aider à prédire le devenir des patients hospitalisés atteints de la COVID-19.

Ces chercheurs ont fait l’hypothèse qu’un modèle de machine learning traitant de grandes bases de données de plusieurs centres médicaux donnerait de meilleurs résultats qu’en traitant uniquement les données d’un seul. Ils ont ainsi utilisé uniquement les données cliniques (signes vitaux, résultats de laboratoire, données démographiques comme l’âge des patients, radiographie du thorax) de 20 centres médicaux à travers le monde sans prendre en considération les évaluations des médecins, comme les impressions cliniques ou les symptômes signalés. Ce modèle appelé EXAM, a fourni un score prédisant le besoin en oxygène 24h et 72h après l’hospitalisation du patient. Les données de plus de 16 000 individus ont été utilisées pour entraîner les machines, et les chercheurs ont comparé les résultats de leur modèle aux résultats de chaque centre. Ils ont ainsi pu montrer que le modèle EXAM permet d’augmenter de manière significative les performances de prédiction du besoin en oxygène des patients à 24h et 72h.

En conclusion, ce modèle de machine a fait ses preuves. Il permet d’utiliser de grandes bases de données de nombreux centres médicaux. L’intelligence artificielle aide ainsi le médecin à orienter le patient lors de son arrivée aux urgences par exemple, en prédisant son état de santé à partir de ses résultats d’examens.

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