L’outil Chartwatch fonctionne comme un système d’alerte précoce, identifiant les patients à haut risque de détérioration de leur état de santé. Grâce à des algorithmes sophistiqués, il analyse en temps réel les données médicales des patients pour détecter les signes avant-coureurs de complications graves. Lorsqu’un risque est détecté, le système envoie des alertes aux équipes médicales, leur permettant d’intervenir rapidement et de prévenir des issues fatales
Michael's Hospital, dans le centre de Toronto, l'un des patients de Shirley Bell souffrait d'une morsure de chat et de fièvre, mais semblait aller bien, jusqu'à ce qu'une alerte émise par un système d'alerte précoce basé sur l'intelligence artificielle montre qu'il était plus malade qu'il n'y paraissait.
Alors que l'équipe infirmière vérifiait habituellement les analyses de sang vers midi, la technologie a signalé les résultats reçus plusieurs heures à l'avance. Cette alerte a révélé que le nombre de globules blancs du patient était « très, très élevé », se souvient Bell, infirmière clinicienne enseignante pour le programme de médecine générale de l'hôpital.
La cause s'est avérée être une cellulite, une infection bactérienne de la peau. Sans traitement rapide, elle peut entraîner des lésions tissulaires importantes, des amputations, voire la mort. Selon Bell, le patient a reçu rapidement des antibiotiques afin d'éviter ces pires scénarios, en grande partie grâce à la technologie d'IA interne de l'équipe, baptisée Chartwatch.
« Il y a beaucoup d'autres scénarios dans lesquels l'état des patients est signalé plus tôt, l'infirmière est alertée plus tôt et les interventions sont mises en place plus tôt », a-t-elle déclaré. « Il ne s'agit pas de remplacer l'infirmière au chevet du patient, mais d'améliorer les soins infirmiers ».
Une étude d'un an et demi sur Chartwatch, publiée lundi dans le Journal de l'Association médicale canadienne, a révélé que l'utilisation du système d'intelligence artificielle a entraîné une baisse frappante de 26 % du nombre de décès inattendus chez les patients hospitalisés.
« Nous sommes heureux de voir que nous sauvons des vies », a déclaré le Dr Muhammad Mamdani, coauteur de l'étude, vice-président de la science des données et de l'analyse avancée à Unity Health Toronto et directeur du Centre de recherche et d'éducation sur l'IA en médecine de la faculté de médecine Temerty de l'Université de Toronto.
GIM pour General Internal Medicine
« Un signe prometteur »
L'équipe de recherche a examiné plus de 13 000 admissions dans le service de médecine interne générale de St. Michael's (une unité de 84 lits accueillant certains des patients les plus complexes de l'hôpital) afin de comparer l'impact de l'outil sur cette population de patients à des milliers d'admissions dans d'autres unités de sous-spécialité.
« Au cours de la même période, dans les autres unités de notre hôpital qui n'utilisaient pas Chartwatch, nous n'avons pas constaté de changement dans ces décès inattendus », a déclaré l'auteur principal, le Dr Amol Verma, clinicien-chercheur à St. Michael's, l'un des trois sites du réseau hospitalier d'Unity Health Toronto, et professeur Temerty de recherche et d'éducation en IA en médecine à l'Université de Toronto.
« C'était un signe prometteur ».
L'équipe d'IA d'Unity Health a commencé à développer Chartwatch dès 2017, sur la base de suggestions du personnel selon lesquelles la prédiction des décès ou des maladies graves pourrait être des domaines clés où l'apprentissage automatique pourrait faire une différence positive. La technologie a fait l'objet de plusieurs années de développement et de tests rigoureux avant d'être déployée en octobre 2020, a déclaré Verma.
« Chartwatch mesure environ 100 données du dossier médical [d'un patient] qui sont actuellement recueillies de manière routinière dans le cadre de la prestation de soins », a-t-il expliqué. « Ainsi, les signes vitaux d'un patient, son rythme cardiaque, sa tension artérielle... tous les résultats des tests de laboratoire effectués chaque jour ».
Travaillant en arrière-plan avec les équipes cliniques, l'outil surveille tout changement dans le dossier médical d'un patient « et fait une prédiction dynamique toutes les heures pour déterminer si l'état de ce patient risque de se détériorer à l'avenir », a expliqué Verma.
Cela peut signifier qu'une personne est de plus en plus malade, qu'elle a besoin de soins intensifs, voire qu'elle est sur le point de mourir, ce qui donne aux médecins et aux infirmières la possibilité d'intervenir.
Dans certains cas, ces interventions consistent à augmenter le niveau de traitement d'une personne pour lui sauver la vie, ou à lui prodiguer des soins palliatifs précoces dans les situations où les patients ne peuvent être sauvés.
Dans les deux cas, selon les chercheurs, Chartwatch semble compléter le jugement des cliniciens et permet d'obtenir de meilleurs résultats pour les patients fragiles, contribuant ainsi à éviter un plus grand nombre de décès soudains et potentiellement évitables.
Une collaboration entre humains et machines
Il est important de noter que Chartwatch ne remplace pas les professionnels de la santé, mais les assiste dans leur travail. Comme l’a expliqué Shirley Bell, éducatrice clinique en soins infirmiers à l’hôpital St. Michael’s, l’outil permet de détecter plus rapidement les anomalies et d’intervenir plus tôt, améliorant ainsi la qualité des soins prodigués.
Les résultats de cette étude sont encourageants et ouvrent la voie à une adoption plus large des technologies d’IA dans les hôpitaux. En améliorant la surveillance des patients et en permettant des interventions plus rapides, des outils comme Chartwatch pourraient transformer les soins de santé et sauver de nombreuses vies à l’avenir.
L'IA en plein essor dans les soins de santé
Au-delà de son utilisation en médecine, l'intelligence artificielle a fait couler beaucoup d'encre - et de salive - ces dernières années.
Qu'il s'agisse de la controverse autour de l'utilisation de logiciels d'apprentissage automatique pour rédiger des dissertations universitaires ou des inquiétudes concernant la capacité de l'IA à créer des contenus audio et vidéo réalistes imitant des célébrités, des hommes politiques ou des citoyens ordinaires, les raisons de se montrer prudent face à cette technologie émergente ne manquent pas.
Verma lui-même a déclaré qu'il se méfiait depuis longtemps. Mais dans le domaine de la santé, a-t-il souligné, ces outils ont un immense potentiel pour lutter contre la pénurie de personnel qui frappe le système de santé canadien, en complétant les soins traditionnels au chevet des patients.
Beaucoup de ces efforts n'en sont qu'à leurs débuts. Diverses équipes de recherche, y compris des entreprises privées, explorent les moyens d'utiliser l'IA pour une détection plus précoce du cancer. Certaines études suggèrent que l'IA pourrait permettre de détecter l'hypertension simplement en écoutant la voix d'une personne ; d'autres montrent qu'elle pourrait analyser les schémas cérébraux pour détecter les signes d'une commotion cérébrale.
Chartwatch est remarquable, a souligné Verma, parce qu'elle a réussi à maintenir des patients en vie.
« Très peu de technologies d'intelligence artificielle ont été mises en œuvre dans des environnements cliniques jusqu'à présent. À notre connaissance, il s'agit de l'une des premières au Canada à avoir été mise en œuvre pour nous aider à soigner des patients tous les jours dans notre hôpital », a-t-il déclaré.
La recherche menée à St. Michael's a ses limites
L'étude s'est déroulée pendant la pandémie de COVID-19, à un moment où le système de santé était confronté à un ensemble inhabituel de défis. L'équipe reconnaît que la population de patients de l'hôpital urbain est également différente, étant donné le nombre élevé de patients complexes, notamment des personnes sans domicile fixe, des toxicomanes et des personnes dont les problèmes de santé se chevauchent.
« Notre étude n'était pas un essai contrôlé randomisé dans plusieurs hôpitaux. Elle s'est déroulée au sein d'une seule organisation, d'une seule unité », a précisé Verma. « Avant de dire que cet outil peut être utilisé partout, je pense qu'il faut faire des recherches sur son utilisation dans des contextes multiples ».
Le Dr John-Jose Nunez, psychiatre et chercheur à l'université de Colombie-Britannique (qui n'a pas participé à l'étude) reconnaît que la recherche doit être reproduite ailleurs pour avoir une meilleure idée de l'efficacité de Chartwatch dans d'autres établissements. Il faut également tenir compte de la protection de la vie privée des patients lors de l'utilisation de toute nouvelle technologie d'intelligence artificielle.
Il a néanmoins félicité l'équipe chargée de l'étude d'avoir fourni un exemple « concret » de la manière dont l'apprentissage automatique peut améliorer les soins aux patients : « Je considère vraiment les outils d'IA comme un membre supplémentaire de l'équipe de soins cliniques », a-t-il déclaré.
Conclusion
L’étude menée à l’hôpital St. Michael’s de Toronto montre clairement le potentiel de l’IA pour améliorer les soins de santé et sauver des vies. En réduisant les décès inattendus de 26 %, l’outil Chartwatch démontre l’importance de l’innovation technologique dans le domaine médical. Cependant, il est crucial de continuer à aborder les défis éthiques et pratiques associés à l’intégration de l’IA dans les soins de santé pour garantir qu’elle soit utilisée de manière sûre et efficace. De plus, des tests dans d'autres unités et d'autres environnements plus complexes doivent être menés afin de déterminer la pertinence de cet outil.
Source : Canadian Medical Association Journal
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