Les médecins de l’unité de soins intensifs de l’UMC d’Amsterdam peuvent déterminer, en partie sur la base de l’intelligence artificielle, si un patient est éligible pour une sortie. Le logiciel intelligent estime la probabilité de retour à l’unité de soins intensifs.

L’idée d’utiliser l’IA de cette manière est née, explique l’intensiviste Patrick Thoral (Amsterdam UMC), lorsqu’en 2016, le passage à un nouveau dossier patient électronique (EPD) a été effectué. La nouvelle EPD à l’échelle de l’hôpital n’a pas pu être correctement liée à l’ancienne, de sorte que les données plus anciennes des patients en soins intensifs n’étaient plus disponibles. «Nous perdrions plus ou moins plus de dix ans de données. Honte. Après une attention nationale à l’utilisation des mégadonnées pour la septicémie, son collègue Paul Elbers, également intensiviste, est entré en contact avec le développeur de logiciels d’Amsterdam Pacmed. Ces anciennes données de patients – des milliards de points de données – ne pourraient-elles pas être utilisées comme données d’entrée pour un logiciel avec lequel nous pouvons soutenir la décision quand un patient peut sortir de l’unité de soins intensifs ? Dans le but de réduire le nombre de réadmissions et d’empêcher les patients de rester en réanimation plus longtemps que nécessaire. Compte tenu de la capacité et du manque de personnel des CI, ce ne serait pas un luxe superflu.

Le pouvoir de la prédiction

Cela s’est avéré être une bonne idée, en fait : le « logiciel de licenciement » est maintenant disponible. Les données pseudonymisées des patients de près de 25 000 patients traités aux soins intensifs ont finalement été utilisées pour développer cela. La technologie sous-jacente est l’apprentissage automatique. Cela signifie qu’au fur et à mesure que le système est alimenté avec plus de données sur les patients, la puissance de la prédiction s’améliore. Pour arriver à la possibilité de réadmission, le système d’IA « regarde » de nombreux paramètres collectés en routine, tels que l’évolution de la fréquence cardiaque, de la fréquence respiratoire, de la saturation, des valeurs des gaz sanguins, des valeurs de laboratoire, etc. Pacmed Critical, comme s’appelle le logiciel, compare les informations en temps réel des patients actuels en USI avec les informations de milliers de patients qui ont été traités en USI dans le passé. À tout moment, le logiciel prédit la probabilité qu’un patient devra retourner aux soins intensifs dans la semaine suivant son transfert dans un service de soins infirmiers. De plus, il affiche non seulement une prévision, mais montre également dans un graphique comment cette prévision change au fil du temps.

Thoral: «De cette façon, vous pouvez voir la chance actuelle de réadmission, mais aussi comment la chance s’est développée au cours des dernières heures ou des derniers jours. Et, ce qui est au moins aussi important, vous pouvez également voir quelles caractéristiques du patient déterminent cette chance : le système fournit un top dix d’entre elles. Par exemple, si un patient a une fréquence cardiaque élevée, cela augmente le risque qu’une réadmission soit nécessaire après sa sortie. Le top dix donne un aperçu et vous donne, en tant que médecin, confiance dans la prédiction.

Deux questions s’imposent : quelle doit être la chance, voulez-vous décider que le licenciement est possible et que se passe-t-il si l’équipe de médecins arrive à une conclusion complètement différente de celle du logiciel en matière de licenciement ? Thoral : « Ce sont les questions sur lesquelles nous étudions actuellement. Le nombre de réadmissions dans les CI néerlandais est actuellement d’environ 5 à 10 %. Dans la tête de nombreux médecins, ces chiffres sont comme des repères. Ce sont les opportunités qu’ils acceptent plus ou moins implicitement. Mais attention, ces chiffres varient en fonction de la gravité de la maladie sous-jacente du patient. Nous avons également convenu que les médecins déclarent d’abord eux-mêmes une chance de réadmission avant de recevoir l’avis du système d’IA. On consulte alors : le conseil fonctionne donc comme un contrôle supplémentaire, une sorte de deuxième avis. L’intensiviste reste toujours ultimement responsable – surtout en cas d’écart majeur entre le jugement clinique et la prédiction de l’IA. « Ce dernier mot du médecin va de soi, car lorsque je dis « Bonjour » à un patient, la réponse seule peut me donner une idée de son état. Un système d’IA ne peut pas apprendre une telle chose pour le moment.

Utilisation en pratique

Parce qu’il existe de nombreuses lois et réglementations qui doivent être respectées si vous souhaitez utiliser ce type de logiciel comme dispositif médical, Thoral et ses collègues ont déjà effectué de nombreuses recherches sur ses performances, à la fois au sein de leur propre hôpital et au LUMC, Elisabeth- Hôpital TweeSteden, Hôpital St. Antonius et OLVG. Thoral : « Vous devez montrer que le modèle est sûr juste pour la certification CE. »

En enquêtant sur la manière dont le logiciel est utilisé dans la pratique, lui et ses collègues veulent encore augmenter la valeur pour les patients et les prestataires de soins de santé. Par exemple, il estime qu’il est maintenant important de démontrer que la consommation a aussi un effet favorable sur les réadmissions. « Nous devrons faire cette recherche dans plusieurs centres. »

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