AI détermine l'heure de la mort

L'intelligence artificielle peut prédire l'heure de la mort

Les chercheurs ont maintenant mis au point une méthode permettant de calculer l'heure exacte du décès des patients. Une intelligence artificielle est capable d'analyser des dossiers médicaux importants et des dossiers de santé électroniques, permettant une prédiction précise de l'espérance de vie restante..

Les scientifiques de l'Université de Stanford ont mis au point une intelligence artificielle capable de prédire le décès de patients atteints de cancer et d'autres maladies incurables. Le système dit d'apprentissage en profondeur pourrait à l'avenir conduire à des développements pionniers en médecine palliative. Les experts ont publié les résultats de leur étude sur le serveur de documents Preprints "Arxiv".

De nombreuses personnes meurent chaque année des suites d’un cancer ou d’autres maladies incurables. Une intelligence artificielle est maintenant capable de prédire l'heure de la mort de ces personnes malades. (Image: mdennah / fotolia.com)

Un nouveau développement pourrait améliorer les soins palliatifs à l'avenir

Des chercheurs de l'Université Stanford ont testé un nouvel algorithme d'intelligence artificielle pour aider les hôpitaux à améliorer les soins palliatifs destinés aux patients atteints de cancer et à ceux souffrant de maladies incurables..

L'algorithme, qui repose sur une machine d'apprentissage en réseau neuronal profond, peut analyser des dossiers médicaux importants ou des dossiers de santé électroniques de patients en phase terminale. On peut ensuite calculer si les patients bénéficient davantage de soins dits de fin de vie ou de soins palliatifs.

Les prévisions ont une précision de trois à douze mois

L'algorithme peut prédire la mortalité des patients avec une précision de trois à douze mois et, sur la base de cette prévision, les patients affectés peuvent être orientés vers des soins palliatifs..

Les prévisions pourraient permettre aux médecins et aux soignants des hôpitaux de prendre en charge de manière proactive ces patients au lieu de se fier aux recommandations des médecins traitants ou à des examens fastidieux..

Les souhaits des malades incurables sont rarement discutés

Des études antérieures ont déjà montré que près de 80% des Américains souhaitent passer leurs derniers jours à la maison. Cependant, seulement 20% des personnes touchées sont capables et beaucoup meurent dans des hôpitaux. En fait, les patients en phase terminale reçoivent souvent des soins médicaux agressifs au cours de leurs derniers jours, plutôt que de répondre à leurs besoins en fin de vie, expliquent les experts.

Ces problèmes sont fréquents dans les hôpitaux en soins palliatifs

Ces dernières années, la capacité des hôpitaux à fournir des soins palliatifs s'est améliorée. Cependant, seulement 7 à 8% des patients reçoivent de tels soins, disent les médecins. Le manque de professionnels des soins palliatifs analysant toutes les données du patient et le sur-optimisme fréquent des médecins dans la prédiction de l'évolution de la maladie sont des points qui contribuent à ce problème. C'est ici qu'intervient l'algorithme d'intelligence artificielle d'apprentissage en profondeur.

Le modèle prédictif de mortalité est basé sur l'analyse de grandes quantités de données

Sur la base de la quantité de données disponibles, nous avons été en mesure de produire un modèle prédictif de la mortalité toutes causes confondues, expliquent les chercheurs. La technique d'apprentissage connue sous le nom d'algorithme d'apprentissage en profondeur utilise des réseaux de neurones pour filtrer et analyser une grande quantité de données..

La prévision de la mortalité est indépendante du type de maladie, de l'âge des patients et d'autres facteurs. L'algorithme a utilisé les données des patients de l'année précédente du premier contact pour déterminer leur mortalité dans les douze mois..

Les bases de données de deux millions de personnes ont été analysées pour l'étude

Pour l’étude, les chercheurs ont analysé deux millions d’enregistrements d’adultes et d’enfants admis à l’hôpital Stanford et à l’hôpital pour enfants Lucile Packard. Les médecins ont ainsi identifié 200 000 patients potentiels pour leur étude. Les dossiers médicaux électroniques des participants ont ensuite été analysés par le système pour prédire leur mortalité..

L'algorithme devait alors prédire la mortalité de 160 000 patients dans les 12 mois suivant une date donnée. Le système a pu s’améliorer et apprendre. Enfin, l’algorithme a permis de prédire la mortalité des patients dans les trois à douze prochains mois..

Les données de mortalité étaient exactes dans neuf cas sur dix

L'algorithme a ensuite évalué les données des 40 000 patients restants. Il était capable de prédire avec précision la mortalité sur une période de trois à douze mois dans neuf cas sur dix. Il convient de veiller à ce que les patients les plus gravement malades aient la possibilité de discuter avec leurs familles de la manière et du lieu où ils souhaitent passer leurs derniers jours avant de devenir si gravement atteints qu'ils doivent être admis en soins intensifs, selon les auteurs. (As)