Jusqu'où ira l'intelligence artificielle ?
- LA RECHERCHE • Plusieurs techniques sont mises au point pour apprendre aux machines à réfléchir. Si l'ordinateur arrive même à tirer les leçons de ses erreurs, il est encore loin de réussir à fonctionner comme notre cerveau.
- LES APPLICATIONS • Nous utilisons déjà l'intelligence artificielle avec les chatbots, les assistants vocaux, certains réseaux sociaux, la voiture autonome...
- LES CRAINTES • Les robots vont-ils voler nos emplois ? Prendre le pouvoir sur l'homme ? La compétition pour la supériorité de l'intelligence artificielle déclenchera-t-elle la Troisième Guerre mondiale ? Nombreuses sont les peurs liées à ces avancées technologiques.
Une équipe de chercheurs de l'université de Stanford a mis au point un programme d'intelligence artificielle capable de prédire la mortalité d'un patient.
Matthieu Delacharlery
En
utilisant un algorithme d’intelligence artificielle (IA) pour prédire
la mortalité, une équipe de recherche de l'université de Stanford espère
améliorer le calendrier des soins palliatifs des patients atteinte de
maladies incurables. Lors des tests, le système s'est révélé extrêmement
précis, prédisant correctement les taux de mortalité dans 90% des cas.
Mais si le système est capable de prédire quand un patient pourrait
mourir, il ne peut toujours pas dire aux médecins comment il est arrivé à
sa conclusion. Pronostiquer la mortalité est difficile.
En effet, les médecins doivent tenir compte de tout un tas de facteurs, allant de l'âge et des antécédents familiaux du patient, à sa réaction aux médicaments, ainsi qu’à la nature même du mal qui l'affecte. Lorsqu’un patient a peu de chances de vivre au-delà d'une année, son traitement est transféré à une équipe de soins palliatifs qui s'efforce de rendre les derniers jours ou mois du patient aussi exempts de souffrance que possible. A cette fin, ils s’attachent à gérer la douleur, la nausée, la perte d'appétit, voire la confusion mentale, tout en apportant un soutien moral et psychologique au patient, ainsi qu’à ses proches.
En effet, les médecins doivent tenir compte de tout un tas de facteurs, allant de l'âge et des antécédents familiaux du patient, à sa réaction aux médicaments, ainsi qu’à la nature même du mal qui l'affecte. Lorsqu’un patient a peu de chances de vivre au-delà d'une année, son traitement est transféré à une équipe de soins palliatifs qui s'efforce de rendre les derniers jours ou mois du patient aussi exempts de souffrance que possible. A cette fin, ils s’attachent à gérer la douleur, la nausée, la perte d'appétit, voire la confusion mentale, tout en apportant un soutien moral et psychologique au patient, ainsi qu’à ses proches.
160.000 dossiers mis à contribution
De
fait, il arrive parfois que les médecins soumettent le malade à des
examens complémentaires, ainsi qu’à des traitements douloureux et très
contraignants, alors que des soins palliatifs seraient souvent bien plus
appropriés. Et, à l'inverse, s'ils sont admis trop tôt, cela entraîne
l'arrêt des traitements destinés à lutter contre la maladie et, par
conséquent, l’imminence de sa mort. Il est donc essentiel de trouver le
bon timing, c'est pourquoi le chercheur Anand Avati et son équipe de l'université de Stanford
ont développé un système qui utilise une forme d'intelligence
artificielle, qu’on appelle plus couramment le "deep learning" (ou
"apprentissage profond", en bon français), qui permet à un réseau de
neurones d'artificiels copiant le cerveau humain, d'assimilier des
quantités immenses d'informations.
Dans notre cas, le programme a été formé grâce aux données des dossiers médicaux de 160.000 patients adultes et enfants admis à l'hôpital Stanford ou à l'hôpital pour enfants Lucile Packard. Les malades en question souffraient de toutes sortes d’affections, allant du cancer aux maladies neurologiques, en passant par l’insuffisance cardiaque ou rénale. L'IA a examiné en détail les diagnostics, le type de traitements, ainsi que les médicaments que chaque patient prenait.
Dans notre cas, le programme a été formé grâce aux données des dossiers médicaux de 160.000 patients adultes et enfants admis à l'hôpital Stanford ou à l'hôpital pour enfants Lucile Packard. Les malades en question souffraient de toutes sortes d’affections, allant du cancer aux maladies neurologiques, en passant par l’insuffisance cardiaque ou rénale. L'IA a examiné en détail les diagnostics, le type de traitements, ainsi que les médicaments que chaque patient prenait.
L'IA a prédit avec succès la mortalité du patient dans 9 cas sur 10
Armé
de ses nouvelles capacités, l'algorithme a été chargé d'évaluer les
40.000 patients vivants. Il a été capable de prédire avec succès la
mortalité des patients sur une période de trois à douze mois dans neuf
cas sur dix - les patients ayant moins de trois mois de durée de vie
n'ont pas été pris en compte, car cela ne laisserait pas suffisamment de
temps pour les soins palliatifs. Ainsi, près de 95% des patients qui
avaient été évalués avec une faible probabilité de mourir au cours de
cette période ont vécu au-delà d'un an.
L'étude pilote s'est avérée fructueuse et les chercheurs espèrent maintenant que leur système sera appliqué plus largement. L'algorithme de prédiction de la mort n'est pas destiné à remplacer les médecins, mais offre un outil complémentaire qui permet d’améliorer l'exactitude des prédictions, comme l'expliquent les chercheurs de Stanford dans leur compte-rendu. Surveiller les patients à risque de manière continue est une tâche quasiment impossible à accomplir pour les professionnels de santé. En effet, les ressources dans ce secteur sont minces, notamment concernant la dotation en personnel.
L'étude pilote s'est avérée fructueuse et les chercheurs espèrent maintenant que leur système sera appliqué plus largement. L'algorithme de prédiction de la mort n'est pas destiné à remplacer les médecins, mais offre un outil complémentaire qui permet d’améliorer l'exactitude des prédictions, comme l'expliquent les chercheurs de Stanford dans leur compte-rendu. Surveiller les patients à risque de manière continue est une tâche quasiment impossible à accomplir pour les professionnels de santé. En effet, les ressources dans ce secteur sont minces, notamment concernant la dotation en personnel.
De quoi améliorer la fin de vie des malades ?
Notre
société a tendance à médicaliser la fin de la vie, ce qui rend souvent
l’hospitalisation incontournable. Le domicile reste, en effet, le parent
pauvre des politiques de développement des soins palliatifs en France.
Ainsi, les personnes transférées à l’hôpital vont bénéficier le plus
souvent de traitements à visée curative (62%), alors que l’intérêt
thérapeutique n’est pas évident. A l’inverse, chez ceux ou celles qui
restent à domicile, très peu vont bénéficier de soins palliatifs.
En France comme dans les autres pays occidentaux, on le sait, les décès avaient lieu principalement à la maison jusque dans les années 1950. Mais depuis, le domicile a progressivement cédé la place aux institutions, du type Ephad. Un peu plus de 50 ans plus tard, seulement un quart des Français décèdent chez eux, comme l’indiquait en 2010 l’enquête "Fin de vie en France" réalisée par l’Ined.
En France comme dans les autres pays occidentaux, on le sait, les décès avaient lieu principalement à la maison jusque dans les années 1950. Mais depuis, le domicile a progressivement cédé la place aux institutions, du type Ephad. Un peu plus de 50 ans plus tard, seulement un quart des Français décèdent chez eux, comme l’indiquait en 2010 l’enquête "Fin de vie en France" réalisée par l’Ined.
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