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L'intelligence artificielle de Google serait capable de prédire lorsqu'un patient va mourir

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L'intelligence artificielle de Google serait capable de prédire lorsqu'un patient va mourir

En se basant sur le "deep-learning" et l'analyse "Big data", l'IA de Google est maintenant capable d’effectuer des diagnostics efficaces.

L'intelligence artificielle de Google serait capable de prédire lorsqu'un patient va mourir

 

Après s’être formé avec 46 milliards de données électroniques sur la santé des patients, l'IA de Google est maintenant capable d’effectuer des diagnostics efficaces. Des chercheurs de Google Brain et de l'Université Stanford ont récemment publié dans le magasine "Nature" un article détaillant leurs travaux sur le « big-data » et des méthodes de « deep-learning » pour prédire le sort des patients hospitalisés.

Prédire des résultats avec le deep-learning 

Les chercheurs ont utilisé des algorithmes pour prédire des résultats, comme la mort ; les réadmissions (pour mesurer la qualité des soins) ; la durée du séjour d'un patient (pour mesurer l'utilisation des ressources) ; et même une prédiction sur le diagnostic d'un patient afin de comprendre comment les médecins analysaient les problèmes de santé.

 

L'équipe a adopté une approche différente. L’objectif était de construire un modèle statistique qui donne une "représentation générale" de l’état de santé d’un patient en se basant sur l’ensemble des dossiers médicaux, y compris les notes cliniques. 80 % de l'effort de création de ce type de modèle consiste à utiliser des données fiables et pertinentes.

Ils ont également mis au point un système qui montre aux cliniciens quelles données exactes sont analysées par l’IA pour réaliser un modèle. Cette technique permet aux cliniciens de vérifier si une prédiction est basée sur des faits crédibles ou s’il s’agit d’une mauvaise déduction.

Des experts médicaux impressionnés par la capacité de l'IA 

Google a commencé à travailler sur le projet avec l'UC San Francisco, l'Université de médecine de Chicago et Stanford Médicine, ils ont ainsi pu accéder à un vaste ensemble de dossiers médicaux dépersonnalisés afin de valider des modèles d'apprentissage. Au total, ils ont eu accès aux dossiers médicaux de 216 221 patients adultes hospitalisés pendant 24 heures ou plus, ce qui a produit plus de 46 milliards de points de données.

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"Nous démontrons que les méthodes d'apprentissage en deep learning utilisant sont capables de prédire avec précision des événements médicaux multiples provenant de plusieurs centres sans harmonisation des données propres à chaque site", notent les chercheurs.

Les experts médicaux ont été impressionnés par la capacité de Google à extraire des données à partir de notes sur des PDF ou de notes manuscrites sur d'anciennes cartes, qu'il était auparavant difficile d'intégrer dans des modèles prédictifs. Le système de Google est à la fois plus rapide et plus précis que les techniques précédentes.

Accéder au marché lucratif des soins de santé ? 

L'étude a suscité l'enthousiasme chez Google. Elle pourrait ouvrir une nouvelle porte sur le lucratif marché des soins de santé. La recherche a montré que les modèles de Google sont meilleurs pour prédire une gamme de résultats et de mesures pour les patients que les méthodes traditionnelles.

En ce qui concerne la mortalité des patients hospitalisés, par exemple, elle a obtenu 0,95 sur un score parfait de 1,0 par rapport aux méthodes traditionnelles, qui ont obtenu un score de 0,86. Dans un article, Google a minimisé l'idée que son IA remplacerait le rôle des médecins humains pour le diagnostic des patients.

"Nous insistons sur le fait que le modèle ne diagnostique pas les patients - il capte les signaux concernant le patient, leurs traitements et les notes écrites par leurs cliniciens, de sorte que le modèle ressemble plus à un bon auditeur qu'à un maître diagnosticien", précisent les chercheurs.

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