Un algorithme pour connaître la date de décès des malades en fin de vie

Une équipe de chercheurs de l’université de Stanford a mis au point un programme d’intelligence artificielle capable de prédire la date de décès probable d’un patient.

Rédigé par MEWJ79, le 25 Jan 2018, à 9 h 45 min

Selon une étude publiée dans la revue Computer and Society, un algorithme créé par des chercheurs américains serait capable de prédire la date de la mort de patients en fin de vie.

Un algorithme d’intelligence artificielle (IA) pour prédire la mortalité

Une équipe de chercheurs de l’université de Stanford en Californie, menée par Anand Avati, espère améliorer le calendrier des soins palliatifs des patients atteints de maladies incurables et donc en fin de vie. Pour ce faire, ils ont  effectué des travaux sur un algorithme d’intelligence artificielle (IA) pour prédire la date de décès, et publié une étude dans la revue scientifique Computer and Society(1).

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  en revanche pas expliquer aux médecins comment il est arrivé à sa conclusion.

Comment prédire la date d’un décès ?

Pour administrer des soins, les médecins doivent tenir compte de nombreux 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, il est transféré dans une unité de soins palliatifs qui s’efforce de rendre ses derniers jours les moins douloureux possible.

Dans ce but, les équipes 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 malade, ainsi qu’à ses proches.

date décès

© Photographee.eu

Dans 90 % des cas, l’algorithme a prédit la mort des patients

Parfois, il arrive que l’équipe de médecins soumette le malade à des examens complémentaires, ainsi qu’à des traitements douloureux et très contraignants, alors que des soins palliatifs seraient plus appropriés. Et à l’inverse, si un patient est admis trop tôt dans cette unité, cela entraîne souvent 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, selon le chercheur Anand Avati. Avec son équipe, ils ont travaillé dans ce sens et développé un système utilisant une forme d’intelligence artificielle, qui permet à un réseau de neurones artificiels copiant le cerveau humain, d’assimiler d’énormes quantités d’informations. Pour réaliser cette étude, ils ont utilisé les données des dossiers médicaux de 160.000 patients adultes et enfants qui souffraient de toutes sortes d’affections, allant du cancer aux maladies neurologiques, en passant par l’insuffisance cardiaque ou rénale.

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L’IA a d’abord examiné en détail les diagnostics, le type de traitements, ainsi que les médicaments que chaque patient prenait. Puis l’algorithme a été chargé d’évaluer le cas de 40.000 patients vivants.

Le système a été capable de prédire avec succès la décès 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’algorithme de prédiction de la mort n’a pas vocation à remplacer les médecins, mais pourrait permettre 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, souvent en manque de personnel.

Illustration bannière : Femme tenant la main de son mari mourant – © Photographee.eu
Références :
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Journaliste, je fais le grand écart entre football et littérature jeunesse.

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