Grâce au logiciel de décharge artificiellement intelligent de la société de logiciels Pacmed, les médecins de l’unité de soins intensifs de l’hôpital OLVG d’Amsterdam ont un nouvel assistant.
Cela aide le médecin à décider si un patient peut ou non sortir de l’unité de soins intensifs. Une sorte de deuxième avis, « qui peut inciter à reconsidérer », précise Reinier Crane, réanimateur (médecin spécialisé en IC) à l’OLVG.
Depuis l’été dernier, le modèle est utilisé à l’UMC d’Amsterdam dans le cadre de la phase de recherche. Il est maintenant sorti de cette phase et l’OLVG et l’hôpital Maasstad de Rotterdam ont acheté les premières licences. Le logiciel est maintenant utilisé à l’OLVG depuis deux semaines. L’hôpital de Maasstad commencera également à l’utiliser dans les semaines à venir.
D’abord, le médecin décide, dit Crane, puis il peut tester une décision contre le logiciel. Il indique la probabilité qu’un patient y retourne dans les deux semaines ou meure à sa sortie de l’USI. Habituellement, cette chance est de 5 à 10 %. Si le pourcentage est beaucoup plus élevé, « nous ne renverrons pas cette personne rapidement », déclare Crane.
Essentiel
Le logiciel donne également au médecin un aperçu des facteurs pris en compte dans la décision du logiciel. Ceci est essentiel, car l’évaluation du médecin peut différer de celle du logiciel pour une raison. Crane : « Cela fonctionne dans les deux sens : vous n’avez peut-être pas pensé à quelque chose vous-même et le modèle l’indique. Il peut y avoir un nouveau problème émergeant que le modèle reconnaît déjà, et nous ne le faisons pas encore. Mais il est également possible que le modèle, basé sur les données, indique que quelqu’un est prêt pour le service de soins infirmiers moins intensif, et nous voyons nous-mêmes que quelqu’un a encore trop peu de muscle pour cela.
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Selon le co-fondateur de Pacmed, Wouter Kroese, il est important que les médecins réalisent que le logiciel ne fournit pas une réponse complète à la question de savoir si quelqu’un peut sortir de l’USI. « Cette décision appartient toujours au médecin. Notre modèle ne dit que la probabilité qu’une personne décède peu de temps après sa sortie ou doive être réadmise. Mais il peut aussi manquer des données : un médecin voit la couleur sur les joues du patient.
Le modèle d’IA fait sa prédiction sur la base de toutes les données des dossiers électroniques des patients récemment admis dans l’hôpital concerné. Les médecins doivent replacer cette prédiction dans le contexte du patient. Dans le cas d’un patient sous dialyse rénale (où un rein ne fonctionne pas correctement et le sang est purifié artificiellement des déchets), le logiciel inclura dans l’évaluation que la fonction rénale est insuffisante. Crane : « En tant que médecin, je peux ignorer cela, car le patient est déjà traité pour cela. Vous ne pouvez pas expliquer cela au modèle.
Un logiciel d’IA peut empêcher les patients d’être en soins intensifs pendant une période inutilement longue
Selon Crane et Kroese, le CI est l’endroit idéal pour implémenter un logiciel artificiellement intelligent pour la première fois. Le logiciel rend des jugements basés sur un grand nombre de données – qui sont collectées en continu dans l’unité de soins intensifs, car toutes les valeurs du patient sont surveillées en continu : tension artérielle, rythme cardiaque, respiration.
Selon Crane, l’un des avantages est que le logiciel peut empêcher les patients de passer inutilement de longues périodes aux soins intensifs. C’est mauvais pour le patient – « une admission en réanimation est drastique et provoque beaucoup d’agitation » – mais aussi coûteux : une journée en réanimation coûte entre 2 000 et 3 000 euros. De plus, comme partout dans le domaine de la santé, il y a aussi des pénuries de personnel dans les USI. Si moins de lits sont occupés inutilement, nous espérons que cela réduira la pression, dit Crane. Cela s’applique également aux réadmissions : celles-ci peuvent également être évitées, précisément en gardant un patient à haut risque aux soins intensifs pendant un certain temps.
Jusqu’à présent – au cours des deux dernières semaines – aucune situation ne s’est produite à l’OLVG dans laquelle le modèle a jugé différemment du médecin. Dans la phase de recherche à Amsterdam UMC, ils l’étaient « heureusement », dit Kroese. « C’est bien que le logiciel et les médecins soient sur la même longueur d’onde. Mais en fin de compte, nous voulons fournir de nouvelles informations pour améliorer la qualité des soins.
Une version de cet article est également parue dans le journal du 23 mai 2023.