Un algorithme pronostique les chances de sortie du coma

Des chercheurs chinois sont en train d’élaborer un algorithme capable de prédire l’évolution de l’état de patients plongés dans le coma et d’évaluer leurs chances d’en sortir. L’outil, fiable à 90 %, pourrait permettre d’infléchir les décisions de familles découragées et, à terme, aider les médecins à établir un pronostic.

Basé sur les données de santé collectées auprès de milliers de patients plongés dans le coma, cet algorithme de machine learning a déjà été utilisé sur 300 patients en Chine. Avec un taux d’exactitude de l’ordre de 90%, l’outil a déjà permis d’identifier un certain nombre de patients qui ont en effet repris conscience, après que leur état ait initialement été considéré comme sans espoir. Fort de ces résultats prometteurs, l’équipe de recherche espère pouvoir répliquer ces technologies pour en faire profiter les quelque 50 000 personnes atteintes de troubles de la conscience en Chine.

 

Un pronostic rapide pour un risque d’erreur réduit

 

Pour Pascal Kaufmann, neuroscientifique et fondateur de Stramind, une entreprise qui s’appuie sur l’IA pour optimiser la communication au sein des multinationales, il s’agit là d’une application idéale pour le machine learning. Les machines reproduisent en effet l’observation humaine des données de santé par les médecins, mais de manière bien plus rapide et avec un taux d’erreurs bien moindre. Pour autant, il leur manque des compétences personnelles précieuses, notamment celles qui régissent les interactions entre un médecin et ses patients, et qui permettent au premier d’apprécier le comportement ou l’expression de ces derniers et d’en tenir compte dans son pronostic.

 

Tous s’accordent sur la part que doit peser les prédictions de l’outil dans la décision des proches : le pronostic établi par l’algorithme ne doit être pris en compte que s’il diffère positivement de celui des médecins. En aucun cas, il ne peut en effet être décidé d’interrompre le maintien en vie d’une personne contre l’avis du médecin. Toutefois, on note qu’à l’instar des véhicules autonomes, les risques d’erreur sont bien plus importants du côté humain que du côté des machines, d’où le doute qui plane désormais parfois sur les pronostics établis par les médecins sans le soutien d’une intelligence artificielle.

 

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