Le système d’IA détecte la septicémie des heures plus tôt que les méthodes traditionnelles

Une vaste étude hospitalière, publiée dans Nature Medicine et Nature Digital Medicine, montre que les patients sont 20 % moins susceptibles de mourir d’une septicémie, car un nouveau système d’intelligence artificielle développé à Johns Hopkins, appelé Targeted Real-Time Early Warning System, note les symptômes pendant des heures. .avant les méthodes traditionnelles.

La septicémie est facile à manquer car les symptômes, tels que la fièvre et la confusion, sont courants dans d’autres conditions. Il est détecté plus rapidement ; Les chances de survie du patient étaient meilleures. Cependant, la détection précoce n’a jamais été facile.

Les tentatives précédentes d’utilisation d’outils électroniques pour détecter la septicémie étaient exactes de 2 à 5 % du temps. Tous les cas de septicémie sont finalement détectés, mais selon les normes de soins actuelles, la maladie tue 30 % des personnes qui la contractent. Dans les cas les plus graves de septicémie où un délai d’une heure est la différence entre la vie et la mort, un système d’alerte précoce ciblé en temps réel l’a détecté environ six heures plus tôt que les méthodes conventionnelles.

En combinant les antécédents médicaux d’un patient avec les symptômes actuels et les résultats de laboratoire, le système d’apprentissage automatique indique aux médecins quand une personne présente un risque de septicémie et suggère des protocoles de traitement, tels que le démarrage d’antibiotiques. Le système suit les patients depuis leur arrivée à l’hôpital jusqu’à leur sortie, garantissant que des informations importantes ne sont pas manquées, même si le personnel change ou si un patient change de service. Au cours de l’étude, plus de 4 000 médecins de cinq hôpitaux ont utilisé ce système pour traiter 590 000 patients. Le système a également examiné 173 931 cas de patients antérieurs. Dans 82% des cas de septicémie, l’IA était précise à environ 40%.

Contrairement aux méthodes traditionnelles, le système permet aux cliniciens de voir pourquoi l’outil fait des recommandations spécifiques. « L’approche utilisée ici est fondamentalement différente », a déclaré Sochi Sarya dans des notes préparées. Sariya est le directeur de recherche fondateur du Malone Center for Engineering in Healthcare de l’Université Johns Hopkins et l’auteur principal d’études qui ont évalué plus d’un demi-million de patients sur une période de deux ans. «Il est adaptable et prend en compte la diversité de la population de patients, les façons uniques dont les médecins et les infirmières prodiguent des soins dans différents endroits et les caractéristiques uniques de chaque système de santé, ce qui lui permet d’être beaucoup plus précis et de gagner la confiance et la confiance des fournisseurs. adoption. »

« C’est la première fois que l’IA est appliquée au lit, utilisée par des milliers de fournisseurs, et où nous voyons des vies être sauvées », a déclaré Sarria. « Il s’agit d’un saut extraordinaire qui sauvera des milliers de patients atteints de septicémie chaque année. Cette approche est maintenant appliquée pour améliorer les résultats dans d’autres domaines problématiques importants après la septicémie. »