Système d’intelligence artificielle identifiant les patients COVID-19 nécessitant des soins en unité de soins intensifs

Un nouveau système d’intelligence artificielle (IA) développé par des chercheurs de l’Université de Waterloo et DarwinAI, une entreprise fondée par des anciens élèves, pourrait aider les médecins à utiliser efficacement les ressources limitées pendant la pandémie de COVID-19. Le système est capable d’identifier les patients qui nécessitent un traitement en unité de soins intensifs (USI).

Détermination de la nécessité d’une USI

Le système d’IA prédit cette nécessité d’admission en USI grâce à l’utilisation de 200 points de données cliniques, qui incluent les résultats d’analyses de sang, l’histoire médicale et les signes vitaux.

Alexander Wong est professeur de conception de systèmes et titulaire de la chaire de recherche du Canada en IA et imagerie médicale à Waterloo.

« C’est une étape très importante dans le processus de prise en charge clinique pour la triage des patients et l’élaboration de plans de traitement », a déclaré Wong.

Le logiciel d’IA a été formé à partir de données extraites de 400 cas à l’Hôpital Sirio-Libanês à São Paulo, au Brésil. Il était basé sur la décision des médecins d’admettre les patients COVID pour des soins en USI.

Le réseau neuronal a appris à partir de ces données et a pu prédire par la suite la nécessité d’une admission en USI pour de nouveaux cas de COVID avec une précision supérieure à 95 %. Il est également capable d’identifier les facteurs clés qui aboutissent à ses prédictions, ce qui aide les cliniciens à mieux comprendre le processus.

Un outil pour les responsables de la santé

Cette technologie n’est pas destinée à remplacer les responsables de la santé, mais plutôt à agir comme un outil qui peut prendre des décisions plus rapides et plus éclairées, ce qui aide les patients à recevoir les soins dont ils ont besoin.

Wong est également directeur du Laboratoire de vision et de traitement d’images (VIP) à Waterloo.

« L’objectif est d’aider les cliniciens à prendre des décisions plus rapides et plus éclairées basées sur les cas de patients et les résultats passés », a-t-il déclaré. « Il s’agit d’augmenter leur expertise pour optimiser l’utilisation des ressources médicales et les soins individualisés aux patients ».

La technologie est librement disponible aux ingénieurs et aux scientifiques afin qu’elle puisse être améliorée. Elle est maintenant intégrée dans un système de prise en charge clinique plus large, développé dans le cadre de l’initiative open-source COVID-Net. Ce système d’aide à la décision aide les médecins à déterminer la gravité des cas de COVID grâce à l’analyse d’images médicales et d’IA.

La recherche intitulée « COVID-Net Clinical ICU : Prédiction améliorée de l’admission en USI pour les patients COVID-19 via l’explicabilité et la quantification de la confiance » sera présentée lors d’un atelier du 10 décembre à la Conférence 2021 sur le traitement de l’information neuronale. Les travaux ont également impliqué les chercheurs de DarwinAI Audrey Chung et Mahmoud Famouri, ainsi que l’étudiant en doctorat en ingénierie Andrew Hryniowski.