Chaque année aux États-Unis, la septicémie tue plus d’un quart de million personnes – plus que les accidents vasculaires cérébraux, le diabète ou le cancer du poumon. L’une des raisons de tout ce carnage est que la septicémie n’est pas bien comprise, et si elle n’est pas détectée à temps, c’est essentiellement une condamnation à mort. Par conséquent, de nombreuses recherches se sont concentrées sur la détection précoce de la septicémie, mais la complexité de la maladie a tourmenté les systèmes de soutien clinique existants – des outils électroniques qui utilisent des alertes contextuelles pour améliorer les soins aux patients – avec une faible précision et des taux élevés de fausses alarmes.
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Cela pourrait bientôt changer. En juillet, les chercheurs de Johns Hopkins ont publié trois études en La nature Médecine et npj Médecine numérique, présentant un système d’alerte précoce qui utilise l’intelligence artificielle. Le système a détecté 82 % des cas de septicémie et réduit les décès de près de 20 %. Alors que l’IA – dans ce cas, l’apprentissage automatique – promet depuis longtemps d’améliorer les soins de santé, la plupart des études démontrant ses avantages ont été menées sur des ensembles de données historiques. Des sources ont déclaré à Undark qu’à leur connaissance, lorsqu’il est utilisé sur des patients en temps réel, aucun algorithme d’IA n’a montré de succès à grande échelle. Suchi Saria, directeur du Machine Learning and Health Care Lab à l’Université Johns Hopkins et auteur principal des études, a dit la nouveauté de cette recherche est de savoir comment “l’IA est mise en œuvre au chevet du patient, utilisée par des milliers de prestataires, et où nous voyons des vies sauvées”.
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