Le modèle d’IA suscite des discussions sur les soins de fin de vie

Prédicteur de mortalité par l’IA

Des recherches récentes montrent que seuls 22 % des Américains ont documenté leurs souhaits de fin de vie en matière de soins de santé. Les professionnels de la santé ont besoin de ces informations pour garantir que chaque patient reçoive les soins de fin de vie souhaités.

OSF HealthCare, basé à Peoria, s’est donné pour priorité absolue de garantir que chaque patient dispose d’un plan de soins avancés afin que les soins de fin de vie puissent être prodigués avec compassion à chaque patient en fonction de ses besoins et de ses valeurs individuels. Pour atteindre cet objectif, OSF forme activement les cliniciens à devenir plus capables et plus à l’aise dans ces conversations, et encourage les prestataires à avoir ces discussions plus tôt avant qu’une crise de fin de vie ne survienne.

La direction clinique d’OSF a cherché à encourager ces conversations en temps opportun. Pour répondre à ce besoin, les chercheurs d’OSF Innovation ont développé un nouveau modèle d’IA pour prédire le décès dans les 5 à 90 jours suivant le début d’une hospitalisation. Ce délai a été choisi pour être suffisamment précoce pour donner aux cliniciens le temps d’avoir ces discussions cruciales, mais suffisamment tard pour que les cliniciens reconnaissent l’urgence du besoin.

L’équipe de recherche, dirigée par OSF Senior Fellow pour Innovation, Jonathan Handler, MD, a ensuite évalué le prédicteur sur un ensemble de données de plus de 75 000 visites de patients hospitalisés pour déterminer sa performance globale et pour déterminer si la performance était équitable entre les sexes, les races et les ethnies, les niveaux d’avantage socio-économique et la ruralité. Les performances des prédicteurs de l’IA se détériorent souvent avec le temps, à mesure que les soins médicaux, les populations et les maladies évoluent. Pour évaluer cela, l’équipe a également évalué les performances avant et pendant la pandémie de COVID-19, peut-être l’un des changements les plus importants intervenus dans l’environnement des soins de santé de mémoire récente.

Le l’équipe recherche récemment publiée et évaluée par des pairs indique que l’IA pourrait être configurée pour identifier plus de la moitié des personnes décédées peu de temps (dans les 5 à 90 jours) après leur admission en hospitalisation. Le taux de mortalité global à court terme pour les patients inclus était d’environ 1 sur 12, tandis que le taux de mortalité à court terme pour ceux avec une prédiction positive dans ce contexte était environ 3 fois plus élevé, à environ 1 sur 4. Les performances du modèle sont restées cohérentes et ont ne se dégradent pas avec le temps, avec des performances presque identiques au cours des périodes d’étude pré-COVID-19 et pendant la COVID-19. Enfin, le modèle a fonctionné de manière équitable dans la plupart des groupes démographiques par rapport à tous les patients inclus. Les quelques différences statistiquement significatives n’étaient pas toujours significatives sur les deux périodes étudiées.

Le Dr Handler souligne que l’IA a été formée sur une population rurale mixte du Midwest, elle pourrait donc être utile pour des systèmes de santé similaires.