2024-05-09 00:23:10
Une étude de l’UCSF a révélé qu’un LLM ChatGPT-4 peut donner la priorité au traitement des patients des services d’urgence avec une précision de 89 %
Les organismes de santé à la recherche d’aide pour prioriser les patients aux urgences pourraient bénéficier d’un outil d’IA développé par des chercheurs de l’Université de Californie à San Francisco (UCSF).
Les chercheurs ont testé le grand modèle de langage (LLM) ChatGPT-4 sur 10 000 ensembles de patients vus à l’urgence de l’UCSF entre 2012 et 2023, et ont constaté que l’outil évaluait avec précision l’acuité clinique dans 89 % des cas. Un sous-ensemble de 500 cas évalués par un clinicien ainsi que par l’IA ont révélé que l’IA surpassait le clinicien, de 88 % à 86 %.
L’étude, qui paraît cette semaine dans JAMA, pourrait donner aux systèmes de santé un outil précieux pour trier les patients aux urgences, en particulier en période de forte circulation ou de pénurie de personnel. En évaluant la gravité plus rapidement, l’hôpital pourrait diriger le personnel des urgences vers les patients nécessitant des soins d’urgence et accélérer le traitement, améliorant ainsi les résultats cliniques.
“Imaginez deux patients qui doivent être transportés à l’hôpital mais il n’y a qu’une seule ambulance, ou un médecin est de garde et trois personnes la bipent en même temps, et elle doit déterminer à qui répondre en premier”, Christopher Williams, MB, BCHir, chercheur postdoctoral à l’UCSF au Baker Institute et auteur principal de l’étude, a déclaré dans un communiqué de presse de l’UCSF.
En utilisant les données de plus de 250 000 visites aux urgences, Williams et ses collègues ont utilisé un modèle d’IA pour extraire les données des notes cliniques et déterminer la gravité de la blessure. Ils ont ensuite comparé cette analyse au score du patient sur l’indice de gravité des urgences (ESI), qui évalue les patients sur une échelle de 1 à 5 et est utilisé par les infirmières des urgences pour prioriser la prestation des soins.
L’ESI “utilise un algorithme pour catégoriser les patients arrivant aux urgences, en estimant la gravité de leur état et l’utilisation future anticipée des ressources”, ont déclaré Williams et ses collègues dans l’étude. « L’ESI est attribué sur la base d’une combinaison d’évaluations initiales des signes vitaux, des symptômes présentés par le patient et du jugement clinique du clinicien de triage, qui est souvent une infirmière autorisée qualifiée. En capturant l’acuité clinique lors du triage, l’ESI peut être utilisé comme marqueur de substitution pour évaluer, à grande échelle, si les LLM peuvent évaluer correctement la gravité de l’état d’un patient lors de sa présentation à l’urgence. Ceci peut être réalisé en fournissant au LLM les antécédents cliniques des patients documentés dans les notes du médecin du service d’urgence, en incitant le modèle à comparer les antécédents pour déterminer quel patient a la plus grande acuité et en évaluant les résultats du modèle par rapport à la vérité terrain telle que déterminée par le score ESI.
Tout en prouvant la valeur de l’outil d’IA, Williams a souligné que la technologie ne devrait pas encore être introduite dans un ED. Une évaluation incorrecte pourrait entraîner des retards de traitement pouvant nuire au patient, voire entraîner la mort. En outre, les outils d’IA pourraient refléter les biais causés par les données utilisées pour entraîner le modèle, élargissant ainsi les lacunes en matière de soins pour les populations mal desservies.
“C’est formidable de montrer que l’IA peut faire des choses intéressantes, mais il est plus important de considérer qui est aidé et qui est gêné par cette technologie”, a déclaré William dans le communiqué de presse, tout en appelant à davantage d’essais cliniques et de recherche. « Est-ce que le simple fait d’être capable de faire quelque chose constitue un obstacle à l’utilisation de l’IA, ou est-ce que c’est être capable de bien faire quelque chose, pour tous les types de patients ?
Eric Wicklund est gestionnaire de contenu associé et rédacteur en chef pour Innovation, Technologie et Pharma pour HealthLeaders.
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