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GOOGLE se lance dans les soins de santé et vante la puissance de ses systèmes d’intelligence artificielle pour déterminer le destin probable des patients. Avec suffisamment de données, l’entreprise pense pouvoir prédire quand un patient mourra avec une précision de 95%.

En mai, des scientifiques de Google ont publié le récit d’une femme qui est arrivée à l’hôpital avec un cancer du sein en phase terminale et une accumulation de liquide dans ses poumons. Après que l’équipement de l’hôpital et les ordinateurs aient pris les signes vitaux de cette femme, elle a estimé qu’elle avait 9,3% de chances de mourir pendant son séjour à l’hôpital.

Une prédiction selon l’IA de Google

Puis ce fut le tour de Google. Son réseau de neurones, un type d’intelligence artificielle capable d’analyser d’énormes quantités de données et d’apprendre et de s’améliorer automatiquement, a reçu 175 639 points de données sur cette femme, y compris ses antécédents médicaux et ses signes vitaux. Il annonça une prédiction nettement plus sombre, calculant que la femme avait 19,9% de chances de mourir pendant son séjour. Elle serait décédée quelques jours plus tard.

Cette anecdote déchirante a été rapportée par Bloomberg cette semaine après sa publication en mai par des chercheurs soutenus par Google dans la revue scientifique Nature. Les premiers résultats de l’étude de preuve de ce concept, suggèrent que le système de Google est plus rapide et plus précis que d’autres techniques pour évaluer les antécédents médicaux d’un patient, et prévoir les résultats comme la mortalité, la réadmission à l’hôpital et le diagnostic de sortie.

«Nous étions intéressés à comprendre si l’apprentissage en profondeur pouvait produire des prédictions valides sur un large éventail de problèmes cliniques et de résultats», ont écrit les chercheurs. « Ces modèles ont surpassé les modèles prédictifs traditionnels, cliniquement utilisés dans tous les cas. Nous croyons que cette approche peut être utilisée pour créer des prédictions précises et évolutives pour divers scénarios cliniques.  »

Là où le système était capable d’ajouter de la valeur, c’était sa capacité à incorporer des données difficiles à analyser par des systèmes traditionnels, tels que les notes cliniques enfouies dans des fichiers PDF ou griffonnées sur d’anciennes cartes, sans tenir compte des données redondantes. Au total, Google a analysé 216 221 hospitalisations et 114 003 patients, ce qui représente plus de 46 milliards de points de données.

Un outil très utile

L’étude de preuve de ce concept a révélé que l’algorithme de calcul des données pouvait prédire avec précision le risque de mortalité, la réadmission à l’hôpital, le séjour prolongé à l’hôpital et le diagnostic de sortie. Comme les hôpitaux travaillent à améliorer les dossiers de santé électroniques des patients, les outils de Google pourraient être extrêmement utiles.

Selon cette recherche, l’algorithme était précis à 95% pour prédire la mortalité des patients sur la base des données du système de santé de l’Université de Californie à San Francisco (UCSF) et à 93% avec les données du système de médecine de l’Université de Chicago. Google, ou plus exactement sa société-mère Alphabet, est sans doute le leader mondial dans le développement de systèmes d’intelligence artificielle. Cette technologie émergente est destinée à remodeler notre monde de manière inimaginable.

Son application aux soins de santé est déjà bel et bien en cours avec des algorithmes d’auto-apprentissage utilisés pour détecter des maladies comme le cancer de la peau avec une plus grande précision que les humains pourraient espérer atteindre. Mais les données qui sous-tendent le réseau neuronal décrit dans l’article soulèvent quelques questions – si cette technologie doit être adoptée. S’adressant à Fox News, le Dr Mikhail Varshavski a soulevé certaines des préoccupations concernant la confidentialité et la qualité des données.

Des inquiétudes

« Ce qui m’inquiète, c’est ce qui se passe avec ces données et à qui appartiennent ces données. », a-t-il déclaré. « J’espère, en tant que médecin, que ces entreprises utilisent les données au profit des patients, pas pour les entreprises elles-mêmes. » Le Dr Varshavski a également souligné l’énorme risque de s’appuyer sur des prédictions ou des évaluations, si les données utilisées par l’ordinateur utilisant l’AI ne sont pas aussi fiables que nous le pensons. « Les machines font des erreurs et parfois elles font des erreurs sur la base de données erronées », a ajouté le Dr Varshavski. « Il doit y avoir une surveillance de ce que ces choses font. »

Source : News