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Chaque année aux États-Unis, au moins 1,7 million d’adultes développent une septicémie et environ 350 000 personnes meurent de cette grave infection du sang, qui peut déclencher une réaction en chaîne potentiellement mortelle dans tout le corps.
Dans une nouvelle étude publiée dans l’édition en ligne du 23 janvier 2024 npj Médecine NumériqueDes chercheurs de la faculté de médecine de l’Université de Californie à San Diego ont utilisé un modèle d’intelligence artificielle (IA) dans les services d’urgence de l’UC San Diego Health pour identifier rapidement les patients à risque d’infection par le sepsis.
L’étude a révélé que l’algorithme d’IA précédemment développé par l’équipe de recherche, appelé COMPOSER, entraînait une réduction de 17 % de la mortalité.
« Notre modèle COMPOSER utilise des données en temps réel pour prédire la septicémie avant les manifestations cliniques manifestes », a déclaré le co-auteur de l’étude Gabriel Wardi, MD, chef de la division des soins intensifs du service de médecine d’urgence de l’école de médecine de l’UC San Diego. « Il fonctionne silencieusement et en toute sécurité dans les coulisses, surveillant continuellement chaque patient à la recherche de signes d’une éventuelle septicémie. »
Une fois qu’un patient se présente aux urgences, l’algorithme commence à surveiller en permanence plus de 150 variables différentes du patient qui pourraient être liées à la septicémie, telles que : Par exemple, les résultats de laboratoire, les signes vitaux, les médicaments actuels, les données démographiques et les antécédents médicaux.
Si un patient présente plusieurs variables entraînant un risque élevé d’infection par le sepsis, l’algorithme d’IA en informe le personnel infirmier via le dossier de santé électronique de l’hôpital. L’équipe soignante consulte ensuite le médecin et détermine les plans de traitement appropriés.
“Ces algorithmes avancés d’IA peuvent détecter des modèles qui ne sont pas initialement évidents à l’œil humain”, a déclaré le co-auteur de l’étude Shamim Nemati, PhD, professeur agrégé d’informatique biomédicale et directeur de l’analyse prédictive à l’École de médecine de l’UC San Diego. « Le système peut examiner ces facteurs de risque et produire une prévision très précise du sepsis. Cependant, si les schémas de risque peuvent être expliqués avec plus de certitude par d’autres maladies, aucun avertissement ne sera envoyé. »
L’étude a examiné plus de 6 000 admissions de patients avant et après l’utilisation de COMPOSER dans les services d’urgence du centre médical UC San Diego à Hillcrest et du centre médical Jacobs à La Jolla.
Il s’agit de la première étude à rapporter une amélioration des résultats pour les patients grâce à l’utilisation d’un modèle d’apprentissage profond de l’IA, qui utilise des réseaux de neurones artificiels comme mesure de contrôle et d’équilibrage pour répondre aux problèmes de santé des patients afin d’être identifiés en toute sécurité et correctement. . Le modèle est capable d’identifier des facteurs de risque complexes et divers, qui sont ensuite examinés par l’équipe soignante pour confirmation.
“Ce modèle d’IA permet à nos équipes de fournir plus rapidement des thérapies vitales aux patients”, a déclaré Wardi, médecin urgentiste et médecin de soins intensifs à l’UC San Diego Health.
COMPOSER a été activé en décembre 2022 et est désormais utilisé dans de nombreux hôpitaux pour patients hospitalisés de l’UC San Diego Health. Il sera bientôt activé au nouvel emplacement du système de santé, le campus Est de santé d’UC San Diego.
UC San Diego Health, le seul système médical universitaire de la région, est un pionnier en matière de soins de santé basés sur l’IA avec l’annonce récente de son premier directeur de l’IA en santé et l’ouverture du Joan and Irwin Jacobs Center for Health Innovation à UC San Diego Health, qui vise développer des solutions de santé sophistiquées et avancées.
De plus, le système de santé a récemment lancé un projet pilote dans lequel Epic, un système de dossiers de santé électroniques basé sur le cloud, et l’intégration de l’IA générative de Microsoft via ChatGPT conçoivent automatiquement des réponses aux messages plus compatissantes, permettant ainsi aux médecins et aux infirmières de se concentrer plus facilement sur le patient. peut s’en soucier.
« L’intégration de la technologie de l’IA dans le dossier de santé électronique contribue à tenir la promesse de la santé numérique, et UC San Diego Health est un leader dans ce domaine pour garantir que les solutions basées sur l’IA offrent une fiabilité élevée en matière de sécurité des patients et des « soins de santé de soutien » de haute qualité. a déclaré le co-auteur de l’étude Christopher Longhurst, MD, directeur exécutif du Jacobs Center for Health Innovation et médecin-chef et directeur numérique de l’UC San Diego Health.
Les co-auteurs de cette étude incluent Aaron Boussina, Theodore Chan, Allison Donahue, Robert El-Kareh, Atul Malhotra, Robert Owens, Kimberly Quintero et Supreeth Shashikumar, tous de l’UC San Diego.
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