L’IA et les médecins offrent différents atouts en matière de traitement d’urgence virtuel

L’IA et les médecins offrent différents atouts en matière de traitement d’urgence virtuel

Les médecins ou l’intelligence artificielle (IA) fourniront-ils de meilleures recommandations de traitement aux patients vus dans un environnement de soins d’urgence virtuel ? Une nouvelle étude Cedars-Sinai montre que les médecins et les modèles d’IA ont des atouts différents.

La dernière étude, présentée lors de la réunion de médecine interne de l'American College of Physicians et publiée simultanément dans leAnnales de médecine internea comparé les recommandations initiales de traitement par l'IA avec les recommandations finales des médecins qui avaient accès aux recommandations de l'IA mais qui pouvaient ou non les avoir examinées.

"Nous avons constaté que les recommandations initiales en matière d'IA étaient mieux notées que les recommandations finales des médecins pour les conditions de soins d'urgence courantes", a déclaré Joshua Pevnick, MD, MSHS, codirecteur du département d'informatique Cedars-Sinai, professeur agrégé de médecine et co-auteur principal de l'étude. « Par exemple, l’intelligence artificielle a été particulièrement efficace pour détecter les infections des voies urinaires pouvant être causées par des bactéries résistantes aux antibiotiques et pour suggérer qu’une culture soit ordonnée avant la prescription d’un médicament. »

Cependant, Pevnick a déclaré que même si l'IA est plus efficace pour identifier les signaux d'alarme critiques, "elle a permis aux médecins de mieux comprendre les antécédents des patients et d'adapter leurs recommandations en conséquence".

L'étude rétrospective a été entreprise en utilisant les données de Cedars-Sinai Connect, un programme virtuel de soins primaires et d'urgence qui a débuté en 2023. Une extension des soins en personne de Cedars-Sinai, Cedars-Sinai Connect vise à étendre les soins de santé virtuels pour les patients en Californie grâce à une application mobile qui permet aux gens d'accéder rapidement et facilement aux experts en soins aigus et préventifs, chroniques et préventifs de Cedars-Sina.

L’étude a examiné 461 visites médicales avec les recommandations de l’IA du 12 juin au 14 juillet 2024. Les principaux problèmes médicaux abordés lors de ces visites virtuelles urgentes comprenaient des adultes présentant des symptômes respiratoires, urinaires, vaginaux, visuels ou dentaires.

Les patients utilisant l'application mobile lancent leurs visites en saisissant leurs problèmes médicaux et en fournissant des informations démographiques aux nouveaux utilisateurs. Un modèle d’IA expert mène un entretien dynamique structuré qui collecte des informations sur les symptômes et les antécédents médicaux. En moyenne, les patients répondent à 25 questions en cinq minutes.

Un algorithme utilise les réponses du patient ainsi que les données du dossier de santé électronique du patient pour fournir des informations initiales sur les maladies présentant des symptômes associés. Une fois que les patients présentant un diagnostic possible présentent leurs symptômes, l’application mobile permet aux patients de lancer une visite vidéo avec un médecin.

L'algorithme suggère également des recommandations de diagnostic et de traitement qui peuvent être consultées par le médecin traitant de Cedars-Sinai Connect, bien que pendant l'étude, Cedars-Sinai Connect puisse faire défiler les médecins requis pour les afficher.

La plus grande incertitude dans cette étude est de savoir si les médecins ont fait défiler vers le bas pour examiner les prescriptions, les ordonnances, les références ou d'autres suggestions de gestion faites par l'IA et s'ils ont intégré ces recommandations dans leur prise de décision clinique. Cependant, le fait que les recommandations de l’IA soient souvent jugées de meilleure qualité que les décisions des médecins suggère que l’aide à la décision par l’IA, lorsqu’elle est efficacement mise en œuvre sur le lieu de soins, peut améliorer la prise de décision clinique pour les affections courantes et aiguës. "

Caroline Goldzweig, MD, médecin-chef du réseau médical Cedars-Sinai et co-auteur principal de l'étude

Le système d'IA utilisé pour Cedars-Sinai Connect a été développé par K Health, créant la technologie permettant de réduire le fardeau de l'admission clinique et de la saisie des données, permettant aux médecins de se concentrer davantage sur les soins aux patients. K Health et Cedars-Sinai ont développé Cedars-Sinai Connect dans le cadre d'une coentreprise et ont collaboré à l'étude de recherche. Des chercheurs de l’Université de Tel Aviv, dont le premier auteur Dan Zeltzer, PhD, ont également participé à l’étude.

"Nous mettons l'IA à l'épreuve dans des conditions réelles, et non dans des scénarios inventés", a déclaré Ran Shaul, co-fondateur et directeur des produits de K Health. « Dans la réalité des soins primaires quotidiens, il existe de nombreuses variables et facteurs liés à des personnes complexes, et toute IA doit gérer des données incomplètes et une population de patients très diversifiée. »

Shaul a déclaré que les enquêteurs ont appris que si vous entraînez l'IA sur le trésor de notes cliniques anonymisées et utilisez les soins quotidiens des prestataires comme un mécanisme d'apprentissage constamment renforcé, "vous pouvez atteindre le niveau de précision que vous attendez d'un médecin humain".

Les autres auteurs impliqués dans l’étude comprennent Dan Zeltzer, PhD ; Zehavi Kugler, MD; Lior Hayat, MD; Tamar Brufman, MD; Ran Ilan Ber, PhD ; Keren Leibovitch, PhD ; Tom Beer, MSC ; et Ilan Frank, MSc.

Ce travail a été soutenu par un financement de K Health.

Sources :