Technologie
Complications chirurgicales : l’IA peut mieux les prédire que les médecins ?
L’intelligence artificielle a détecté des signaux jusqu'alors indétectés lors d'examens cardiaques de routine, ce qui permet d’identifier les patients qui souffriront de complications potentiellement mortelles après une opération.
- Par Geneviève Andrianaly
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- EyeEm Mobile GmbH/iStock
Après une intervention chirurgicale, de nombreuses personnes développent des complications, parfois potentiellement mortelles. Dans une nouvelle étude, publiée dans la revue British Journal of Anaesthesia, des scientifiques de l’université Johns Hopkins (États-Unis) ont voulu prédire les risques chez les patients. Pour cela, ils se sont tournés vers l'électrocardiogramme (ECG), un test cardiaque préopératoire standard, largement pratiqué avant une intervention chirurgicale majeure.
"C'est un moyen rapide et non invasif d'évaluer l'activité cardiaque grâce à des signaux électriques, et il peut signaler une maladie cardiaque. Mais les signaux ECG captent également d'autres informations physiologiques plus subtiles", ont expliqué les chercheurs. Ces derniers suspectent que cet examen pourrait trouver des informations prédictives précieuses, si l’intelligence artificielle pouvait les aider à les visualiser. En effet, "l'ECG contient de nombreuses informations très intéressantes, non seulement sur le cœur, mais aussi sur le système cardiovasculaire. L'inflammation, le système endocrinien, le métabolisme, les fluides, les électrolytes : tous ces facteurs façonnent la morphologie de l'ECG."IA : le modèle de fusion prédisait les complications postopératoires avec une précision de 85 %
Pour les besoins des recherches, l’équipe a examiné les données d’électrocardiogramme préopératoires de 37.000 personnes opérées au Beth Israel Deaconess Medical Center de Boston. Ensuite, elle a entraîné deux modèles d'IA pour identifier les patients susceptibles de subir une crise cardiaque, un accident vasculaire cérébral ou de décéder dans les 30 jours suivant leur intervention. L'un des modèles a été entraîné uniquement sur les données ECG. L'autre, appelé modèle de "fusion", a combiné les informations ECG avec des informations plus détaillées issues des dossiers médicaux des patients, telles que l'âge, le sexe et les pathologies existantes.
D’après les résultats, le premier modèle prédisait mieux les complications que les scores de risque actuels, mais le modèle de fusion était encore plus performant. Ce dernier était capable de prédire les adultes susceptibles de souffrir de complications postopératoires avec une précision de 85 %. "Imaginez : si vous subissez une intervention chirurgicale majeure, au lieu de simplement enregistrer votre ECG dans votre dossier médical, où personne ne le consultera, il est modélisé et vous obtenez une évaluation du risque. Vous pouvez ainsi discuter avec votre médecin des risques et des avantages de l'intervention. C'est une avancée majeure dans notre façon d'évaluer le risque pour les patients", ont déclaré les auteurs.
Tester le modèle d’IA sur des patients sur le point de se faire opérer
Selon eux, cette étude prouve qu'un électrocardiogramme seul contient des informations pronostiques importantes, non identifiables à l'œil nu et qu’il est possible de les extraire que grâce à des techniques d'apprentissage automatique. Dans de futures recherches, les scientifiques vont tester le modèle sur des ensembles de données provenant d'un plus grand nombre de patients. Ils souhaitent aussi le tester de manière prospective auprès de personnes sur le point de subir une intervention chirurgicale.
