Même si au cours des derniers mois le mécanisme d’infection et la dynamique de la COVID-19 ont été de mieux en mieux compris, l’éventail de symptômes et de processus physiologiques à l’œuvre rend toujours difficile la prédiction de l’évolution du pronostic vital par les médecins. Cependant, l’intelligence artificielle pourrait constituer une alliée précieuse dans les hôpitaux. En effet, des chercheurs danois ont récemment montré qu’en analysant les données médicales d’un patient, l’IA pouvait prédire avec une fiabilité de 90% les risques de décès. L’algorithme peut également évaluer à l’avance la nécessité de recourir à un respirateur ou non.
En utilisant les données de patients, l’intelligence artificielle peut évaluer avec précision (90%) si une personne mourra ou non de la COVID-19, selon une nouvelle recherche de l’Université de Copenhague. L’indice de masse corporelle (IMC), le sexe et l’hypertension artérielle sont parmi les facteurs les plus décisifs. La recherche peut être utilisée pour prédire le nombre de patients dans les hôpitaux qui auront besoin d’un respirateur et déterminer qui devrait être vacciné en priorité.
Depuis la première vague de la pandémie de COVID-19, les chercheurs travaillent à développer des modèles informatiques capables de prédire, sur la base des antécédents médicaux et des données de santé, à quel point les individus seront affectées par la maladie. Sur la base des données de plusieurs patients, les résultats de l’étude démontrent que l’intelligence artificielle peut, avec jusqu’à 90% de certitude, déterminer si une personne non infectée mourra ou non de la COVID-19 si elle a la malchance d’être infectée.
Une fois admise à l’hôpital avec la COVID-19, l’ordinateur peut prédire avec une précision de 80% si la personne aura besoin d’un respirateur. « Nous avons commencé à travailler sur les modèles pour aider les hôpitaux, car lors de la première vague, ils craignaient de ne pas avoir assez de respirateurs pour les patients en soins intensifs. Nos découvertes pourraient également être utilisées pour identifier précisément qui a besoin d’un vaccin », explique Mads Nielsen du Département d’informatique de l’Université de Copenhague.
Des facteurs médicaux déterminants
Les chercheurs ont alimenté un programme informatique avec les données sanitaires de 3944 patients danois atteints de COVID-19. Cela a formé l’ordinateur à reconnaître les modèles et les corrélations dans les maladies antérieures des patients et dans leurs combats contre la COVID-19. « Nos résultats démontrent, sans surprise, que l’âge et l’IMC sont les paramètres les plus décisifs pour déterminer à quel point une personne sera gravement touchée. Mais la probabilité de mourir ou de se retrouver sous respirateur est également accrue si vous êtes un homme, avec une haute tension artérielle ou une maladie neurologique », explique Mads Nielsen.
Les maladies et les facteurs de santé qui, selon l’étude, ont le plus d’influence sur le fait qu’un patient se retrouve sous respirateur après avoir été infecté par la COVID-19, sont par ordre de priorité : l’IMC, l’âge, l’hypertension artérielle, être de sexe masculin, les maladies neurologiques, la bronchopneumopathie obstructive chronique, l’asthme, le diabète et les maladies cardiaques.
Vers une utilisation dans les hôpitaux
Les chercheurs travaillent actuellement avec les autorités du Danemark pour tirer parti de ces nouveaux résultats dans la pratique. Ils espèrent que l’intelligence artificielle sera bientôt en mesure d’aider les hôpitaux du pays en prédisant en permanence les besoins en respirateurs. « Nous travaillons pour atteindre un objectif selon lequel nous devrions être en mesure de prédire le besoin en respirateurs cinq jours à l’avance, en donnant à l’ordinateur accès aux données de santé sur tous les patients infectés dans la région », indique Mads Nielsen.
« L’ordinateur ne pourra jamais remplacer l’évaluation d’un médecin, mais il peut aider les médecins et les hôpitaux à évaluer de nombreux patients infectés par la COVID-19 à la fois et à établir des priorités permanentes ». Cependant, des ajustements techniques sont encore nécessaires pour rendre les données de santé danoises disponibles pour l’ordinateur, et ensuite pour calculer le risque des patients infectés.