Un système d’aide à la décision médicale (SADM) est un système d’information conçu pour fournir aux médecins et autres professionnels de la santé une aide à la décision clinique, c’est-à-dire une assistance dans les tâches de prise de décision clinique. Les SADM constituent un sujet majeur de l’intelligence artificielle en médecine, et leur rôle dans les hôpitaux prend toujours plus d’ampleur.
Une définition a été proposée par Robert Hayward, du Centre for Health Evidence : « Les systèmes d’aide à la décision clinique relient les observations et les connaissances en matière de santé afin d’influencer les choix des cliniciens en vue d’améliorer les soins de santé ».
En d’autres termes, un système d’aide à la décision médicale est comme un « système de connaissances actif, qui utilise deux ou plusieurs éléments de données sur les patients pour générer des conseils spécifiques à un cas », ce qui implique qu’un SADM est « simplement » un système d’aide informatique qui se concentre sur l’utilisation de la gestion des connaissances, de manière à obtenir des conseils cliniques pour les soins aux patients basés sur de multiples éléments de données sur ces derniers. L’avantage étant que le conseil décisionnel puisse se faire en tenant compte de nombreux facteurs et données, et à une vitesse record.
Vers une nouvelle génération d’outils d’aide à la décision
Depuis l’arrivée des systèmes d’information au sein des entreprises, puis des SADM dans les hôpitaux et cliniques, de nombreux logiciels sont venus se concurrencer en proposant toujours de nouvelles fonctionnalités et spécialisations. C’est le cas notamment du logiciel UpToDate, un système d’aide à la décision médicale qui a fait ses preuves dans le monde entier. La société a été lancée en 1992 par le Dr Burton Rose et le Dr Joseph Rush.
Au départ, le système UpToDate était adapté à la néphrologie, mais depuis, les concepteurs y ont ajouté plus de vingt autres spécialisations, dont de nombreuses sont en cours de développement. Axilios distributeur d’UpToDate en France propose notamment un suivi des clients afin de s’assurer que le logiciel corresponde aux besoins et/ou puisse être paramétré et configuré pour maximiser son potentiel.
Prévention des risques lors de la prescription des antibiotiques
Au vu de la prévalence significative des événements indésirables liés aux médicaments, ainsi que du risque croissant de résistance aux antibiotiques, des chercheurs de l’École doctorale Sciences pour l’Ingénieur (Lille) sont allés jusqu’à proposer une architecture générale pour des systèmes de recommandation adaptés à ce type de contexte. Le type de contexte pour lequel l’approche est proposée est caractérisé par des décisions à haut risque et/ou à enjeux importants.
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Cependant, le système ne peut pas encore être basé sur l’apprentissage automatique, car une base de données de cas n’est pas encore disponible. Le système est destiné à un utilisateur (le décideur), dont le rôle est d’adapter sa décision à chaque sujet dont les besoins et les caractéristiques sont spécifiques.
En collaboration avec le Centre hospitalier EpiCURA, le doctorant Souhir Ben Souissi et ses collègues ont appliqué cette approche pour la prescription des antibiotiques. Les performances de l’approche ont été comparées aux recommandations données par EpiCURA. Les résultats ont montré que le système proposé est plus détaillé dans ses recommandations par comparaison aux directives en usage au Centre EpiCURA. En prenant en compte des caractéristiques supplémentaires des sujets, le modèle est même capable de s’adapter à des changements dans le contexte (nouveaux antibiotiques, effets secondaires, développement de bactéries résistantes, etc.).