Le diagnostic médical informatisé, une solution pour les systèmes de santé ?

Aux États-Unis où le système de santé est en faillite, les logiciels permettant de diagnostiquer les patients pourraient être la solution.

Aux États-Unis, la hausse du coût de la santé devrait atteindre 30% du PIB d'ici à 2050. Un résultat inquiétant qui pourrait être lié, en partie, au fait que lors d'une première visite moins de la moitié des patients reçoivent le bon diagnostic et le traitement adéquate. Et pour régler ce problème des chercheurs de l'école d'informatique d'Indiana ont réussi à mettre au point un nouveau logiciel capable de formuler des diagnostiques médicaux. Celui-ci combine trois outils : l'intelligence artificielle, les processus décisionnels de Markov (modèle utilisé en intelligence artificielle pour le contrôle de système complexe) et les réseaux de décision dynamique. Pour mener à bien leur projet, les deux chercheurs ont donc eu accès aux données médicales et démographiques de plus de 6700 patients.

Des ordinateurs capables de prédire un traitement

Ceux-ci souffraient de dépression clinique, et environ 65 à 70% présentaient des troubles chroniques physiques comme le diabète, l'hypertension et les maladies cardiovasculaires. 500 de ces patients ont ensuite été sélectionnés au hasard pour des simulations permettant de comparer d'un côté le diagnostique du médecin face aux résultats du patient, et de l'autre, celui des modèles de prises de décisions séquentielles. Les résultats montrent que les diagnostics des deux étaient parfaitement identiques. Mais l'avantage du logiciel qui, en plus d'être capable de simuler de nombreux diagnostics – en fonction d'une seule décision médicale prise dans le passé – est également capable de fournir plusieurs traitements alternatifs qui seront disponibles à l'avenir. De même, il peut mettre à jour de lui-même son diagnostic lorsque de nouvelles informations deviennent disponibles.

Un moyen d'améliorer le système médical américain ?

Cette étude est aussi un moyen pour les chercheurs de souligner une grande disparité dans le coût par unité lors d'un changement de diagnostic. Tandis que le coût d'un traitement habituel s'élève à 497 dollars, celui du modèle d'intelligence artificielle atteint 189 dollars. Les chercheurs sont donc parvenus à démontrer comment la modélisation de la simulation pourrait réduire les coûts des soins de santé de plus de 50%, tout en améliorant les résultats pour les patients de 50%. Toutefois, les ordinateurs ont beau être capables de stocker un grand nombre d'informations, ils ne pourront jamais remplacer un diagnostic humain, c'est pourquoi les chercheurs pensent que le chemin le plus efficace à long terme est la combinaison de l'intelligence artificielle et des connaissances des médecins.