Au cœur de la Silicon Valley, les cliniciens et chercheurs de Stanford étudient si l'intelligence artificielle pourrait aider à gérer une poussée potentielle de patients Covid-19 – et identifier les patients qui auront besoin de soins intensifs avant que leur état ne se détériore rapidement.

Le défi n'est pas de construire l'algorithme – l'équipe de Stanford a simplement choisi un outil standard déjà sur le marché – mais plutôt de déterminer comment l'intégrer soigneusement dans des opérations cliniques déjà frénétiques.

« La partie la plus difficile, la partie la plus importante de ce travail n'est pas le développement du modèle. Mais c'est la conception du flux de travail, la gestion du changement, trouver comment développer ce système que le modèle permet « , a déclaré Ron Li, un médecin de Stanford et informaticien clinicien qui dirige l'effort. Li présentera les travaux mercredi lors d'une conférence virtuelle organisée par l'Institut pour l'intelligence artificielle centrée sur l'homme de Stanford.

L'effort est prêt à être un test accéléré pour savoir si les hôpitaux peuvent facilement intégrer des outils d'IA dans leurs flux de travail. Ce processus, généralement lent et interrompu, s'accélère dans les hôpitaux du monde entier face à la pandémie de coronavirus.

L'équipe du modèle d'apprentissage automatique Li travaille sur l'analyse des données des patients et leur attribue un score en fonction de leur état de santé et de leur probabilité d'avoir besoin de soins intensifs. Si l'algorithme peut être validé, Stanford prévoit de commencer à l'utiliser pour déclencher des étapes cliniques – comme inciter une infirmière à se présenter plus fréquemment ou à commander des tests – qui aideraient finalement les médecins à prendre des décisions concernant les soins d'un patient Covid-19.

Le modèle – connu sous le nom d'indice de détérioration – a été construit et est commercialisé par Epic, le grand fournisseur de dossiers de santé électroniques. Li et son équipe ont choisi cet algorithme particulier par commodité, car il est déjà intégré dans leur DSE, a déclaré Li. Epic a formé le modèle sur les données de patients hospitalisés qui n'avaient pas Covid-19 – une limitation qui soulève des questions quant à savoir s'il sera généralisable pour les patients atteints d'une nouvelle maladie dont les données n'ont jamais été destinées à être analysées.

Selon un porte-parole d'Epic, près de 50 systèmes de santé – qui couvrent des centaines d'hôpitaux – ont utilisé le modèle pour identifier les patients hospitalisés présentant un large éventail de conditions médicales qui sont les plus à risque de se détériorer. La société a récemment construit une mise à jour pour aider les hôpitaux à mesurer dans quelle mesure le modèle fonctionne spécifiquement pour les patients Covid-19. Le porte-parole a déclaré que les travaux ont montré que le modèle fonctionnait bien et n'avait pas besoin d'être modifié. Certains hôpitaux l'utilisent déjà en toute confiance, selon le porte-parole. Mais d'autres, dont Stanford, évaluent actuellement le modèle chez leurs propres patients Covid-19.

Dans les mois précédant la pandémie de coronavirus, Li et son équipe avaient travaillé pour valider le modèle sur les données de la population générale de patients hospitalisés de Stanford. Maintenant, ils ont changé leur objectif pour le tester sur les données de dizaines de patients Covid-19 qui ont été hospitalisés à Stanford – une cohorte qui, au moins pour l'instant, peut être trop petite pour valider pleinement le modèle.

« Nous attendons essentiellement que de plus en plus de patients Covid voient comment cela fonctionne », a déclaré Li. Il a ajouté que le modèle n'a pas besoin d'être complètement précis pour se révéler utile dans la façon dont il est déployé: pour aider à informer les décisions de soins à enjeux élevés, et non pour les déclencher automatiquement.

Mardi après-midi, le principal hôpital de Stanford traitait 19 patients Covid-19 confirmés, dont neuf dans l'unité de soins intensifs; 22 autres personnes étaient sous enquête pour un éventuel Covid-19, selon la porte-parole de Stanford, Julie Greicius. La branche du système de santé de Stanford desservant les communautés à l’est de la baie de San Francisco comptait cinq patients Covid-19 confirmés, plus une personne sous enquête. L’hôpital pour enfants de Stanford comptait un patient Covid-19 confirmé et sept personnes sous enquête, a déclaré Greicius.

Le nombre d'hospitalisations de Stanford est très fluide. De nombreuses personnes faisant l'objet d'une enquête peuvent se révéler non infectées et de nombreux patients confirmés de Covid-19 qui présentent des symptômes relativement bénins peuvent être rapidement autorisés à sortir pour rentrer chez eux.

Le modèle est destiné à être utilisé chez les patients hospitalisés, mais pas encore en USI. Il analyse les données des patients – y compris leurs signes vitaux, les résultats des tests de laboratoire, les médicaments et les antécédents médicaux – et attribue un score sur une échelle de 0 à 100, un nombre plus élevé signalant une préoccupation élevée quant à la détérioration de l'état du patient.

Déjà, Li et son équipe ont commencé à se rendre compte que le score d'un patient peut être moins important que la rapidité et la variation spectaculaire de ce score, a-t-il déclaré.

« Si le score d'un patient est de 70, ce qui est assez élevé, mais il a été de 70 au cours des 24 dernières heures – c'est en fait une situation moins préoccupante que si un patient marque 20 et passe ensuite à 80 en 10 heures », a-t-il déclaré.

Li et ses collègues sont catégoriques sur le fait qu'ils ne fixeront pas de seuil de score spécifique qui déclencherait automatiquement un transfert à l'USI ou inciterait un patient à être intubé. Au contraire, ils essaient de décider quels scores ou changements de scores devraient déclencher l'alarme dont un clinicien pourrait avoir besoin pour collecter plus de données ou examiner de plus près comment va un patient.

« En fin de compte, ce seront toujours les experts humains qui décideront si le patient doit ou non se rendre à l'USI ou se faire intuber – sauf que cela sera désormais complété par un système plus intelligent, plus automatisé, plus efficace « , a déclaré Li.

L'utilisation d'un algorithme de cette manière a le potentiel de minimiser le temps que les cliniciens passent manuellement à examiner les dossiers, afin qu'ils puissent se concentrer sur le travail qui exige le plus d'urgence leur expertise directe, a déclaré Li. Cela pourrait être particulièrement important si l'hôpital de Stanford voit un flot de patients Covid-19 dans les semaines à venir. Le comté de Santa Clara, où se trouve Stanford, avait confirmé 890 cas de Covid-19 lundi après-midi. On ne sait pas combien d'entre eux ont dû être hospitalisés, bien que les hôpitaux de la région de la baie de San Francisco n'aient pas jusqu'à présent été confrontés à l'écrasement des patients de Covid-19 que connaissent les hôpitaux de New York.

Cela pourrait changer. Et si c'est le cas, a déclaré Li, le modèle devra être intégré aux opérations d'une manière qui fonctionnera si Stanford compte plusieurs centaines de patients Covid-19 dans son hôpital.

Cela fait partie d'une série d'articles d'une année explorant l'utilisation de l'intelligence artificielle dans les soins de santé qui est en partie financée par une subvention du Fonds du Commonwealth.