Les hôpitaux surpeuplés ne sont pas bons pour les patients ou les médecins, car ils peuvent entraîner des retards dans les soins et, pire encore, davantage de décès. La surpopulation des hôpitaux est un problème grave que les professionnels de la santé tentent d’éviter chaque jour lorsqu’ils prennent des décisions importantes comme l’admission des patients aux urgences.

L’IA améliore la prise de décision aux urgences

Un nouveau Étude par des chercheurs de l’École de médecine Icahn du Mont Sinaï vise à aider les médecins dans ces situations de vie ou de mort en utilisant l’IA pour analyser les données et prédire si les patients qui se rendent aux urgences doivent être hospitalisés (via Médical Xpress).

Avec les États-Unis, il y a un rapport 28,2 médecins pour 10 000 patientsune technologie comme celle-ci promet de simplifier les opérations hospitalières et de garantir que chaque patient soit pris en charge.

Modèles d’IA et leur impact sur les soins de santé

Les chercheurs espèrent réduire le fardeau des médecins en permettant à de grands modèles de langage sophistiqués comme GPT-4 de les aider à prendre ces décisions avec précision, même avec des données limitées.

Pour tester ce concept, les chercheurs ont utilisé l’IA pour analyser les données existantes des patients, telles que la température corporelle, la tension artérielle, le pouls et la fréquence respiratoire, ainsi que les notes prises par les agents de santé traitants. Ils se sont assurés qu’aucune donnée identifiable sur les patients n’était incluse.

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Après avoir traité les données de plus de 864 000 visites aux urgences, l’IA a produit des résultats prometteurs : 159 857 patients, soit un peu plus de 18 %, ont été identifiés comme ayant besoin d’un traitement.

Dr. Eyal Klang, l’un des auteurs de l’étude et directeur du programme de recherche sur l’IA générative à Icahn Mount Sinai, a exprimé sa conviction que les modèles d’IA comme GPT-4 peuvent améliorer la prise de décision des professionnels de la santé dans des situations à grand volume telles que les salles d’urgence.

Dr. Klang a ajouté que les résultats de la recherche étaient surprenants, car le modèle d’IA était capable de justifier des décisions aussi critiques.

L’étude note également que ces résultats ouvrent d’autres possibilités, telles que la mise à l’échelle des modèles d’IA pour inclure les prédictions traditionnelles de l’apprentissage automatique, ce qui promet d’améliorer les performances.

L’avenir de l’IA dans les opérations de santé

Les chercheurs ont expliqué que malgré les résultats prometteurs, l’utilisation de l’IA pour déterminer les admissions de patients aux urgences restera un outil pour aider les médecins et ne remplacera pas la prise de décision d’experts.

Plus important encore, les chercheurs notent que l’étude montre comment la modélisation linguistique à grande échelle (LLM) peut être intégrée aux opérations de soins de santé. Grâce à ses capacités de formation rapides, ce modèle peut fournir des informations précieuses même dans des environnements complexes.

Brendan Carr, MD, MA, MS, l’un des auteurs de l’étude et médecin urgentiste qui est également directeur général du Mount Sinai Health System, a ajouté que cette recherche jette les bases d’une exploration plus approfondie de l’intégration de l’IA dans les soins de santé. , telles que les tâches de diagnostic, de traitement, opérationnelles et administratives qui nécessitent une optimisation continue.

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