Des ordinateurs capables d'apprendre par eux-mêmes à prédire les décès prématurés pourraient grandement améliorer les soins de santé préventifs à l'avenir, suggère une nouvelle étude d'experts de l'Université de Nottingham.

L'équipe de scientifiques et de médecins des données sur les soins de santé a développé et testé un système d'algorithmes d'apprentissage automatique sur ordinateur pour prédire le risque de décès prématuré dû à une maladie chronique dans une grande population d'âge moyen.

Ils ont découvert que ce système d'IA était très précis dans ses prédictions et fonctionnait mieux que l'approche standard actuelle de prédiction développée par des experts humains. L'étude est publiée par PLOS UN dans une édition spéciale de "Machine Learning in Health and Biomedicine".

L'équipe a utilisé les données de santé d'un peu plus d'un demi-million de personnes âgées de 40 à 69 ans recrutées à la UK Biobank entre 2006 et 2010 et suivies jusqu'en 2016.

Diriger les travaux, Professeur assistant en épidémiologie et science des données, Dr Stephen Weng, a déclaré :« Les soins de santé préventifs sont une priorité croissante dans la lutte contre les maladies graves. Nous travaillons donc depuis plusieurs années pour améliorer la précision de l'évaluation informatisée des risques pour la santé dans la population générale. en raison de plusieurs issues différentes de la maladie est très complexe, surtout compte tenu des facteurs environnementaux et individuels qui peuvent les affecter.

« Nous avons fait un grand pas en avant dans ce domaine en développant une approche unique et holistique pour prédire le risque de décès prématuré d'une personne par l'apprentissage automatique. Cela utilise des ordinateurs pour créer de nouveaux modèles de prévision des risques qui prennent en compte un large éventail de facteurs démographiques, biométrique, facteurs cliniques et liés au mode de vie pour chaque individu évalué, même leur consommation alimentaire de fruits, légumes et viande par jour.

"Nous avons mappé les prédictions résultantes aux données de mortalité de la cohorte, en utilisant les registres de décès de l'Office of National Statistics, le registre britannique du cancer et les statistiques des « épisodes hospitaliers ». Nous avons découvert que les algorithmes appris par machine étaient significativement plus précis pour prédire la mort que les modèles de prédiction standard développés par un expert humain."

Les modèles d'apprentissage automatique de l'IA utilisés dans la nouvelle étude sont connus sous le nom de « forêt aléatoire » et « d'apprentissage en profondeur ». Ceux-ci ont été opposés au modèle de prédiction de «régression de Cox» traditionnellement utilisé, basé sur l'âge et le sexe, qui s'est avéré le moins précis pour prédire la mortalité, ainsi qu'à un modèle de Cox multivarié qui fonctionnait mieux mais avait tendance à surestimer le risque.

Professeur Joe Kai, l'un des universitaires cliniciens travaillant sur le projet, a déclaré : « Il existe actuellement un intérêt intense pour le potentiel d'utiliser « l'IA » ou « l'apprentissage automatique » pour mieux prédire les résultats pour la santé. Dans certaines situations, nous pouvons trouver cela utile, dans d'autres, non. Dans ce cas particulier, nous avons montré qu'avec un réglage minutieux, ces algorithmes peuvent utilement améliorer la prédiction.

« Ces techniques peuvent être nouvelles pour de nombreux chercheurs en santé, et difficile à suivre. Nous pensons qu'en rapportant clairement ces méthodes de manière transparente, cela pourrait aider à la vérification scientifique et au développement futur de ce domaine passionnant pour les soins de santé. »

Cette nouvelle étude s'appuie sur les travaux antérieurs de l'équipe de Nottingham qui ont montré que quatre algorithmes d'IA différents, 'forêt aléatoire', 'régression logistique', « amplification de gradient » et « réseaux de neurones », étaient significativement meilleurs pour prédire les maladies cardiovasculaires qu'un algorithme établi utilisé dans les lignes directrices actuelles en cardiologie. Cette étude antérieure est disponible ici.

Les chercheurs de Nottingham prédisent que l'IA jouera un rôle essentiel dans le développement de futurs outils capables de fournir une médecine personnalisée, adapter la gestion des risques à chaque patient. Des recherches supplémentaires nécessitent de vérifier et de valider ces algorithmes d'IA dans d'autres groupes de population et d'explorer des moyens de mettre en œuvre ces systèmes dans les soins de santé de routine.