Les soins de santé ne se résument pas à des visites chez le médecin ; c'est un effort d'équipe. Mais la plupart des technologies basées sur l’intelligence artificielle et fondées sur les données des patients utilisent uniquement les informations fournies par les médecins, omettant ainsi l’apport crucial des infirmières et des thérapeutes en réadaptation.
Un projet innovant et interdisciplinaire codirigé par l'Université de l'Illinois à Chicago utilisera l'intelligence artificielle pour unifier les données d'un plus large éventail de professions de santé et créer de nouveaux ensembles de données holistiques qui pourraient transformer les soins de santé, en conduisant des découvertes qui auront un impact positif sur les résultats et les soins pour les patients.
La collaboration avec l'Université de l'Iowa, l'Université du Missouri et l'Université de Loyola et les partenaires techniques Microsoft et Tackle AI ont reçu jusqu'à 10 millions de dollars de l'Agence fédérale des projets de recherche avancée pour la santé, ou ARPA-H. Il s'agit du premier financement ARPA-H reçu par l'UIC, qui fera office d'institution contractante.
Les chercheurs créeront de nouvelles façons de combiner des données structurées et des notes en texte libre provenant d'infirmières, de physiothérapeutes et d'ergothérapeutes, d'orthophonistes et de médecins pour une utilisation plus efficace dans les dossiers de santé électroniques. Ces notes fournissent souvent des informations supplémentaires et précieuses sur les progrès d'un patient, en particulier lorsque ses soins se déplacent en dehors d'un hôpital ou d'une clinique.
Le projet se concentrera sur deux populations de patients complexes : les patients qui ont subi des blessures liées à une chute et les nourrissons passant de l'unité de soins intensifs néonatals à la maison. Les deux populations dépendent des soins prodigués par divers professionnels de la santé.
Les soins de santé sont un processus interdisciplinaire, mais les outils et infrastructures de données existants ignorent la majeure partie de l’équipe. D'autres professions voient des patients plus fréquemment et fournissent des données de très haute fidélité qui se rapprochent de la réalité du patient, au lieu de simplement de brefs instantanés dans le temps que vous obtenez à partir de données documentées par les médecins.
Andrew Boyd, l'un des chercheurs principaux du projet et professeur de sciences de l'information biomédicale et sanitaire à l'UIC
Les chercheurs utiliseront des méthodes informatiques avancées sur les nouveaux ensembles de données pour créer des résumés de soins pour toutes les équipes et de nouvelles applications puissantes d’IA. Ils utiliseront également les données pour faire de nouvelles découvertes scientifiques qui amélioreront les soins et le traitement des patients.
« Les chutes et les patients de l'USIN nécessitent des soins de toute l'équipe à l'hôpital et dans les cliniques externes. Mais une documentation fragmentée et cloisonnée entrave la communication », a déclaré Catherine K. Craven, chercheuse principale et informaticienne biomédicale à la faculté de médecine de l'Université du Missouri. « En unifiant ces données, nous pouvons améliorer la communication entre les prestataires de soins de santé, le patient et leurs partenaires de soins et générer de nouvelles connaissances scientifiques qui améliorent les résultats pour les patients. »
Ces avancées pourraient également être appliquées à d'autres domaines de soins en plus des chutes et des transitions en USIN, a déclaré Karen Dunn Lopez, chercheuse principale et professeur de sciences infirmières à l'Université de l'Iowa.
« Lorsque vous abordez des problèmes complexes et difficiles, les connaissances que vous obtenez et les solutions que vous développez seront probablement applicables à des problèmes moins complexes », a déclaré Lopez. « Le travail de notre équipe nous aidera à comprendre comment guider la prise de décision centrée sur le patient concernant la synergie des soins prodigués par une équipe multidisciplinaire.
Des données plus approfondies pour les cas complexes
Une grande partie des promesses de l’IA pour les soins de santé réside dans sa capacité à extraire automatiquement des informations à partir des données des dossiers de santé électroniques. Un algorithme peut suggérer un diagnostic basé sur les symptômes ou les résultats de laboratoire, ou associer les patients au traitement spécifique qui sera le plus efficace dans leur cas.
Plus de données peuvent conduire à un meilleur guidage de l’IA. La recherche a montré que l’inclusion des observations des infirmières dans les données des patients peut conduire à des prédictions plus précises sur des mesures telles que le risque de mourir à l’hôpital que les seules notes du médecin et les résultats de laboratoire.
La valeur des données multidisciplinaires est particulièrement évidente pour la gestion des blessures causées par les chutes chez les adultes, un domaine étonnamment complexe des soins de santé. Les chutes sont difficiles à prévenir et peuvent entraîner de multiples conséquences négatives sur la santé des personnes âgées.
Le principal indicateur du risque de chute est le nombre de chutes antérieures, mais les patients peuvent ne pas informer leur médecin de toutes leurs chutes. Les rapports sur les chutes lors des visites aux urgences ou des séances de thérapie ambulatoires peuvent être négligés dans le flot d'informations contenu dans le dossier de santé d'un patient.
Les physiothérapeutes et les ergothérapeutes collectent également des informations détaillées relatives au risque de chute, telles que des évaluations de la force et de l'équilibre. Parce que ces rapports sont souvent subjectifs et basés sur du texte, ils sont difficiles à combiner avec des notes de médecins ou des données numériques telles que les résultats de tests.
« Les données sont de l'or, mais tant qu'elles ne peuvent pas être utilisées, elles n'ont aucun sens », a déclaré Tanvi Bhatt, professeur de physiothérapie et de sciences de la réadaptation à l'UIC et co-chercheur du projet. « Les notes textuelles dont nous disposons sont plus narratives et descriptives que les mesures de laboratoire. Mais si ce texte est perdu, il n'y a pas de continuum de soins. »
L'unification de ces données avec d'autres sources pourrait aider les cliniciens à identifier la cause des chutes d'un patient et à les relier aux interventions les plus appropriées pour prévenir de futures blessures. Cela pourrait également aider les chercheurs à concevoir et à tester de nouveaux modèles de prédiction du risque de chute et à partager ces informations avec les patients dans un langage clair, a déclaré Bhatt.
L'intégration de ces données contribuera également à impliquer le patient dans les décisions en matière de soins de santé, a déclaré Mary Khetani, professeur d'ergothérapie et de sciences de la réadaptation à l'UIC et co-chercheuse de la subvention. Les notes narratives prises par les physiothérapeutes et les ergothérapeutes proviennent souvent directement d'entretiens avec un patient et sa famille. Organiser les données pour les partager avec les patients et leurs soignants peut les aider à se sentir plus informés et plus engagés lorsqu'ils naviguent dans plusieurs services de soins de santé en dehors de l'hôpital.
« Nous savons que les meilleures pratiques consistent à centrer l'expertise du patient et de sa famille dans la prise de décision afin d'obtenir les meilleurs résultats et d'obtenir leur adhésion et leur adhésion », a déclaré Khetani. « Mais nous ne pouvons pas faire cela si nous les surchargeons d'informations. »
L’IA comme interprète des soins de santé
Les informaticiens du projet utiliseront et développeront des outils avancés d'exploration de texte et de traitement du langage pour surmonter les obstacles linguistiques et techniques qui empêchent l'intégration de données provenant d'autres disciplines. La recherche testera si de grands modèles linguistiques peuvent être formés pour aider à comprendre et à connecter les données textuelles entre les professions.
« Les données médicales sont uniques à bien des égards, l'une étant qu'elles ont tendance à inclure du jargon et d'autres termes qui n'apparaissent pas couramment dans les sources en ligne les plus populaires », a déclaré Natalie Parde, professeure agrégée d'informatique à l'UIC et co-chercheuse du projet. . « Les outils de traitement du langage ont tendance à ne pas fonctionner aussi bien lorsqu'ils sont appliqués aux données sur les soins de santé. Un défi technique central de cette subvention consiste à amener ces outils et technologies au point où nous pouvons les utiliser de manière fiable dans un environnement de soins de santé. »
Une fois intégrées, les données des infirmières, des thérapeutes en réadaptation et d'autres professionnels de la santé peuvent aider à former des modèles plus détaillés pour prédire les risques pour la santé ou l'efficacité des traitements. Les outils d’IA peuvent également générer des résumés concis de grandes quantités de texte et de données.
Par exemple, un prestataire de soins primaires peut obtenir un résumé basé sur les visites hebdomadaires de physiothérapie et d'orthophonie de son patient. Les parents d'un nourrisson prématuré pourraient également recevoir un résumé des thérapies de soins infirmiers et de réadaptation dispensées à l'UNSI, pour les aider à faire la transition vers des soins de suivi dans une clinique ou dans un environnement naturel comme leur domicile.
« Il ne s'agit pas seulement de traduire dans un langage profane, il s'agit vraiment de comprendre ce qu'il est important de présenter au patient ou à son prestataire », a déclaré Barbara Di Eugenio, professeure collégiale Warren S. McCulloch d'informatique à l'UIC et un projet co-enquêteur.
Grâce à des hackathons et à d’autres activités utilisant des données anonymisées, l’équipe invitera également des scientifiques de données et des développeurs de logiciels à créer des applications cliniques et de recherche supplémentaires. Tous les outils développés par le projet seront open source et construits avec la contribution et les commentaires d'experts du domaine de la santé.
Le partenariat met en valeur les atouts de l'UIC : sept collèges des sciences de la santé représentant un large éventail de disciplines des soins de santé et un département d'informatique doté d'une expertise approfondie en recherche dans les domaines de l'apprentissage automatique, du traitement du langage naturel et de la science des données.
Parmi les autres membres de l'équipe UIC du projet figurent Samantha Bond du Collège des sciences appliquées de la santé, Miiri Kotche du Collège d'ingénierie et David Chestek du Collège de médecine.
« L'UIC est un endroit formidable où nous avons cette diversité de compétences et où tout le monde se connaît et travaille ensemble », a déclaré Boyd. « Ainsi, lorsque ces merveilleuses opportunités se présenteront, nous pourrons rassembler tout le monde, y compris nos institutions collaboratrices, et essayer de transformer la façon dont nous examinons les données sur les soins de santé. »
