Les médecins et les infirmières sont meilleurs dans les patients en triage dans les services d'urgence que l'intelligence artificielle (IA), selon les recherches présentées au Congrès européen en médecine d'urgence aujourd'hui (mardi).
Cependant, le Dr Renata Juknenicene, chercheur postdoctoral à l'Université de Vilnius, en Lituanie, qui a présenté l'étude, a déclaré que l'IA pourrait être utile lorsqu'il est utilisé en conjonction avec le personnel clinique, mais ne devrait pas être utilisé comme outil de triage autonome.
« Nous avons mené cette étude pour résoudre le problème croissant du surpeuplement aux urgences et l'escalade de la charge de travail des infirmières », a déclaré le Dr Jukneniciene. « Compte tenu du développement rapide d'outils d'IA comme Chatgpt, nous avons cherché à explorer si l'IA pourrait soutenir la prise de décision du triage, améliorer l'efficacité et réduire la charge du personnel en cas d'urgence. »
Les chercheurs ont distribué un document et un questionnaire numérique à six médecins en médecine d'urgence et 51 infirmières travaillant au service des urgences de l'hôpital universitaire de Vilnius Santaros Klinikos. Ils leur ont demandé de triage des cas cliniques sélectionnés au hasard à partir de 110 rapports cités dans la base de données PubMed sur Internet. Le personnel clinique devait classer les patients en fonction de l'urgence, les plaçant dans l'une des cinq catégories de la plupart aux moins urgentes, en utilisant le système de triage de Manchester. Les mêmes cas ont été analysés par Chatgpt (version 3.5).
Au total, 44 infirmières (86,3%) et six médecins (100%) ont rempli le questionnaire.
« Dans l'ensemble, l'IA a sous-performé par rapport aux infirmières et aux médecins de la plupart des mesures que nous avons mesurées », a déclaré le Dr Juknevenene. « Par exemple, la précision globale de l'IA était de 50,4%, contre 65,5% pour les infirmières et 70,6% pour les médecins. La sensibilité – comment elle a identifié de véritables cas urgents – pour l'IA était également inférieur à 58,3% par rapport aux infirmières, qui ont marqué 73,8%, et les médecins, qui ont marqué 83,0%. »
Les médecins avaient les scores les plus élevés dans tous les domaines et catégories d'urgence que les chercheurs ont analysés.
« Cependant, l'IA a surpassé les infirmières dans la première catégorie de triage, qui sont les cas les plus urgents; il a montré une meilleure précision et une meilleure spécificité, ce qui signifie qu'il a identifié les cas véritablement mortels. Pour une précision, l'IA a obtenu 27,3% par rapport à 9,3% pour les professeurs, et pour la spécificité, l'IA a marqué 27,8% contre 8,3%. »
La distribution des cas dans les cinq catégories d'urgence était la suivante:
« Ces résultats suggèrent que si l'IA a généralement tendance à sur-triage, il peut être un peu plus prudent dans les cas critiques qui peuvent être à la fois une force et un inconvénient », a déclaré le Dr Juknevenene.
Les médecins ont également obtenu mieux que l'IA lors de l'examen des cas qui ont besoin ou impliqués d'une intervention chirurgicale, et dans des cas qui nécessitaient un traitement avec des médicaments ou d'autres thérapies non invasives. Pour les cas chirurgicaux, les médecins ont marqué 68,4%, les infirmières ont marqué 63.% et l'IA a obtenu 39,5% pour la fiabilité. Pour les cas thérapeutiques, les médecins ont marqué 65,9%, les infirmières ont marqué 44,5% et l'IA a fait mieux que les infirmières, marquant 51,9% pour la fiabilité.
« Bien que nous prévoyions que l'IA pourrait ne pas surpasser les cliniciens et les infirmières expérimentés, nous avons été surpris que dans certaines régions, l'IA ait assez bien performé. En fait, dans la catégorie de triage la plus urgente, elle a démontré une précision plus élevée que les infirmières.
« L'IA peut aider à hiérarchiser les cas les plus urgents de manière plus cohérente et à soutenir un personnel nouveau ou moins expérimenté. Cependant, un triage excessif pourrait conduire à des inefficacités, donc une intégration minutieuse et une surveillance humaine sont cruciales. Les hôpitaux devraient aborder la mise en œuvre de l'IA avec prudence et se concentrer sur la formation du personnel pour interpréter critique les suggestions de l'IA », a conclu le Dr Jununevice.
Les chercheurs prévoient des études de suivi en utilisant de nouvelles versions de modèles d'IA et d'IA qui sont affinés à des fins médicales. Ils veulent les tester dans de plus grands groupes de participants, incluent l'interprétation de l'ECG et explorer comment l'IA peut être intégrée à la formation des infirmières, en particulier pour le triage et les incidents impliquant des victimes de masse.
Les limites de l'étude comprennent ses petits nombres, qu'il a eu lieu dans un seul centre, et que l'analyse de l'IA a eu lieu en dehors d'un milieu hospitalier en temps réel, il n'était donc pas possible d'évaluer comment il pouvait être utilisé dans le flux de travail quotidien; Il n'était pas non plus possible d'interagir avec les patients, d'évaluer les signes vitaux et d'avoir des données de suivi. De plus, Chatgpt 3.5 n'a pas été formé spécifiquement pour un usage médical.
Les forces de l'étude étaient qu'il utilisait de vrais cas cliniques pour la comparaison par un groupe multidisciplinaire de médecins et d'infirmières, ainsi que de l'IA; Son accessibilité et sa flexibilité ont été augmentées en distribuant le questionnaire numériquement et sur papier; Il était cliniquement pertinent pour les défis actuels des soins de santé tels que le surpeuplement et les pénuries de personnel aux urgences; et l'étude a identifié que l'IA dépasse de nombreux patients, leur attribuant une urgence plus élevée, ce qui est une connaissance cruciale pour la mise en œuvre sûre de l'IA dans les services d'urgence.
Le Dr Barbra Backus est président du comité de sélection des abstraits Eusem. Elle est médecin d'urgence à Amsterdam, aux Pays-Bas, et n'a pas été impliquée dans l'étude. Elle a déclaré: « L'IA a le potentiel d'être un outil utile pour de nombreux aspects des soins médicaux et il prouve déjà sa valeur dans des domaines tels que l'interprétation des rayons X. s'attendre à ce que l'IA s'améliorera à l'avenir, mais devrait être testé à chaque étape du développement. «
Le lundi 29 septembre, un collègue du Dr Juknenice's, le professeur adjoint Rakesh Jalali, de l'Université de Warmia et de Mazury (Olsztyn, Pologne), a fait une présentation au Congrès sur l'utilisation de la réalité virtuelle pour former le personnel clinique comment traiter les patients qui ont été soumis à des lésions traumatisées multiples.
