fr.wedoany.com Rapport : L'équipe de recherche de l'hôpital Saint Mary de Séoul en Corée du Sud a développé un modèle d'intelligence artificielle pour prédire la gravité des patients aux urgences pédiatriques. Ce modèle d'IA utilise les notes cliniques des dossiers médicaux électroniques et les techniques de traitement automatique du langage naturel pour analyser les notes non structurées des médecins, et ses performances surpassent celles de l'outil de triage des patients aux urgences coréen (KTAS).

Le système utilise un modèle d'IA de traitement automatique du langage naturel médical coréen, combiné à un pré-entraînement de modèle de langage masqué, pour traiter les descriptions des symptômes et des traitements consignées par le personnel médical dans les dossiers médicaux électroniques. L'équipe de développement a entraîné et testé le modèle sur la base des données de 87 759 patients de moins de 18 ans ayant consulté aux urgences d'un hôpital tertiaire entre 2012 et 2021. L'ensemble de données a réparti les patients en un groupe d'urgence et un groupe de non-urgence en fonction des résultats du traitement (tels que les analyses de sang, les perfusions intraveineuses, l'hospitalisation, etc.).

L'aire sous la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur du modèle d'IA a atteint 84 %, et l'aire sous la courbe précision-rappel a atteint 88 %, dépassant les performances de classification des modèles d'apprentissage automatique existants et du KTAS. Les chercheurs ont indiqué que ce modèle d'IA peut interpréter les notes cliniques avant que les résultats des examens ne soient disponibles, permettant ainsi d'identifier plus tôt la gravité des patients. Cette méthode prend en charge la classification basée sur le contenu narratif des cliniciens, plutôt que de dépendre uniquement de données structurées.

Cette étude implique l'hôpital Saint Mary de Séoul de l'Université catholique, l'Université de Corée, l'hôpital Asan de Séoul et la société d'IA médicale Buno, et les résultats ont été publiés dans la revue internationale « Scientific Reports ».

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