L'un des plus grands hôpitaux du pays a dévoilé de vastes plans d'utilisation de l'intelligence artificielle pour mener à bien les tâches traditionnellement effectuées par les médecins et les infirmières, du diagnostic du cancer par tomodensitométrie au choix des patients souffrant d'A & E en premier.
Le partenariat de trois ans entre l'University College London Hôpitaux(UCLH) et l’Institut Alan Turing ont pour objectif d’apporter au NHS les avantages de la révolution de l’apprentissage automatique à une échelle sans précédent.
Le professeur Bryan Williams, directeur de la recherche du NHS Foundation Trust du University College London Hospitals, a déclaré que cette décision pourrait avoir un impact majeur sur les résultats pour les patients, établissant un parallèle avec la transformation de l'expérience des consommateurs par des sociétés telles qu'Amazon et Google.
«Cela va changer la donne», a-t-il déclaré. «Vous pouvez utiliser votre téléphone pour réserver un billet d’avion, décider des films que vous allez regarder ou commander une pizza… tout est question d’IA», at-il déclaré. «Sur le NHS, nous sommes loin d'être assez sophistiqués. Nous envoyons toujours des lettres, ce qui est extraordinaire. "
Au cœur du partenariat, dans lequel UCLH investit une somme «substantielle», mais non nommée, est la conviction que les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent offrir de nouvelles méthodes de diagnostic de la maladie, d’identification des personnes à risque et de gestion des ressources. En théorie, les médecins et les infirmières pourraient être déployés de manière réactive dans les services, à l’instar des conducteurs d’Uber qui se tournent vers des lieux très sollicités à certaines heures de la journée. Mais cette décision suscitera également des inquiétudes concernant la confidentialité, la cybersécurité et le rôle changeant des professionnels de la santé.
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Le premier projet sera axé sur l'amélioration du service des urgences et des accidents de l'hôpital, qui, à l'instar de nombreux hôpitaux, n'atteint pas les objectifs du gouvernement en matière de délai d'attente.
«Notre performance cette année n'a pas été à la hauteur de l'attente de quatre heures, ce qui ne reflète en rien le dévouement et l'engagement de notre personnel», a déclaré le professeur Marcel Levi, directeur général de l'UCLH. "[C'est] un indicateur de certains des autres problèmes de la chaîne concernant le flux de patients aigus entrant et sortant de l'hôpital qui se trompent."
À l'aide de données provenant de milliers de présentations, un algorithme d'apprentissage automatique pourrait indiquer, par exemple, si un patient souffrant de douleurs abdominales souffrait probablement d'un problème grave, tel qu'une perforation intestinale ou une infection systémique, et accélérer le traitement préventif de ces patients. condition de devenir critique.
«Les machines ne remplaceront jamais les médecins, mais l'utilisation des données, de l'expertise et de la technologie peut radicalement changer la façon dont nous gérons nos services - pour le meilleur», a déclaré Levi.
Un autre projet, déjà en cours, vise à identifier les patients susceptibles de ne pas se rendre aux rendez-vous. Parashkev Nachev, neurologue consultant à l'hôpital, a utilisé des données comprenant des facteurs tels que l'âge, l'adresse et les conditions météorologiques pour prédire avec% 85 si un patient se présentera pour des consultations externes et des examens par IRM.
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