Les modèles prédictifs cliniques créés par l'IA sont précis mais spécifiques à l'étude
Dans une étude récente, des scientifiques ont examiné la précision des modèles d'intelligence artificielle qui permettent de prédire si les personnes atteintes de schizophrénie répondront aux médicaments antipsychotiques. Les modèles statistiques issus du domaine de l'intelligence artificielle (IA) ont un grand potentiel pour améliorer la prise de décision en matière de traitement médical. Cependant, les données relatives aux traitements médicaux qui peuvent être utilisées pour l'entraînement de ces modèles sont non seulement rares, mais également coûteuses. Par conséquent, la précision prédictive des modèles statistiques n'a jusqu'à présent été démontrée que sur quelques ensembles de données de taille limitée. Dans leurs travaux actuels, les scientifiques étudient le potentiel des modèles d'IA et testent la précision de la prédiction de la réponse au traitement antipsychotique de la schizophrénie dans plusieurs essais cliniques indépendants. Les résultats de la nouvelle étude, à laquelle ont participé des chercheurs de la faculté de médecine de l'université de Cologne et de Yale, montrent que les modèles sont capables de prédire les résultats des patients avec une grande précision dans le cadre de l'essai dans lequel ils ont été développés. Cependant, lorsqu'ils sont utilisés en dehors de l'essai original, ils ne sont pas plus performants que les prédictions aléatoires. La mise en commun des données entre les essais n'a pas non plus amélioré les prédictions. L'étude "Illusory generalizability of clinical prediction models" a été publiée dans Science.
Elle a été menée par des scientifiques de premier plan dans le domaine de la psychiatrie de précision. Il s'agit d'un domaine de la psychiatrie dans lequel des modèles liés aux données, des thérapies ciblées et des médicaments adaptés aux individus ou aux groupes de patients sont censés être déterminés. "Notre objectif est d'utiliser de nouveaux modèles issus du domaine de l'IA pour traiter de manière plus ciblée les patients souffrant de problèmes de santé mentale", explique le Dr Joseph Kambeitz, professeur de psychiatrie biologique à la faculté de médecine de l'université de Cologne et à l'hôpital universitaire de Cologne. "Bien que de nombreuses études initiales prouvent le succès de tels modèles d'IA, la démonstration de la robustesse de ces modèles n'a pas encore été faite." Or, cette sécurité est d'une grande importance pour l'utilisation clinique quotidienne. "Nous avons des exigences de qualité strictes pour les modèles cliniques et nous devons également nous assurer que les modèles dans différents contextes fournissent de bonnes prédictions", explique M. Kambeitz. Les modèles doivent fournir des prévisions de même qualité, qu'ils soient utilisés dans un hôpital aux États-Unis, en Allemagne ou au Chili.
Les résultats de l'étude montrent que la généralisation des prédictions des modèles d'IA dans différents centres d'étude ne peut pas être assurée pour le moment. Il s'agit d'un signal important pour la pratique clinique, qui montre que des recherches supplémentaires sont nécessaires pour améliorer réellement les soins psychiatriques. Dans les études en cours, les chercheurs espèrent surmonter ces obstacles. En coopération avec des partenaires des États-Unis, d'Angleterre et d'Australie, ils travaillent d'une part à l'examen de grands groupes de patients et d'ensembles de données afin d'améliorer la précision des modèles d'IA, et d'autre part à l'utilisation d'autres modalités de données telles que des échantillons biologiques ou de nouveaux marqueurs numériques comme le langage, les profils de mouvement et l'utilisation des smartphones.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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