Un studiu publicat astăzi în Nature medicine arată că inteligența artificială are rezultate mai bune în tratarea sepsisului decât medicii de Terapie Intensivă. Sepsisul este a treia cauză de mortalitate în lume iar managementul său terapeutic vizează resuscitarea volemică și administrarea vasopresoarelor. Aceste strategii sunt însă incerte și unele studii au arătat că sunt suboptime și pot face mai mult rău decât bine în unele situații.
AI Clinician și avantajele învățării consolidate
Astfel, Matthieu Komorowski (cercetător la Imperial College London) și echipa sa au creat un agent de inteligență artificială (AI clinician) care a analizat tratamentele pacienților cu sepsis și a extras cunoștințele despre această patologie rezultate din practica clinică. Softul a învățat care este tratamentul optim prin analizarea deciziilor terapeutice ale medicilor. La final, tratamentul ales de agentul de inteligență artificială a avut rezultate mai bune decât cel al medicilor. Numărul pacienților analizați în procesul de învățare a fost mult mai mare decât poate fi cel al pacienților unui singur medic într-o viață. Studiul a arătat că mortalitatea a fost mai mică în rândul pacienților care au primit un tratament asemănător cu cel indicat de agentul de inteligență artificială.
Variabilitatea clinică în tratamentul sepsisului este extremă iar până cum nu existau modalități de a personaliza tratamentul și de a asista medicii în luarea deciziilor terapeutice. AI Clinician, agentul de inteligență artificială creat pe baza consolidării învățării tratamentului optim în sepsis poate constitui o sursă informativă de încredere pentru medicii care tratează sepsisul. Agentul virtual învață să ia decizii terapeutice prin testare și înregistrarea erorilor și să optimizeze regulile unui tratament corect. Avantajele învățării consolidate sunt multiple, incluzând capacitatea intrinsecă de a face față complexității răspunsurilor terapeutice ale pacienților și capacitatea de a deduce tratamentele optime din analizarea răspunsurilor la tratamentele suboptime.
Cea mai bună abordare terapeutică posibilă
Agentul virtual din studiul lui Komorowski a fost construit prin folosirea a două baze de date cu pacienți adulți din mai multe secții de terapie intensivă din Statele Unite ale Americii. Prima bază de date (MIMIC-III) a fost utilizată pentru dezvoltarea modelului iar a doua (eRI) a fost folosită pentru testare. În total, în bazele de date au fost incluși 17.083 de pacienți din cinci unități de terapie intensivă ale unui spital universitar și încă 79.073 din alte 128 de spitale de pe teritoriul Statelor Unite ale Americii (fig. 1). Au fost analizați mai mulți parametri, printre care indexul de comorbiditate, semnele vitale, date paraclinice, cantitățile de fluide administrate și vasopresoarele primite. Pacienții au fost urmăriți paraclinic timp de 72 de ore de la debutul sepsisului, iar cantitățile de fluide și vasopresoare administrate au fost înregistrate din patru în patru ore.
AI Clinician, agentul de inteligență artificială a fost destinat modelării deciziilor terapeutice și prezicerii rezultatelor tratamentelor administrate. Pentru început, softul a analizat tratamentele administrate de medici, precum și rezultatul fiecărei decizii terapeutice în parte, identificând tratamentele cu rezultate maxime în privința supraviețuirii (care au adus o supraviețuire de peste 90 de zile pacienților din terapie intensivă). Apoi a fost stabilită o politică terapeutică, a cărei siguranță a fost evaluată prin metode de înaltă încredere. Au fost create peste 500 de modele de decizii terapeutice și a fost selectat un model final, care a atins pragul de 95% de conformitate cu cea mai bună abordare terapeutică posibilă a inteligenței artificiale.
Fluide și vasopresoare în exces = creșterea mortalității
În urma tehnicilor de bootstrapping cu 2.000 de reeșantionări, valorile abordărilor clinicienilor și agentului de inteligență artificială au fost estimate la 56,9 respectiv 84,5 (fig. 2). În medie, agentul de inteligență artificială a recomandat mai puține fluide și mai multe vasopresoare decât medicii (în proporții de 30% față de 17%). În 85% din timp, medicii au administrat pacienților doze de vasopresoare apropiate de cele recomandate de agentul virtual, dar doza de fluide recomandată a fost administrată de medici în doar 36% din timp.
Pacienții care au primit dozele cele mai apropiate cu cele recomandate de AI Clinicians au avut cea mai mică rată de mortalitate. Administrarea fluidelor și vasopresoarelor în doze mai mari decât cele recomandate de agentul de inteligență artificială a fost asociată cu o creștere a mortalității direct proporțională cu doza administrată în plus sau în minus (fig. 3).
Decizia de administrare a fluidelor și vasopresoarelor luată de agentul virtual a fost interpretabilă clinic și s-a bazat pe parametri clinici și biologici, pacienții tratați pe baza sugestiilor agenților virtuali având cele mai scăzute rate de mortalitate. AI Clinicians au recurs mai des la administrarea de vasopresoare decât medicii. Această abordare s-a dovedit benefică și în alte studii, datorită faptului că scade nevoia administrării fluidelor în doze excesive la pacienții cu sepsis (asociată cu creșterea mortalității și morbidității).
Învățarea consolidată poate fi folosită pentru a rezolva probleme medicale complexe și a sugera abordări terapeutice individualizate. Medicii trebuie să ia în permanență decizii terapeutice, dar uneori acestea sunt subiective. Modelele virtuale pot ajuta medicii în luarea deciziilor iar aceste sisteme de învățare consolidată pot fi folosite cu succes în viitor în ghidarea intervențiilor terapeutice în sepsis.
