Ce mois-ci, Santé bayésienne est devenue la première entreprise à recevoir l’autorisation de la FDA pour un système de surveillance continue du sepsis alimenté par l’IA.
Historiquement, de nombreux outils d’IA dédiés à la détection du sepsis ont opéré sans évaluation par la FDA, se présentant comme simplement des logiciels d’aide à la décision clinique. Suchi Saria, fondatrice et PDG de Bayesian, voit l’autorisation de la FDA comme une validation essentielle de la mission de sa startup, qui aspire à faire évoluer les soins hospitaliers d’un modèle réactif à un modèle proactif grâce à l’« intelligence clinique en temps réel » générée par l’IA.
Saria a souligné que Bayesian a collaboré longtemps avec la FDA pour établir des critères de définition du sepsis, en validant les performances de son modèle au sein de divers contextes hospitaliers et groupes de patients, en prenant en compte des risques tels que les faux négatifs et la fatigue des alertes, tout en mettant en place un programme de surveillance post-commercialisation.
Elle a insisté sur le fait que l’IA dans le domaine de la santé nécessite une rigueur bien supérieure à celle que beaucoup d’outils reçoivent actuellement. “Tout outil d’IA impactant les soins aux patients doit subir un examen rigoureux, même s’il n’est pas soumis à une évaluation réglementaire”, a-t-elle déclaré.
Selon Saria, l’autorisation de la FDA ne devrait pas être considérée comme un objectif final, mais plutôt comme un point de départ. “Si vous ne pouvez pas modifier le comportement du clinicien, les résultats ne s’amélioreront pas – et améliorer les résultats reste l’objectif principal”, a-t-elle affirmé. Bien que l’autorisation favorise la confiance dans l’outil, elle pense que pour que l’IA clinique soit adoptée avec succès, il est crucial d’assurer une intégration fluide dans les flux de travail, une convivialité élevée, une transparence et des améliorations mesurables des résultats.
Bayesian a délibérément choisi d’adopter une approche fondée sur les preuves, loin d’une stratégie de commercialisation typique. Plutôt que de commercialiser rapidement un produit, la société a d’abord concentré ses efforts sur des études et déploiements à large échelle dans des environnements réels.
Lancée officiellement en 2021, Bayesian a publié des études dans Médecine naturelle l’année suivante, impliquant environ 750 000 patients. Cette recherche a montré que l’IA développée par l’entreprise offrait des taux d’adoption élevés parmi les cliniciens et permettait une détection plus précoce du sepsis, contribuant à de meilleurs résultats tels qu’une mortalité réduite, moins de complications et une durée d’hospitalisation diminuée.
Des systèmes de santé à travers le pays, tels que la Clinique de Cleveland, le Système de santé Johns Hopkins, l’Université de Rochester et le Système de soins commémoratifs, intègrent déjà l’outil de lutte contre le sepsis de Bayesian.
Le Dr James Leo, médecin-chef de la MemorialCare’s Physician Society, a précisé que l’implémentation de cet outil allait au-delà d’un simple déploiement technologique. “Cela a permis d’impliquer notre personnel de première ligne – infirmières et prestataires – pour réévaluer l’identification précoce et le traitement du sepsis au sein de notre système”, a-t-il déclaré.
MemorialCare a mené deux phases simultanément : la construction technique de son DSE et le travail clinique visant à optimiser les flux de travail en matière de sepsie. Le Dr Leo a indiqué que l’équipe de Bayesian a collaboré avec les membres du personnel des services d’urgence, des unités d’hospitalisation, des soins intensifs, ainsi qu’avec l’équipe qualité pour cartographier les opportunités, avant d’élaborer ensemble des flux de travail approuvés par les cliniciens.
Le Dr Leo a mis en avant que l’accent mis sur la conception des flux de travail et l’adhésion des cliniciens sont des facteurs cruciaux pour le succès de l’outil. “La septicémie évolue rapidement et peut se manifester de façon subtile ; le risque accompagne chaque patient pendant son séjour à l’hôpital. Chaque personnel hospitalier concerné dispose des mêmes informations, ce qui permet une coordination fluide des soins,” a-t-il ajouté.
Depuis l’intégration de l’outil, MemorialCare a connu une détection plus précoce des cas de septicémie, affichant “plus du double de la sensibilité de ce qui était utilisé précédemment”, a mentionné le Dr Leo.
Il a également souligné la réduction du volume d’alertes électroniques, contribuant à rétablir la confiance des cliniciens dans ces outils d’IA. Cette diminution de la fatigue des alertes a joué un rôle significatif dans l’engagement élevé des fournisseurs envers la plateforme.
“Lorsque les prestataires suivent les directives bayésiennes, nous constatons une baisse de la mortalité de 3,6 %, et le temps d’administration d’antibiotiques est réduit de moitié dans la première heure suivant l’engagement. Avec une adoption de 90 % dans nos services d’urgence, nos cliniciens y croient réellement, et nous sommes confiants quant à l’application de ce principe à une échelle plus large,” a ajouté le Dr Leo.
Les résultats obtenus par MemorialCare renforcent l’idée défendue par Saria selon laquelle les outils cliniques basés sur l’IA doivent gagner la confiance des cliniciens pour pouvoir améliorer de manière significative les résultats pour les patients.
Photo : Ruslanas Baranauskas/Photothèque scientifique
