MEDECINE ET ROBOTIQUE

Le Massachussets Institute of Technology teste un robot pour gérer les lits hospitaliers.

Voici une étude qui devrait intéresser tous les médecins et cadres de santé confrontés au casse-tête de la gestion des lits. Et si l'Intelligence Artificielle (IA) leur simplifiait la tâche? C'est la question posée par les chercheurs du Massachussets Institute of Technology (MIT) de Boston aux Etats-Unis. Ils viennent de publier le résultat d'un essai impliquant le robot NAO dans une simulation de gestion des lits d'un service hospitalier d'obstétrique.

L'étude concerne le travail de "l'infirmière-ressource". Son rôle est de répartir les patientes dans les chambres et de leur attribuer une infirmière. Seuls des professionnels expérimentés ont été inclus dans l'étude. Vont-ils se fier aux décisions prises par l'IA, peut-il y avoir un excès de confiance par dépendance à la technologie, s'interrogent les chercheurs du MIT.

Ce travail serait le premier au monde à immerger un robot d'aide à la décision dans le monde réel des professionnels de santé expérimentés. 

INTRODUCTION. L'ETUDE EN VIDEO

17 médecins et infirmières, 16 femmes et 1 homme ont participé à l'étude. 

Ci-dessous, 2 courtes videos de présentation, en anglais, mais le lecteur francophone peut malgré tout bien comprendre le principe de fonctionnement.

QUE FAIT LE ROBOT? 

Reconnaissance vIsuelle. Le robot est capable de reconnaître l'écriture humaine. Il peut ainsi lire le tableau sur lequel sont inscrits les noms des patientes.  

Reconnaissance vocale. Il comprend les questions de l'infirmière ressource, par exemple: " où dois-je placer la patiente X?

Quelles sont les motivations de l'étude?

Les auteurs anticipent l'installation de robots de service à l'hôpital. Ils remarquent que les robots sont déjà présents dans les établissements de santé. Il s'agit de robots de livraison (médicaments par exemple). Ils accomplissent des tâches fixes, programmées à l'avance. A l'avenir, il serait utile de disposer de robots intelligents et autonomes, c'est-à-dire capables de prendre des initiatives par eux-mêmes sans avoir été programmés. Or, lorsque des humains sont en contact avec des robots humanoïdes, il y a un risque d'excès de confiance avec, pour conséquence négative, des décisions inadaptées. L'exemple connu est celui de l'aéronautique où des accidents ont été rapportés par excès de confiance des pilotes dans les décisions prises par les automates.

Les auteurs nous apprennent  également que les expériences déjà menées avec des systèmes d'IA totalement autonomes ont donné de mauvais résultats. En effet, les systèmes complètement automatisés provoquent une baisse de vigilance et une perte de compétence des superviseurs. En d'autres termes, en pilote automatique, on est moins vigilant et on ne sait plus piloter.  C'est la raison pour laquelle la recherche actuelle s'oriente vers des systèmes mixtes, à régulation humaine, donc partiellement autonomes.

A partir de ces considérations, les chercheurs du MIT ont construit un essai qui compare robot et ordinateur, tous les 2 munis du même logiciel.  L'étude consiste à comparer les réactions de soignants lorsqu'ils sont confrontés à l'un et à l'autre.

Quelles décisions humaines ont été transformées en formules mathématiques?

L'un des intérêts de cet article est de nous donner à voir un exemple de décisions humaines transformées en formules mathématiques pour créer de l'intelligence artificielle. L'IA vue de l'intérieur, en quelque sorte.

Dans l'étude du MIT, 10 équations mathématiques ont été nécessaires pour formuler la prise de décision de l'infirmière ressource.

 Dans ce paragraphe, nous distinguerons l'infirmière ressource qui organise (et qui est l'objet de l'étude) et l'infirmière de soin qui est au lit de la patiente. L'infirmière ressource serait donc l'équivalent de notre cadre de santé.

Tout d'abord, le modèle doit considérer les différents cas de figure auxquels est confrontée l'infirmière ressource. Trois types de patientes ont été définies: césarienne programmée, accouchement déclenché programmé, patiente non programmée.

Ensuite, vient l'action de l'infirmière-ressource : elle peut annuler, reporter ou accélérer les césariennes et les déclenchements programmés ou encore demander une prise en charge immédiate pour une patiente en travail. Elle peut également modifier les tâches assignées à une infirmière  de soin ( par exemple si sa charge de travail est trop élevée).

Toutes ces actions de l'infirmière ressource sont déterminées par la charge de travail des infirmières de soin. Celle-ci est limitée à 2 patientes maximum. Pour éviter les surcharges, il est possible de restreindre à une seule patiente. Par exemple, si une patiente est à dilatation complète avec des contractions d'accouchement, elle est catégorisée comme "complète et en poussée". Le logiciel va alors bloquer la charge de travail de l'infirmière de soins qui ne s'occupera que de cette seule personne.

Il existe ainsi une équation qui permet de calculer si une infirmière est en surcharge, et de lui attribuer ou non une patiente supplémentaire.

Chaque situation possible fait donc l'objet d'une équation mathématique qui rentre dans la réalisation d'un algorithme. A chaque étape, le système recherche si la condition est remplie ou non (par exemple l'infirmière a-t-elle 2 patientes en charge, oui ou non?). En fonction de la réponse, le système prend ce que l'on appelle une décision binaire. Très simplement, il décide par oui ou par non d'aller à l'étape suivante. Par exemple, si l'infirmière a déjà 2 patientes: décision NON, pas de patiente supplémentaire. Si l'infirmière a 1 seule  patiente: OUI, on peut attribuer une deuxième patiente. Et ainsi de suite pour chaque étape, jusqu'à aboutir à la décision finale. Comme nous l'avons vu dans la vidéo cette décision est du type: "Je propose de placer Mme .... dans la chambre N°... et de lui attribuer l'infimière...."