L’intelligence artificielle a le potentiel d’aider les personnes âgées atteintes de cancer à communiquer avec leurs médecins et à participer plus pleinement aux décisions concernant leur traitement, selon une nouvelle recherche de Cornell.
Une équipe dirigée par Yuexing Hao, doctorant dans le domaine de conception centrée sur l’humain, a développé un outil d’IA qui utilise l’apprentissage automatique et de grands modèles de langage pour identifier les options de traitement en fonction des diagnostics des patients, des informations démographiques et des priorités. Il fournit ensuite des informations générées par l’IA sur les taux de survie de chaque option, les effets secondaires potentiels et les risques, ainsi que des liens vers des ressources d’assistance en ligne de haute qualité.
Les premiers tests indiquent que l’outil, appelé i-SDM, a le potentiel d’améliorer la communication entre les patients atteints de cancer chez les personnes âgées et les cliniciens, et de promouvoir l’engagement des patients et le respect du plan de traitement.
“Nous avons constaté que l’IA peut jouer un rôle d’aide à la décision en fournissant plus de contexte ou d’explications”, a déclaré Hao. « Le patient suit les conseils du clinicien, mais il comprend mieux le plan de traitement et pourquoi les cliniciens ont fait un choix particulier. Dans le même temps, l’IA peut aider à transmettre les besoins du patient aux cliniciens.
Elle présente le document, “Faire progresser la prise de décision partagée centrée sur le patient grâce aux systèmes d’IA pour les patients âgés atteints de cancer», lors de la conférence CHI de l’Association of Computing Machinery (ACM) sur les facteurs humains dans les systèmes informatiques à Hawaï le 14 mai.
Hao a commencé par une étude de faisabilité, en interrogeant des personnes âgées atteintes de maladies chroniques et des cliniciens pour comprendre leurs besoins et la manière dont ils prennent des décisions concernant les soins. Elle a travaillé avec Bob Riter, défenseur des droits des patients pour le Partenariat communautaire contre le cancer de Cornell, pour recruter des survivants du cancer chez les personnes âgées et des cliniciens travaillant dans des domaines connexes. Riter, ancien directeur exécutif du Cancer Resource Center des Finger Lakes et survivant du cancer, a également partagé sa propre expérience.
“Prendre des décisions de traitement pour le cancer de la prostate à un stade précoce peut être particulièrement difficile car la chirurgie, la radiothérapie et la surveillance active sont toutes des options viables pour de nombreux patients”, a déclaré Riter. « Le modèle de prise de décision partagée facilite la communication patient-médecin et conduit à des décisions qui reflètent plus précisément les souhaits du patient.
Il est co-auteur de l’article, avec Zeyu Liu, étudiant à la maîtrise en conception et analyse environnementale, et Saleh Kalantari, professeur adjoint Lois et Mel Tukman au Département de conception centrée sur l’humain du Collège d’écologie humaine.
Sur la base des premiers entretiens, Hao et l’équipe ont identifié 10 facteurs que les participants pensaient importants à prendre en compte au moment de décider d’un plan de traitement. Alors que les cliniciens et les patients ont répertorié des informations telles que les taux de survie à cinq ans, les risques potentiels et les options de traitement alternatives, les patients ont également mentionné plusieurs préoccupations supplémentaires, notamment la distance qu’ils devraient parcourir pour obtenir le traitement et son coût.
Ils ont réalisé une deuxième étude auprès de sept cliniciens et de 18 survivants du cancer pour évaluer la convivialité de l’outil et les perceptions des utilisateurs concernant l’utilisation de l’IA de cette manière.
“La prise de décision partagée n’est souvent pas pratique en milieu clinique”, a déclaré Hao. Les médecins ont peu de temps à consacrer aux patients et il est difficile pour les patients sans formation médicale de comprendre pleinement les risques et les avantages des options de traitement.
Hao, qui étudie les interactions homme-machine et l’IA dans les soins de santé, a lancé ce projet après avoir vu son grand-père âgé lutter pour s’orienter dans ses soins médicaux. Elle a décidé de se concentrer sur les personnes âgées atteintes de cancer, car elles doivent généralement prendre des décisions complexes dans un court laps de temps.
“Nous ouvrons un cadre pour voir comment l’IA peut optimiser la prise de décision clinique afin qu’elle soit fondée sur des preuves et par étapes”, a déclaré Hao. « Le système i-SDM ne remplace pas les professionnels qualifiés. Je souhaite voir comment l’IA peut améliorer les interactions entre humains.
Une découverte a surpris Hao : deux patients et un clinicien ont rejeté l’outil d’IA ainsi que le modèle de prise de décision partagée lui-même, citant les obstacles à la connaissance et les risques de désinformation. Elle a déclaré que cela montrait l’intérêt de mener des recherches qualitatives et ouvertes.
« En tant que chercheurs, nous faisons souvent des hypothèses sur les parties prenantes », a-t-elle déclaré. « C’est pourquoi nous observons des écarts entre la science et la pratique réelle. Ce type d’étude qualitative, menée auprès de vrais patients survivants et de vrais cliniciens, nous aide à encadrer les recherches futures.
L’équipe continue d’améliorer l’outil. Ils intègrent actuellement une composante d’équité en santé, abordant les défis liés à l’application des résultats d’essais cliniques avec des échantillons homogènes à des populations plus larges et plus diversifiées.
“L’étude se concentre spécifiquement sur les personnes âgées atteintes de cancer, un groupe démographique souvent négligé dans le développement des technologies de soins de santé”, a déclaré Kalantari. “Cet accent est crucial car il répond aux défis uniques auxquels ce groupe est confronté, notamment une prévalence plus élevée de comorbidités et une moindre culture technologique, qui peuvent compliquer la prise de décision médicale.”
Hao est partiellement soutenu par la subvention de recherche Alan Mathios, le Cornell Institute for Healthy Futures et le National Center for Women & Information Technology (NCWIT) Collegiate Honorable Mention Award.
Emily Groff est directrice adjointe des communications au College of Human Ecology.
2024-05-14 17:08:41
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