Des ingénieurs du Centre universitaire FEI et des pédiatres de l'Université fédérale de São Paulo (Unifesp) ont développé en partenariat un outil d'intelligence artificielle capable d'identifier le niveau de douleur chez les nouveau-nés admis dans les unités de soins intensifs (USI). La technologie utilise des modèles multimodaux de langage et de vision (modèles vision-langage), qui intègrent des images et des textes pour interpréter les expressions faciales des bébés avec plus de précision et moins de subjectivité.
« Comme la douleur est un phénomène subjectif et que le bébé n'est pas encore capable de communiquer verbalement, elle dépend essentiellement de l'observation de tiers. Dans les USI néonatales, nous utilisons des échelles de douleur, mais elles sont très subjectives. Les interprétations peuvent varier en fonction de l'état émotionnel de l'observateur, car un médecin, une infirmière ou une mère plus en détresse peuvent avoir des perceptions différentes. Dans ce contexte, l'outil d'intelligence artificielle peut aider à réduire cette subjectivité et à soutenir la prise de décision clinique », explique Ruth Guinsburg, professeur de médecine néonatale. pédiatrie à l'Unifesp et coordinateur général de l'USI néonatale de l'hôpital de São Paulo.
La recherche, financée par la FAPESP, a été publiée dans la revue Pediatric Research et a démontré que le système d'intelligence artificielle surpasse les techniques traditionnelles d'apprentissage profond pour identifier les états de douleur et de confort. De plus, le modèle n'a pas besoin d'être formé séparément pour chaque tâche, ce qui élargit son applicabilité clinique.
« Jusqu'à récemment, on utilisait des modèles classiques d'apprentissage automatique qui nécessitaient une base de données énorme et spécifique pour chaque tâche, en plus de la nécessité d'un prétraitement complexe des images. Avec l'arrivée de modèles de langage multimodaux, comme ChatGPT et Gemini, par exemple, il est devenu possible d'utiliser des modèles pré-entraînés sur une énorme quantité de données Internet pour résoudre plus rapidement des tâches médicales spécifiques », explique Carlos Eduardo Thomaz, professeur à la FEI.
Selon Guinsburg, un bébé admis dans une unité de soins intensifs néonatals peut être soumis à jusqu'à 13 procédures douloureuses par jour, telles que des ponctions, l'insertion d'un cathéter, des interventions chirurgicales et des intubations. « Ces interventions sont vitales, mais elles provoquent de la douleur. Il est donc essentiel d'équilibrer les besoins cliniques et la souffrance, car une douleur mal gérée peut avoir des conséquences durables », souligne-t-il.
Elle dit que jusque dans les années 1990, on croyait que les nouveau-nés ne ressentaient pas de douleur parce qu'ils étaient neurologiquement immatures. « Aujourd’hui, nous savons exactement le contraire : parce qu’ils sont neurologiquement immatures, ils sont encore plus vulnérables aux effets néfastes des stimuli douloureux », dit-il.
Par conséquent, les chercheurs pensent que l’outil d’IA peut être un allié pour transformer les signaux subjectifs en paramètres objectifs, fonctionnant comme un « équilibreur » dans l’évaluation clinique.
On espère qu’à l’avenir, l’outil sera capable d’émettre des alertes en temps réel, agissant comme un moniteur de douleur aux côtés des appareils cardiaques et respiratoires. Et cela pourrait également permettre de prescrire des analgésiques plus sûrs.
« Dans le cerveau en développement, la douleur non traitée et l'excès de médicaments peuvent être neurotoxiques. Le défi est d'atteindre la cible : traiter la douleur et l'arrêter lorsqu'elle s'arrête », souligne Guinsburg.
Pour l’ingénieur Lucas Pereira Carlini, membre de l’équipe, l’impact de l’IA va au-delà de la performance technique. « On recherche toujours plus de précision, mais il est important de se rappeler : que représente chaque point de pourcentage de précision pour un bébé ? », conclut-il.
(Avec informations de l'Agence Fapesp)
