Un algorithme peut identifier les individus atteints d’une maladie hépatique stéatosique associée à un dysfonctionnement métabolique (MASLD) avec une précision d’environ 88 % à l’aide des données du dossier médical électronique (DME), selon une étude présentée au Liver Meeting, la réunion annuelle de l’American Association for the Study. of Liver Diseases, qui s’est tenue du 15 au 19 novembre à San Diego.
Ariana Stuart, MD, de l’Université de Washington à Seattle, et ses collègues ont décrit le développement d’un algorithme d’intelligence artificielle (IA) basé sur le DME pour l’identification des MASLD.
Les chercheurs ont rapporté qu’un algorithme d’IA itératif de reconnaissance de formes de traitement du langage naturel atteignait une précision d’environ 88 % par rapport au diagnostic manuel MASLD.
Parmi les 957 individus identifiés par l’algorithme comme répondant aux critères du MASLD, 56 % étaient des femmes, 2 % des Amérindiens/Autochtones d’Alaska, 6 % des Noirs/Afro-Américains, 16 % des Asiatiques, 68 % des Blancs et 12,2 % des Hispaniques/Latino(a). . Plus d’un quart des patients (25,6 %) étaient orientés vers un service gastro-intestinal ou hépatologique, mais seulement 140 avaient un code de diagnostic associé au MASLD. Plus de sept personnes sur 10 (697) ont été identifiées comme répondant aux critères du diagnostic de MASLD, mais ne portaient pas déjà de diagnostic de MASLD.
« Les gens ne devraient pas interpréter nos résultats comme un manque de formation ou de gestion en soins primaires », a déclaré Stuart dans un communiqué. « Au lieu de cela, notre étude montre comment l’IA peut compléter le flux de travail des médecins pour répondre aux limites de la pratique clinique traditionnelle. »
