{"id":1574,"date":"2024-10-24T15:00:39","date_gmt":"2024-10-24T13:00:39","guid":{"rendered":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/le-modele-dia-predit-que-les-patients-courent-le-plus-grand-risque-de-complications-pendant-le-traitement-de-linsuffisance-renale-avancee\/"},"modified":"2024-10-24T15:00:45","modified_gmt":"2024-10-24T13:00:45","slug":"le-modele-dia-predit-que-les-patients-courent-le-plus-grand-risque-de-complications-pendant-le-traitement-de-linsuffisance-renale-avancee","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/le-modele-dia-predit-que-les-patients-courent-le-plus-grand-risque-de-complications-pendant-le-traitement-de-linsuffisance-renale-avancee\/","title":{"rendered":"Le mod\u00e8le d’IA pr\u00e9dit que les patients courent le plus grand risque de complications pendant le traitement de l’insuffisance r\u00e9nale avanc\u00e9e"},"content":{"rendered":"
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Des experts en intelligence artificielle et des professionnels de la sant\u00e9 de Portsmouth se sont r\u00e9unis pour aider \u00e0 pr\u00e9venir une complication courante et douloureuse du traitement avanc\u00e9 de l’insuffisance r\u00e9nale.<\/p>\n

L’\u00e9tude, dirig\u00e9e par l’Universit\u00e9 de Portsmouth et le Portsmouth Hospitals University NHS Trust (PHUT), a d\u00e9velopp\u00e9 un mod\u00e8le d’IA pour pr\u00e9dire quels patients sont les plus \u00e0 risque de voir leur tension art\u00e9rielle chuter pendant la dialyse ; une condition connue sous le nom d\u2019hypotension intradialytique (IDH).<\/p>\n

Trois millions de personnes souffrent d’une maladie r\u00e9nale chronique au Royaume-Uni et 31 000 d’entre elles sont sous h\u00e9modialyse, o\u00f9 leur sang circule dans une machine pour le nettoyer des toxines.<\/p>\n

L’une des complications les plus courantes chez les patients qui suivent ce traitement \u00e0 domicile ou en centre est l’IDH, qui survient lorsque leur tension art\u00e9rielle chute soudainement. Elle est associ\u00e9e \u00e0 une augmentation de la mortalit\u00e9 et des hospitalisations, et jusqu\u2019\u00e0 pr\u00e9sent, il n\u2019existait aucun moyen fiable de pr\u00e9dire si cela se produirait.<\/p>\n

Des donn\u00e9es de pr\u00e9-dialyse et en temps r\u00e9el ont \u00e9t\u00e9 collect\u00e9es dans 10 centres de traitement sur deux d\u00e9cennies (2000-2020), impliquant 3\u00a0944 patients. L\u2019\u00e9quipe a utilis\u00e9 des donn\u00e9es comprenant un total de 73\u00a0323 sessions avec 36\u00a0662 \u00e9v\u00e9nements IDH.<\/p>\n

Gr\u00e2ce \u00e0 ces informations, ils ont identifi\u00e9 33 variables pour d\u00e9terminer les individus les plus \u00e0 risque. Il s\u2019agit de toutes les observations qui sont r\u00e9guli\u00e8rement recueillies au cours des soins cliniques, telles que le poids, la temp\u00e9rature, l\u2019\u00e2ge, la tension art\u00e9rielle, les m\u00e9dicaments et les d\u00e9tails du traitement.<\/p>\n

Des algorithmes d\u2019apprentissage automatique ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9s pour cr\u00e9er un pr\u00e9dicteur qui pourrait \u00eatre utile pour emp\u00eacher les \u00e9v\u00e9nements IDH de se produire. Parmi les cinq algorithmes diff\u00e9rents test\u00e9s, le mod\u00e8le Random Forest avait la pr\u00e9cision pr\u00e9dictive globale la plus \u00e9lev\u00e9e (75,5 %), tandis que le mod\u00e8le bidirectionnel de m\u00e9moire \u00e0 long et \u00e0 court terme a atteint la sensibilit\u00e9 la plus \u00e9lev\u00e9e (78,5 %). L\u2019analyse a \u00e9galement r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que les pressions art\u00e9rielles systolique et diastolique sont des variables pr\u00e9dictives cl\u00e9s.<\/p>\n

Le responsable du projet, le Dr Shamsul Masum de l’\u00c9cole de g\u00e9nie \u00e9lectrique et m\u00e9canique de l’Universit\u00e9, a d\u00e9clar\u00e9 : \u00ab Cette recherche met en \u00e9vidence la valeur de l’utilisation de l’apprentissage automatique dans les soins de sant\u00e9, en particulier dans des situations complexes comme l’h\u00e9modialyse. La pr\u00e9vision de l’hypotension aide non seulement les cliniciens \u00e0 intervenir t\u00f4t, mais \u00e9galement ouvre la porte \u00e0 des soins personnalis\u00e9s.<\/p>\n

\u00ab Tandis que nous continuons \u00e0 d\u00e9velopper et \u00e0 affiner ces mod\u00e8les, l’objectif est de cr\u00e9er un syst\u00e8me pratique d’aide \u00e0 la d\u00e9cision qui pourrait am\u00e9liorer la gestion de la dialyse, la s\u00e9curit\u00e9 des patients et la qualit\u00e9 des soins.<\/p>\n

L’\u00e9tude a \u00e9galement test\u00e9 l’algorithme en utilisant uniquement les donn\u00e9es de pr\u00e9-dialyse comme entr\u00e9es, pour mod\u00e9liser le sc\u00e9nario au d\u00e9but d’une s\u00e9ance de dialyse. Il a constat\u00e9 que les performances de pr\u00e9diction diminuaient mais restaient n\u00e9anmoins cliniquement utiles.<\/p>\n

Le document, publi\u00e9 dans le Journal des soins r\u00e9naux<\/i>affirme que les travaux futurs consisteront \u00e0 cr\u00e9er un syst\u00e8me d’aide \u00e0 la d\u00e9cision pour les cliniciens et \u00e0 mener un essai clinique. Il a \u00e9t\u00e9 co-\u00e9crit par des n\u00e9phrologues consultants du PHUT, le Dr Nicholas Sangala et le Dr Robert Lewis.<\/p>\n

Le Dr Nicholas Sangala, n\u00e9phrologue consultant, a d\u00e9clar\u00e9 : \u00ab Ce mod\u00e8le est tr\u00e8s prometteur et pourrait ouvrir la voie \u00e0 un avenir dans lequel l’IA\/ML pourra \u00eatre utilis\u00e9e pour personnaliser les traitements des personnes sous dialyse et r\u00e9duire consid\u00e9rablement le risque d’IDH et d’autres complications.<\/p>\n

Robert Lewis, n\u00e9phrologue consultant, a ajout\u00e9 : \u00ab La pr\u00e9diction clinique de l’IHD est difficile et peu fiable. Cette \u00e9tude indique que l’IA et l’apprentissage automatique peuvent \u00eatre utilis\u00e9s comme un outil pour aider \u00e0 prodiguer des soins plus s\u00fbrs aux patients. \u00bb<\/p>\n

L’id\u00e9e du mod\u00e8le d\u00e9coule d’une \u00e9tude ant\u00e9rieure men\u00e9e par l’Universit\u00e9 et le Trust. Il y a deux ans, l’\u00e9quipe a annonc\u00e9 le d\u00e9veloppement d’un algorithme capable d’estimer combien de temps un patient pourrait passer \u00e0 l’h\u00f4pital s’il recevait un diagnostic de cancer de l’intestin.<\/p>\n

Gr\u00e2ce \u00e0 l’intelligence artificielle et \u00e0 l’analyse des donn\u00e9es, ils ont pu pr\u00e9dire la dur\u00e9e du s\u00e9jour \u00e0 l’h\u00f4pital du patient, s’il serait r\u00e9admis apr\u00e8s une intervention chirurgicale et sa probabilit\u00e9 de d\u00e9c\u00e8s sur une p\u00e9riode d’un ou trois mois.<\/p>\n

Le professeur \u00e9m\u00e9rite Adrian Hopgood, co-auteur des deux \u00e9tudes alors qu’il \u00e9tait \u00e0 l’Universit\u00e9 de Portsmouth, a d\u00e9clar\u00e9 : \u00ab M\u00eame si l’IA g\u00e9n\u00e9rative fait la une des journaux, ces \u00e9tudes montrent que l’IA pour soutenir la prise de d\u00e9cision reste tout aussi importante, et que l’apprentissage automatique peut \u00eatre efficace en utilisant des ensembles de donn\u00e9es existants de taille mod\u00e9r\u00e9e.<\/p>\n

Les deux \u00e9tudes faisaient partie du th\u00e8me de recherche sur les technologies futures et \u00e9mergentes de Portsmouth\u00a0; l’un des cinq domaines th\u00e9matiques inscrits dans la Strat\u00e9gie 2025 de l’Universit\u00e9 qui soutiennent la collaboration pour \u00e9tendre les connaissances et l’impact dans la recherche interdisciplinaire, l’innovation et l’\u00e9ducation.<\/p>\n

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