{"id":2007,"date":"2024-11-09T22:00:50","date_gmt":"2024-11-09T21:00:50","guid":{"rendered":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/un-nouvel-outil-dia-identifie-des-cas-supplementaires-non-diagnostiques-de-covid-long-a-partir-des-dossiers-de-sante-des-patients\/"},"modified":"2024-11-09T22:01:02","modified_gmt":"2024-11-09T21:01:02","slug":"un-nouvel-outil-dia-identifie-des-cas-supplementaires-non-diagnostiques-de-covid-long-a-partir-des-dossiers-de-sante-des-patients","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/un-nouvel-outil-dia-identifie-des-cas-supplementaires-non-diagnostiques-de-covid-long-a-partir-des-dossiers-de-sante-des-patients\/","title":{"rendered":"Un nouvel outil d\u2019IA identifie des cas suppl\u00e9mentaires non diagnostiqu\u00e9s de COVID long \u00e0 partir des dossiers de sant\u00e9 des patients"},"content":{"rendered":"
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Les enqu\u00eateurs du Mass General Brigham ont d\u00e9velopp\u00e9 un outil bas\u00e9 sur l’IA pour passer au crible les dossiers de sant\u00e9 \u00e9lectroniques afin d’aider les cliniciens \u00e0 identifier les cas de COVID long, une maladie souvent myst\u00e9rieuse qui peut englober une litanie de sympt\u00f4mes persistants, notamment la fatigue, la toux chronique et le brouillard c\u00e9r\u00e9bral apr\u00e8s. infection par le SRAS-CoV-2.<\/p>\n

Les r\u00e9sultats, publi\u00e9s dans la revue M\u00e9dical<\/i>pourrait identifier davantage de personnes qui devraient recevoir des soins pour cette maladie potentiellement d\u00e9bilitante. Le nombre de cas identifi\u00e9s sugg\u00e8re \u00e9galement que la pr\u00e9valence du COVID long pourrait \u00eatre largement sous-estim\u00e9e.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Notre outil d’IA pourrait transformer un processus de diagnostic flou en quelque chose de pr\u00e9cis et cibl\u00e9, donnant aux cliniciens le pouvoir de donner un sens \u00e0 une condition difficile\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 l’auteur principal Hossein Estiri, Ph.D., responsable de la recherche sur l’IA au Center for AI and Informatique biom\u00e9dicale du syst\u00e8me de soins de sant\u00e9 d’apprentissage (CAIBILS) au Mass General Brigham et professeur agr\u00e9g\u00e9 de m\u00e9decine \u00e0 la Harvard Medical School.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Gr\u00e2ce \u00e0 ce travail, nous pourrons peut-\u00eatre enfin voir le long COVID tel qu’il est r\u00e9ellement et, plus important encore, comment le traiter.\u00a0\u00bb<\/p>\n

Le COVID long, \u00e9galement connu sous le nom de s\u00e9quelles post-aigu\u00ebs de l\u2019infection par le SRAS-CoV-2 (PASC), comprend un large \u00e9ventail de sympt\u00f4mes. Pour les besoins de leur \u00e9tude, Estiri et ses coll\u00e8gues l’ont d\u00e9fini comme un diagnostic d’exclusion \u00e9galement associ\u00e9 \u00e0 une infection.<\/p>\n

Cela signifie que le diagnostic ne pouvait pas \u00eatre expliqu\u00e9 dans le dossier m\u00e9dical unique du patient et qu’il devait \u00e9galement \u00eatre associ\u00e9 \u00e0 une infection au COVID. De plus, le diagnostic devait persister pendant deux mois ou plus au cours d\u2019une fen\u00eatre de suivi de 12 mois.<\/p>\n

L’algorithme utilis\u00e9 dans l’outil d’IA a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9 en extrayant des donn\u00e9es anonymis\u00e9es sur les patients des dossiers cliniques de pr\u00e8s de 300 000 patients dans 14 h\u00f4pitaux et 20 centres de sant\u00e9 communautaires du syst\u00e8me Mass General Brigham.<\/p>\n

Plut\u00f4t que de devoir s’appuyer sur un seul code de diagnostic, l’IA utilise une nouvelle m\u00e9thode d\u00e9velopp\u00e9e par Estiri et ses coll\u00e8gues appel\u00e9e \u00ab ph\u00e9notypage de pr\u00e9cision \u00bb qui passe au crible les enregistrements individuels pour identifier les sympt\u00f4mes et les affections li\u00e9s au COVID-19 et suivre les sympt\u00f4mes au fil du temps afin pour les diff\u00e9rencier des autres maladies.<\/p>\n

Par exemple, l\u2019algorithme peut d\u00e9tecter si l\u2019essoufflement peut \u00eatre le r\u00e9sultat de conditions pr\u00e9existantes comme l\u2019insuffisance cardiaque ou l\u2019asthme plut\u00f4t que d\u2019un long COVID. Ce n\u2019est que lorsque toutes les autres possibilit\u00e9s auraient \u00e9t\u00e9 \u00e9puis\u00e9es que l\u2019outil signalerait le patient comme ayant un long COVID.<\/p>\n

\u00ab Les m\u00e9decins sont souvent confront\u00e9s \u00e0 devoir parcourir un enchev\u00eatrement de sympt\u00f4mes et d’ant\u00e9c\u00e9dents m\u00e9dicaux, sans savoir exactement quels fils tirer, tout en \u00e9quilibrant des charges de travail charg\u00e9es. Disposer d’un outil aliment\u00e9 par l’IA qui peut le faire m\u00e9thodiquement \u00e0 leur place pourrait changer la donne. \u00ab\u00a0, a d\u00e9clar\u00e9 Alaleh Azhir, MD, co-auteur principal et r\u00e9sidente en m\u00e9decine interne au Brigham Women’s Hospital, membre fondateur du syst\u00e8me de sant\u00e9 Mass General Brigham.<\/p>\n

Les diagnostics centr\u00e9s sur le patient fournis par cette nouvelle m\u00e9thode peuvent \u00e9galement contribuer \u00e0 att\u00e9nuer les biais int\u00e9gr\u00e9s dans les diagnostics actuels du COVID long, selon les chercheurs, qui notent que les patients diagnostiqu\u00e9s avec le code de diagnostic officiel CIM-10 pour le COVID long ont tendance \u00e0 se tourner vers ceux ayant un acc\u00e8s plus facile. aux soins de sant\u00e9.<\/p>\n

Alors que d\u2019autres \u00e9tudes diagnostiques sugg\u00e8rent qu\u2019environ 7 % de la population souffre d\u2019une COVID longue, cette nouvelle approche r\u00e9v\u00e8le une estimation beaucoup plus \u00e9lev\u00e9e : 22,8 %. Les auteurs ont d\u00e9clar\u00e9 que ce chiffre correspond plus \u00e9troitement aux tendances nationales et dresse un tableau plus r\u00e9aliste du bilan \u00e0 long terme de la pand\u00e9mie.<\/p>\n

Les chercheurs ont d\u00e9termin\u00e9 que leur outil \u00e9tait environ 3 % plus pr\u00e9cis que ce que captent les codes CIM-10, tout en \u00e9tant moins biais\u00e9. Plus pr\u00e9cis\u00e9ment, leur \u00e9tude a d\u00e9montr\u00e9 que les individus qu\u2019ils ont identifi\u00e9s comme ayant un long COVID refl\u00e8tent la composition d\u00e9mographique plus large du Massachusetts, contrairement aux algorithmes de long COVID qui s\u2019appuient sur un seul code de diagnostic ou des rencontres cliniques individuelles, faussant les r\u00e9sultats en faveur de certaines populations telles que celles ayant un meilleur acc\u00e8s \u00e0 soins.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Cette port\u00e9e plus large garantit que les communaut\u00e9s marginalis\u00e9es, souvent mises \u00e0 l’\u00e9cart dans les \u00e9tudes cliniques, ne seront plus invisibles\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Estiri.<\/p>\n

Les limites de l\u2019\u00e9tude et de l\u2019outil d\u2019IA incluent le fait que les donn\u00e9es des dossiers de sant\u00e9 utilis\u00e9es dans l\u2019algorithme pour rendre compte des longs sympt\u00f4mes du COVID peuvent \u00eatre moins compl\u00e8tes que celles saisies par les m\u00e9decins dans les notes cliniques post-visite.<\/p>\n

Une autre limite \u00e9tait que l\u2019algorithme ne prenait pas en compte l\u2019aggravation possible d\u2019un \u00e9tat ant\u00e9rieur, qui aurait pu \u00eatre un sympt\u00f4me de longue date du COVID. Par exemple, si un patient souffrait de BPCO et que ses \u00e9pisodes ant\u00e9rieurs se sont aggrav\u00e9s avant qu\u2019il ne d\u00e9veloppe le COVID-19, l\u2019algorithme aurait pu le supprimer m\u00eame si ses sympt\u00f4mes persistants \u00e9taient un long indicateur de COVID.<\/p>\n

La diminution du nombre de tests de d\u00e9pistage du COVID-19 au cours des derni\u00e8res ann\u00e9es rend \u00e9galement difficile l\u2019identification du moment o\u00f9 un patient a pu contracter le COVID-19 pour la premi\u00e8re fois. L’\u00e9tude \u00e9tait \u00e9galement limit\u00e9e aux patients du Massachusetts.<\/p>\n

De futures \u00e9tudes pourraient explorer l’algorithme dans des cohortes de patients souffrant de maladies sp\u00e9cifiques, comme la BPCO ou le diab\u00e8te. Les chercheurs pr\u00e9voient \u00e9galement de rendre public cet algorithme en libre acc\u00e8s, o\u00f9 les m\u00e9decins et les syst\u00e8mes de sant\u00e9 du monde entier pourront l’utiliser aupr\u00e8s de leurs populations de patients.<\/p>\n

En plus d’ouvrir la porte \u00e0 de meilleurs soins cliniques, ces travaux pourraient jeter les bases de recherches futures sur les facteurs g\u00e9n\u00e9tiques et biochimiques \u00e0 l’origine des diff\u00e9rents sous-types de COVID long. \u00ab Les questions sur le v\u00e9ritable fardeau de la longue COVID \u2013 des questions qui sont rest\u00e9es jusqu’ici insaisissables \u2013 semblent d\u00e9sormais plus \u00e0 port\u00e9e de main \u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Estiri.<\/p>\n

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