{"id":3422,"date":"2025-01-11T05:58:25","date_gmt":"2025-01-11T04:58:25","guid":{"rendered":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/lanalyse-de-lia-revele-quatre-sous-groupes-et-besoins-de-patients-atteints-de-covid-long\/"},"modified":"2025-01-11T05:58:33","modified_gmt":"2025-01-11T04:58:33","slug":"lanalyse-de-lia-revele-quatre-sous-groupes-et-besoins-de-patients-atteints-de-covid-long","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/lanalyse-de-lia-revele-quatre-sous-groupes-et-besoins-de-patients-atteints-de-covid-long\/","title":{"rendered":"L\u2019analyse de l\u2019IA r\u00e9v\u00e8le quatre sous-groupes et besoins de patients atteints de COVID long"},"content":{"rendered":"<div>\n<div class=\"article-gallery lightGallery\">\n<div data-thumb=\"https:\/\/scx1.b-cdn.net\/csz\/news\/tmb\/2025\/using-ai-to-uncover-ho.jpg\" data-src=\"https:\/\/scx2.b-cdn.net\/gfx\/news\/hires\/2025\/using-ai-to-uncover-ho.jpg\" data-sub-html=\"Overview of study design, cohort attrition, and the heterogeneous Latent-TL pipeline. The figure delineates the three core stages to implement the latent transfer learning (Latent-TL) pipeline: (1) identification of latent patient subpopulations characterized by specific multimorbidity patterns based on data from multiple health systems, (2) causal estimation tailored to the patient population in the target hospital, and (3) adaptive integration across hospitals for enhanced estimation. Credit: &lt;i&gt;Patterns&lt;\/i&gt; (2024). DOI: 10.1016\/j.patter.2024.101079\">\n<figure class=\"article-img\">\n<\/figure><\/div>\n<\/div>\n<p>Aux \u00c9tats-Unis, aucun h\u00f4pital n\u2019est pareil. L\u2019\u00e9quipement, le personnel, les capacit\u00e9s techniques et les populations de patients peuvent tous diff\u00e9rer. Ainsi, m\u00eame si les profils \u00e9labor\u00e9s pour les personnes atteintes de maladies courantes peuvent sembler universels, la r\u00e9alit\u00e9 est qu\u2019il existe des nuances qui n\u00e9cessitent une attention individuelle, tant dans la composition des patients consult\u00e9s que dans la situation des h\u00f4pitaux qui les soignent.<\/p>\n<p>De nouvelles recherches montrent que l&rsquo;intelligence artificielle peut am\u00e9liorer les soins dans leur ensemble en passant au peigne fin les donn\u00e9es de diff\u00e9rents h\u00f4pitaux pour cr\u00e9er des groupes de patients plus raffin\u00e9s, similaires aux populations locales que les h\u00f4pitaux voient r\u00e9ellement. L\u2019IA peut aider \u00e0 identifier les besoins de soins typiques, tels que les services et \u00e9quipes de soins sp\u00e9cifiques requis pour r\u00e9pondre aux besoins des patients.<\/p>\n<p>Dirig\u00e9 par des chercheurs de la Perelman School of Medicine de l&rsquo;Universit\u00e9 de Pennsylvanie, le projet, dont les r\u00e9sultats ont \u00e9t\u00e9 publi\u00e9s dans Cell Patterns, a analys\u00e9 les dossiers de sant\u00e9 \u00e9lectroniques de patients atteints d&rsquo;une longue COVID, r\u00e9v\u00e9lant une collection de quatre sous-populations de patients, telles que celles avec l\u2019asthme ou les probl\u00e8mes de sant\u00e9 mentale \u2013 et leurs besoins sp\u00e9cifiques.<\/p>\n<p>\u00ab\u00a0Les \u00e9tudes existantes regroupent les donn\u00e9es de plusieurs h\u00f4pitaux mais ne parviennent pas \u00e0 prendre en compte les diff\u00e9rences dans les populations de patients, ce qui limite la capacit\u00e9 d&rsquo;appliquer les r\u00e9sultats \u00e0 la prise de d\u00e9cision locale\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Yong Chen, Ph.D., professeur de biostatistique et auteur principal de l&rsquo;\u00e9tude. \u00ab\u00a0Notre travail offre l&rsquo;avantage de connaissances plus g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9es, avec la pr\u00e9cision d&rsquo;une application sp\u00e9cifique \u00e0 l&rsquo;h\u00f4pital.\u00a0\u00bb<\/p>\n<p>L&rsquo;\u00e9quipe d&rsquo;\u00e9tude a utilis\u00e9 une technique d&rsquo;intelligence artificielle d&rsquo;apprentissage automatique appel\u00e9e \u00ab\u00a0apprentissage par transfert latent\u00a0\u00bb pour examiner les donn\u00e9es anonymis\u00e9es sur des patients atteints d&rsquo;une longue maladie COVID provenant de huit h\u00f4pitaux p\u00e9diatriques diff\u00e9rents. Gr\u00e2ce \u00e0 cela, ils ont pu appeler quatre sous-populations de patients pr\u00e9sentant des probl\u00e8mes de sant\u00e9 pr\u00e9existants. Ces quatre comprenaient\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li>Probl\u00e8mes de sant\u00e9 mentale, notamment l&rsquo;anxi\u00e9t\u00e9, la d\u00e9pression, les troubles du d\u00e9veloppement neurologique et le trouble d\u00e9ficitaire de l&rsquo;attention avec hyperactivit\u00e9<\/li>\n<li>Conditions chroniques atopiques\/allergiques, telles que l&rsquo;asthme ou les allergies<\/li>\n<li>Conditions chroniques non complexes, comme les probl\u00e8mes de vision ou l&rsquo;insomnie<\/li>\n<li>Conditions chroniques complexes, y compris celles associ\u00e9es \u00e0 des troubles cardiaques ou neuromusculaires<\/li>\n<\/ul>\n<p>Une fois ces sous-populations identifi\u00e9es, le syst\u00e8me a \u00e9galement pu suivre les soins dont les patients avaient besoin dans l\u2019ensemble de l\u2019h\u00f4pital, pointant vers des profils mis \u00e0 jour qui permettraient aux h\u00f4pitaux de mieux r\u00e9pondre aux augmentations de diff\u00e9rents types de patients.<\/p>\n<p>\u00ab\u00a0Sans identifier ces sous-populations distinctes, les cliniciens et les h\u00f4pitaux proposeraient probablement une approche universelle en mati\u00e8re de soins de suivi et de traitement\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 l&rsquo;auteur principal de l&rsquo;\u00e9tude, Qiong Wu, Ph.D., ancien chercheur postdoctoral. chercheur dans le laboratoire de Chen qui est maintenant professeur adjoint de biostatistique \u00e0 l&rsquo;\u00c9cole de sant\u00e9 publique de l&rsquo;Universit\u00e9 de Pittsburgh.<\/p>\n<p>\u00ab\u00a0Bien que cette approche unifi\u00e9e puisse fonctionner pour certains patients, elle peut s&rsquo;av\u00e9rer insuffisante pour les sous-groupes \u00e0 haut risque qui n\u00e9cessitent des soins plus sp\u00e9cialis\u00e9s. Par exemple, notre \u00e9tude a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que les patients atteints de maladies chroniques complexes connaissent les augmentations les plus significatives des visites \u00e0 l&rsquo;h\u00f4pital et aux urgences.\u00a0\u00bb<\/p>\n<p>Le syst\u00e8me d\u2019apprentissage par transfert latent a directement mis en \u00e9vidence les effets que ces populations ont eu sur les h\u00f4pitaux, indiquant exactement o\u00f9 les ressources devraient \u00eatre allou\u00e9es.<\/p>\n<p>Si le syst\u00e8me d\u2019apprentissage automatique avait \u00e9t\u00e9 en place vers mars 2020, Wu pense qu\u2019il aurait pu fournir des informations cl\u00e9s pour att\u00e9nuer certains des effets de la pand\u00e9mie, notamment en concentrant les ressources et les soins sur les groupes les plus susceptibles d\u2019en avoir besoin.<\/p>\n<p>\u00ab Cela aurait permis \u00e0 chaque h\u00f4pital de mieux anticiper les besoins en lits de soins intensifs, en ventilateurs ou en personnel sp\u00e9cialis\u00e9, contribuant ainsi \u00e0 \u00e9quilibrer les ressources entre les soins du COVID-19 et d&rsquo;autres services essentiels \u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Wu. \u00ab\u00a0En outre, dans les premiers stades de la pand\u00e9mie, l&rsquo;apprentissage collaboratif entre h\u00f4pitaux aurait \u00e9t\u00e9 particuli\u00e8rement pr\u00e9cieux, en r\u00e9solvant les probl\u00e8mes de raret\u00e9 des donn\u00e9es tout en adaptant les informations aux besoins uniques de chaque h\u00f4pital.\u00a0\u00bb<\/p>\n<p>En regardant les crises pass\u00e9es telles que la pand\u00e9mie de COVID-19 et ses cons\u00e9quences, le syst\u00e8me d\u2019IA d\u00e9velopp\u00e9 par Wu, Chen et leur \u00e9quipe pourrait aider les h\u00f4pitaux \u00e0 g\u00e9rer des maladies beaucoup plus courantes.<\/p>\n<p>\u00ab\u00a0Les maladies chroniques comme le diab\u00e8te, les maladies cardiaques et l&rsquo;asthme pr\u00e9sentent souvent des variations significatives entre les h\u00f4pitaux en raison des diff\u00e9rences dans les ressources disponibles, la d\u00e9mographie des patients et les charges de sant\u00e9 r\u00e9gionales\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Wu.<\/p>\n<p>Les chercheurs pensent que le syst\u00e8me qu&rsquo;ils ont d\u00e9velopp\u00e9 pourrait \u00eatre mis en \u0153uvre dans de nombreux h\u00f4pitaux et syst\u00e8mes de sant\u00e9, ne n\u00e9cessitant qu&rsquo;une infrastructure de partage de donn\u00e9es \u00ab relativement simple \u00bb, selon Wu. M\u00eame les h\u00f4pitaux qui ne sont pas en mesure d\u2019int\u00e9grer activement l\u2019apprentissage automatique pourraient en b\u00e9n\u00e9ficier gr\u00e2ce au partage d\u2019informations.<\/p>\n<p>\u00ab\u00a0En utilisant les r\u00e9sultats partag\u00e9s par les h\u00f4pitaux en r\u00e9seau, cela leur permettrait d&rsquo;acqu\u00e9rir des informations pr\u00e9cieuses\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Wu.<\/p>\n<p>                                        <!-- print only --><\/p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Aux \u00c9tats-Unis, aucun h\u00f4pital n\u2019est pareil. 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Mon engagement r\u00e9side dans l'espoir de cr\u00e9er une communaut\u00e9 inform\u00e9e et empathique, pr\u00eate \u00e0 soutenir ceux qui luttent contre ces \u00e9preuves.\",\"sameAs\":[\"https:\/\/rvh-synergie.org\/\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"L\u2019analyse de l\u2019IA r\u00e9v\u00e8le quatre sous-groupes et besoins de patients atteints de COVID long - RVH-Synergie.org","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/lanalyse-de-lia-revele-quatre-sous-groupes-et-besoins-de-patients-atteints-de-covid-long\/","og_locale":"fr_FR","og_type":"article","og_title":"L\u2019analyse de l\u2019IA r\u00e9v\u00e8le quatre sous-groupes et besoins de patients atteints de COVID long - RVH-Synergie.org","og_description":"Aux \u00c9tats-Unis, aucun h\u00f4pital n\u2019est pareil. 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