{"id":3786,"date":"2025-01-24T17:57:48","date_gmt":"2025-01-24T16:57:48","guid":{"rendered":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/les-modeles-dia-predisent-les-risques-et-le-traitement-du-covid-19-pour-les-patients-hospitalises\/"},"modified":"2025-01-24T17:57:55","modified_gmt":"2025-01-24T16:57:55","slug":"les-modeles-dia-predisent-les-risques-et-le-traitement-du-covid-19-pour-les-patients-hospitalises","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/les-modeles-dia-predisent-les-risques-et-le-traitement-du-covid-19-pour-les-patients-hospitalises\/","title":{"rendered":"Les mod\u00e8les d\u2019IA pr\u00e9disent les risques et le traitement du COVID-19 pour les patients hospitalis\u00e9s"},"content":{"rendered":"
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La grippe saisonni\u00e8re, le virus respiratoire syncytial (VRS) et le COVID-19 circulent activement aux \u00c9tats-Unis. Ces maladies respiratoires contribuent \u00e0 des probl\u00e8mes de sant\u00e9 g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9s, des cas \u00e9tant signal\u00e9s dans diverses r\u00e9gions du pays.<\/p>\n

Gr\u00e2ce \u00e0 l’intelligence artificielle et \u00e0 l’apprentissage automatique, des chercheurs du Christine E. Lynn College of Nursing et du College of Engineering and Computer Science de la Florida Atlantic University, en collaboration avec Memorial Healthcare System, repoussent les limites des soins de sant\u00e9 pour favoriser l’innovation, am\u00e9liorer la prise de d\u00e9cision, et, \u00e0 terme, am\u00e9liorer les r\u00e9sultats en mati\u00e8re de sant\u00e9 des individus et des populations.<\/p>\n

Pour pr\u00e9dire la gravit\u00e9 du COVID-19 et les meilleures interventions th\u00e9rapeutiques pendant la pand\u00e9mie, les chercheurs ont \u00e9tabli un syst\u00e8me d’aide \u00e0 la d\u00e9cision bas\u00e9 sur l’IA en identifiant les caract\u00e9ristiques critiques influen\u00e7ant la gravit\u00e9 des r\u00e9sultats de la maladie chez les patients hospitalis\u00e9s pour le COVID-19 dans un h\u00f4pital du sud de la Floride.<\/p>\n

Plus pr\u00e9cis\u00e9ment, l\u2019\u00e9tude s\u2019est concentr\u00e9e sur la pr\u00e9vision de la n\u00e9cessit\u00e9 d\u2019une admission en unit\u00e9 de soins intensifs (USI) avec ou sans ventilation m\u00e9canique et d\u2019une admission en unit\u00e9 de soins interm\u00e9diaires (IMCU). L\u2019objectif \u00e9tait d\u2019exploiter ces fonctionnalit\u00e9s pour permettre une pr\u00e9vision plus rapide et plus pr\u00e9cise des plans de traitement, emp\u00eachant potentiellement l\u2019aggravation de conditions critiques.<\/p>\n

Pour l’\u00e9tude, les chercheurs ont analys\u00e9 les donn\u00e9es des dossiers de sant\u00e9 \u00e9lectroniques (DSE) de 5\u00a0371 patients admis dans un h\u00f4pital du sud de la Floride avec le COVID-19 entre mars 2020 et janvier 2021. Ils ont form\u00e9 trois mod\u00e8les Random Forest pour pr\u00e9dire la ventilation m\u00e9canique, l’admission en soins intensifs et en IMCU en utilisant 24 variables, y compris les donn\u00e9es sociod\u00e9mographiques, les comorbidit\u00e9s et les m\u00e9dicaments. L’analyse s’est concentr\u00e9e sur les donn\u00e9es recueillies au moment de l’admission \u00e0 l’h\u00f4pital.<\/p>\n

R\u00e9sultats de l’\u00e9tude, publi\u00e9s dans la revue Diagnostic<\/i>au d\u00e9but de l’automne 2024, montrent que les mod\u00e8les pour les admissions en USI avec ventilation m\u00e9canique, en USI et IMCU ont identifi\u00e9 les facteurs suivants qui se chevauchent comme pr\u00e9dicteurs les plus importants parmi les trois r\u00e9sultats\u00a0: \u00e2ge, race, sexe, indice de masse corporelle (IMC), diarrh\u00e9e. , le diab\u00e8te, l’hypertension, les premiers stades de la maladie r\u00e9nale et la pneumonie.<\/p>\n

Les chercheurs ont \u00e9galement d\u00e9couvert que les personnes de 65 ans et plus (\u00ab adultes plus \u00e2g\u00e9s \u00bb), les hommes, les fumeurs actuels et dont l’IMC \u00e9tait class\u00e9 comme \u00ab en surpoids \u00bb et \u00ab ob\u00e8ses \u00bb couraient un plus grand risque de gravit\u00e9 de la maladie. L’\u00e9tude a \u00e9galement explor\u00e9 la gravit\u00e9 de la maladie en fonction de la cooccurrence de facteurs de risque.<\/p>\n

\u00ab\u00a0C’est l’une des tr\u00e8s rares \u00e9tudes qui ont explor\u00e9 de telles interactions entre les facteurs de risque en utilisant des approches d’interpr\u00e9tabilit\u00e9 d’apprentissage automatique. Par exemple, la pneumonie associ\u00e9e au diab\u00e8te a augment\u00e9 le risque de ventilation m\u00e9canique, tandis que la diarrh\u00e9e a interagi fortement avec le diab\u00e8te pour les admissions en soins intensifs\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Debarshi Datta, Ph. .D., auteur principal et professeur adjoint au Christine E. Lynn College of Nursing de la FAU.<\/p>\n

\u00ab\u00a0La gravit\u00e9 de l’IMCU \u00e9tait li\u00e9e \u00e0 des combinaisons telles que la diarrh\u00e9e, la pneumonie et l’hypertension chez les personnes \u00e2g\u00e9es. De plus, des m\u00e9dicaments tels que les bloqueurs des r\u00e9cepteurs de l’angiotensine II et les inhibiteurs de l’ECA semblaient r\u00e9duire la gravit\u00e9 de la maladie, conform\u00e9ment aux recherches ant\u00e9rieures sur leurs effets protecteurs.\u00a0\u00bb<\/p>\n

Les principales caract\u00e9ristiques identifi\u00e9es par l’interpr\u00e9tabilit\u00e9 des mod\u00e8les provenaient des cat\u00e9gories \u00ab caract\u00e9ristiques sociod\u00e9mographiques \u00bb, \u00ab comorbidit\u00e9s pr\u00e9hospitali\u00e8res \u00bb et \u00ab m\u00e9dicaments \u00bb. Cependant, les \u00ab comorbidit\u00e9s pr\u00e9hospitali\u00e8res \u00bb ont jou\u00e9 un r\u00f4le essentiel dans diff\u00e9rentes conditions critiques. En plus de l’importance des caract\u00e9ristiques individuelles, les interactions entre les caract\u00e9ristiques fournissent \u00e9galement des informations cruciales pour pr\u00e9dire l’issue la plus probable de l’\u00e9tat des patients lorsque des plans de traitement urgents sont n\u00e9cessaires lors de l’afflux de patients pendant la pand\u00e9mie.<\/p>\n

Par rapport aux \u00e9tudes ant\u00e9rieures, cette nouvelle approche se distingue par l\u2019utilisation de donn\u00e9es DSE facilement accessibles et par la combinaison de techniques d\u2019interpr\u00e9tabilit\u00e9 d\u2019apprentissage automatique avec des m\u00e9thodes statistiques traditionnelles. Cette m\u00e9thode a permis une compr\u00e9hension plus approfondie de caract\u00e9ristiques telles que l\u2019\u00e2ge, le sexe, l\u2019IMC et les comorbidit\u00e9s telles que le diab\u00e8te et l\u2019hypertension \u00e0 diff\u00e9rents niveaux de gravit\u00e9.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Bien que les biomarqueurs aient \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9s dans d’autres \u00e9tudes, leur accessibilit\u00e9 clinique limit\u00e9e rend nos r\u00e9sultats plus pratiques pour les applications r\u00e9elles en mati\u00e8re de soins de sant\u00e9\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 David Newman, Ph.D., co-auteur, professeur et statisticien, FAU Christine E. Coll\u00e8ge d’infirmi\u00e8res Lynn.<\/p>\n

\u00ab En identifiant les facteurs et interactions critiques influen\u00e7ant les r\u00e9sultats du COVID-19, notre \u00e9tude fournit des informations exploitables pour am\u00e9liorer les soins aux patients et soutenir les syst\u00e8mes de sant\u00e9 dans des conditions de forte demande.<\/p>\n

Il est important de noter que l\u2019application de l\u2019IA et de l\u2019apprentissage automatique dans les soins de sant\u00e9 s\u2019\u00e9tend au-del\u00e0 de la maladie COVID-19 et promet d\u2019am\u00e9liorer le diagnostic, la s\u00e9lection des traitements, la surveillance de la maladie et les r\u00e9sultats pour les patients dans diverses sp\u00e9cialit\u00e9s m\u00e9dicales et \u00e9tablissements de soins de sant\u00e9. Ces connaissances permettent aux autorit\u00e9s de sant\u00e9 publique de planifier et de mettre en \u0153uvre de mani\u00e8re proactive des interventions cibl\u00e9es, att\u00e9nuant ainsi l\u2019impact des \u00e9pid\u00e9mies et optimisant la prestation des soins de sant\u00e9.<\/p>\n

\u00ab Le d\u00e9veloppement d’un syst\u00e8me d’aide \u00e0 la d\u00e9cision bas\u00e9 sur l’IA pour pr\u00e9dire les \u00e9v\u00e9nements cliniques critiques chez les patients hospitalis\u00e9s atteints du COVID-19 r\u00e9pond non seulement aux demandes urgentes d’une pand\u00e9mie, mais ouvre \u00e9galement de nouvelles voies en mati\u00e8re d’IA et d’apprentissage automatique dans les soins de sant\u00e9 \u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Datta.<\/p>\n

\u00ab\u00a0En utilisant des technologies et des algorithmes avanc\u00e9s, tels que l’apprentissage automatique, les chercheurs et les cliniciens peuvent exploiter la puissance des informations bas\u00e9es sur les donn\u00e9es pour r\u00e9volutionner les soins aux patients.\u00a0\u00bb<\/p>\n

Les co-auteurs de l’\u00e9tude sont Subhosit Ray, Ph.D., boursier postdoctoral\u00a0; Laurie Martinez, Ph.D., professeure adjointe\u00a0; Safiya George Dalmida, Ph.D., ancienne doyenne\u00a0; le tout avec le Christine E. Lynn College of Nursing de la FAU\u00a0; Javad Hashemi, Ph.D., pr\u00e9sident inaugural et professeur du D\u00e9partement de g\u00e9nie biom\u00e9dical et doyen associ\u00e9 \u00e0 la recherche, Coll\u00e8ge FAU d’ing\u00e9nierie et d’informatique\u00a0; Candice Sareli, MD, vice-pr\u00e9sidente et directrice de la recherche m\u00e9dicale, Memorial Healthcare System\u00a0; et Paul Eckardt, MD, chef de la Division Memorial des maladies infectieuses, Memorial Healthcare System.<\/p>\n

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