Des chercheurs américains ont développé un algorithme d’intelligence artificielle capable de passer au crible les dossiers de santé électroniques (DSE) et d’aider les médecins à détecter les cas non diagnostiqués de COVID long.
En plus d’identifier les personnes qui devraient recevoir des soins pour cette maladie potentiellement débilitante, l’algorithme pourrait également être utilisé pour tenter de trouver les facteurs génétiques et biochimiques à l’origine de cette maladie encore mystérieuse, qui provoque une série de symptômes, notamment une fatigue extrême, un essoufflement. , des douleurs thoraciques, des problèmes de mémoire, des difficultés à dormir, des palpitations cardiaques et des étourdissements.
Selon les Centers for Disease Control and Prevention (CDC) des États-Unis, environ 7,5 % de la population adulte des États-Unis présente des symptômes de COVID long, ce qui représente 24,75 millions d’individus.
Le nouvel algorithme – développé par des chercheurs du Mass General Brigham et publié dans la revue Med – a été formé sur des données anonymisées provenant des DSE de près de 300 000 patients répartis dans 14 hôpitaux et 20 centres de santé communautaires.
Il utilise une approche connue sous le nom de « phénotypage de précision », qui examine les dossiers individuels pour identifier les symptômes et les affections liés au COVID-19 et les suit au fil du temps pour les différencier d’autres maladies comme l’asthme ou l’insuffisance cardiaque. L’algorithme a identifié une cohorte de plus de 24 000 patients avec une précision de 79,9 %, selon l’article, et a également suggéré que le risque de COVID long augmente avec les infections ultérieures.
“Notre outil d’IA pourrait transformer un processus de diagnostic flou en quelque chose de précis et ciblé, donnant aux cliniciens le pouvoir de donner un sens à une condition difficile”, a déclaré l’auteur principal Hossein Estiri, responsable de la recherche sur l’IA au Centre d’IA et d’informatique biomédicale de le Learning Healthcare System (CAIBILS) à Mass General Brigham, ainsi que professeur agrégé de médecine à la Harvard Medical School.
“Grâce à ce travail, nous pourrons peut-être enfin voir le long COVID tel qu’il est réellement – et plus important encore, comment le traiter”, a-t-il poursuivi, notant que l’IA semble être environ 3 % plus précise que les approches de diagnostic actuelles basées sur sur le code de la Classification internationale des maladies pour les COVID longs (ICD-10), mais plus important encore, il est moins sujet aux biais.
En particulier, les diagnostics des patients utilisant la CIM-10 ont tendance à favoriser les personnes ayant un meilleur accès aux soins de santé, ce qui désavantage les personnes moins fortunées. L’outil d’IA pourrait donc contribuer à réduire les inégalités en matière de soins.
“Cette portée plus large garantit que les communautés marginalisées, souvent mises à l’écart dans les études cliniques, ne sont plus invisibles”, a déclaré Estiri.
Les longs COVID – ou séquelles post-aiguës du COVID-19 (PASC) pour lui donner le terme scientifique – pourraient également être beaucoup plus fréquents que ne l’estime le CDC, selon les chercheurs. Leurs travaux suggèrent que ce chiffre pourrait être de 22,8 %, pas trop loin de l’estimation de 24 % du National Center for Health Statistics pour le Massachusetts, basée sur les données de 2022-2023.
De futures études pourraient explorer l’algorithme dans des cohortes de patients souffrant de maladies spécifiques, comme la maladie pulmonaire obstructive chronique (MPOC) ou le diabète. En attendant, l’équipe prévoit de rendre son algorithme en libre accès afin qu’il puisse être déployé par d’autres systèmes de santé.
Image de Gerd Altmann depuis Pixabay
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