La COVID longue, également connue sous le nom de syndrome post-COVID, provoque une très large gamme de symptômes. Ici, la maladie a été définie comme un diagnostic qui ne peut être exclusif à une autre infection : en bref, cela signifie que le diagnostic ne peut pas être enregistré comme celui d’une autre affection unique dans le dossier médical du patient, qu’il comporte évidemment des symptômes du COVID, et qu’il doit ont persisté pendant 2 mois ou plus au cours d’une fenêtre de suivi de 12 mois.
L’équipe de Boston exploite ensuite l’intelligence artificielle pour identifier les signes d’un long COVID qui ne sont pas visibles via les marqueurs standards, suivre l’évolution des différents symptômes au fil du temps et exclure les « fausses » explications alternatives. aux symptômes des patients.
23% de la population pourrait présenter des symptômes de COVID long
Le nouvel outil permet précisément une prévalence de 22,8%un chiffre qui pourrait correspondre à un bilan à long terme plus réaliste de la pandémie, écrivent les chercheurs. L’algorithme utilisé a été développé en extrayant des données anonymisées des dossiers cliniques de près de 300 000 patients suivis dans 14 hôpitaux et 20 centres de santé communautaires du système Mass General Brigham. L’équipe utilise une nouvelle méthode d’IA développée pour cet outil et nommée « phénotypage de précision » : La technique consiste à examiner les dossiers individuels pour identifier les affections et les symptômes déjà connus comme étant liés au COVID-19 et à suivre ces symptômes au fil du temps pour les différencier de ceux d’autres maladies.
L’outil d’IA est en effet capable d’analyser l’histoire de chaque patient au fil du temps et de proposer une approche personnalisée des soins et in fine de réduire, à l’échelle de la population cette fois, les inégalités observées dans les diagnostics et traitements actuels de la COVID longue. En pratique, l’outil passe au crible les dossiers médicaux électroniques afin d’identifier plus précisément les cas de COVID long en analysant la litanie complexe de symptômes persistants, et souvent communs à d’autres pathologies, notamment la fatigue, la toux chronique et le brouillard cérébral.
- Par exemple, l’algorithme peut détecter si l’essoufflement est le résultat de conditions préexistantes comme l’insuffisance cardiaque, l’asthme ou une longue COVID. Ce n’est que lorsque toutes les autres possibilités ont été épuisées que l’outil conclut au diagnostic de COVID long.
Ce protocole d’analyse conclut non seulement à une prévalence beaucoup plus élevée,
près d’un quart de la population
mais permettraidentifier davantage de patients qui devraient recevoir des soins pour cette maladie débilitante. En effet, l’outil était environ 3 % plus précis que ce que capturent les codes CIM-10, avec un biais plus faible. Sa portée plus large garantit que les communautés marginalisées, souvent exclues des études cliniques ou ayant moins accès aux soins, puissent être diagnostiquées et traitées.
“Notre outil d’IA transformera un processus de diagnostic flou en quelque chose de précis et ciblé, donnant aux médecins la capacité de donner un sens à une maladie complexe”, explique l’auteur principal Hossein Estiri, chercheur en IA au Centre d’IA et d’informatique biomédicale du système de santé apprenant. (CAIBILS) au MGB et professeur à Harvard : « Avec cet outil, nous pourrons enfin voir le long COVID tel qu’il est réellement. »
« Les médecins pataugent dans un enchevêtrement de symptômes et d’antécédents médicaux, sans savoir sur quels fils tirer, tout en jonglant avec une charge de travail élevée. Disposer d’un outil basé sur l’IA capable de le faire méthodiquement pourrait changer la donne.
