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E-santé

Intérêt d'une intelligence artificielle pour prédire le risque d'atteinte rénale aiguë

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LONDRES (TICsanté) - Un algorithme d'intelligence artificielle (IA) semble prédire de manière fiable parmi des patients hospitalisés lesquels risquent de développer une insuffisance rénale aiguë, un outil qui pourrait être particulièrement utile en étant intégré dans une application mobile, comme le suggèrent deux études menées par DeepMind (groupe Alphabet, dont fait partie Google) avec des équipes britannique et américaine et publiées dans des revues du groupe Nature Research.

Dans une note de blog, DeepMind se félicite des résultats de ces travaux conduits notamment avec le département américain des anciens combattants, avançant que "cette technologie pourrait dans le futur permettre aux médecins de prendre 48 heures d'avance dans le traitement de l'insuffisance rénale aiguë".

Dans une lettre publiée mercredi par Nature, Nenad Tomasev de DeepMind à Londres et ses collègues décrivent leur approche d'apprentissage profond (deep learning) avec des réseaux de neurones pour mettre au point leur algorithme.

Pour cela, ils ont utilisé les données de santé de plus de 700.000 patients adultes hospitalisés dans quelque 1.800 établissements et services du système de santé des vétérans américains entre 2011 et 2015.

Les données cliniques, les caractéristiques des patients, les résultats d'examens, les prescriptions, les diagnostics ont été analysés pour identifier les critères associés à un risque de survenue d'insuffisance rénale aiguë et établir un modèle prédictif de ce risque.

Après avoir été validé et calibré, l'algorithme a été testé dans un sous-groupe de 70.681 patients, avec l'objectif de donner une estimation du risque d'insuffisance rénale aiguë en continu. Il a permis de prédire correctement 55,8% de l'ensemble des épisodes d'insuffisance rénale aiguë 48 heures avant le diagnostic établi avec les méthodes de surveillance clinique habituelles.

Les chercheurs notent toutefois que pour un cas correctement détecté, le modèle donne deux faux-positifs, en particulier chez des patients avec une insuffisance rénale chronique.

L'algorithme est plus précis pour les cas graves, identifiant jusqu'à 90% des patients dont l'insuffisance rénale aiguë entraîne le recours à une dialyse dans un délai de 90 jours.

Par rapport à d'autres modèles prédictifs, cet algorithme d'intelligence artificielle s'est montré plus performant, ajoutent les chercheurs.

Dans un article de commentaires, Eric Topol du Scripps Research Translational Institute à La Jolla (Californie) souligne l'intérêt de cet outil pour identifier plus rapidement une insuffisance rénale aiguë qui se développe et donner plus de temps aux médecins pour prendre en charge ce problème fréquent et potentiellement mortel.

Mais outre un taux élevé de faux-positifs, il pointe une proportion très faible de femmes (7%) dans la population d'étude et la nécessité de conduire des études prospectives pour confirmer la validité clinique de ce modèle prédictif.

Dans un communiqué, le département américain des anciens combattants indique que le Palo Alto Health Care System va poursuivre ses travaux pour développer l'usage clinique de cet algorithme et proposer une plateforme simple d'utilisation comme outil d'aide à la décision.

Le bénéfice clinique d'une appli mobile à confirmer

DeepMind se félicite également de la publication mercredi, dans NPJ Digital Medicine, d'une étude évaluant son appli mobile développée pour les professionnels de santé, Streams.

Dans cet article, Alistair Connell de l'University College London et ses collègues ont évalué l'intérêt d'un parcours de soins coordonné à l'aide d'une appli mobile pour la prise en charge de l'insuffisance rénale aiguë des patients admis aux urgences, mais avec l'algorithme actuellement utilisé au Royaume-Uni.

A l'aide de cet algorithme intégré, l'appli Streams analyse de manière automatique les données des patients et le cas échéant, génère une alerte envoyée sur les téléphones mobiles de l'équipe soignante.
Les chercheurs ont comparé l'évolution des patients développant une insuffisance rénale aiguë dans un établissement avant l'utilisation de l'appli, entre mai 2016 et janvier 2017, et après, entre mai et septembre 2017, ainsi que par rapport à un autre établissement n'ayant pas déployé l'outil.

Sur le critère principal d'évaluation, à savoir le stade de récupération de la fonction rénale, l'utilisation de l'appli n'a pas permis d'amélioration statistiquement significative même si la tendance était positive. Parmi les 20 critères secondaires, les résultats pour 11 suggéraient un bénéfice mais ils étaient significatifs pour un seul uniquement, le risque d'admission en réanimation ou en en service de néphrologie.

Cependant, l'appli a permis d'améliorer de manière significative le taux de diagnostics aux urgences (de 87,6% à 96,7%), de réduire le délai diagnostique (15 min vs plusieurs heures) ainsi que les coûts de prise en charge.

(Nature et NPG Digital Medicine, Ă©ditions en ligne du 31 juillet)

Luu Ly Do Quang

http://www.computer-engineering.fr/

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