L'IA pourrait aider à prédire le risque d'aggravation chez les patients atteints d'HTAP

Les chercheurs ont examiné les dossiers médicaux de 455 personnes atteintes d'hypertension artérielle pulmonaire (HTAP) afin d'identifier les facteurs associés à une aggravation de la maladie. À l'aide d'un modèle informatique basé sur l'apprentissage automatique, ils ont mis en évidence 11 caractéristiques cliniques liées à un risque accru d'aggravation, mais seuls l'indice de masse corporelle et l'indice de distribution des globules rouges présentaient une association statistiquement significative avec l'aggravation clinique.

Environ la moitié des patients ont connu une aggravation de leur état au cours de l'étude, généralement dans un délai d'environ 11 mois. Le modèle s'est révélé assez efficace pour identifier les patients présentant un risque plus élevé. Les chercheurs suggèrent que l'utilisation d'outils de prédiction automatisés comme celui-ci pourrait aider les médecins à détecter les problèmes plus tôt et à adapter le traitement plus rapidement afin d'améliorer les résultats pour les patients.

Lisez l'article publié dans Pulmonary Circulation (en anglais)