« Il nous faut faire plus de recherche avant de pouvoir utiliser des outils d’intelligence artificielle à la clinique pour prédire le risque de saignement; cette étude de validation du principe est certes porteuse de grands espoirs », a déclaré le Dr Phil WellsLe traitement des thromboses veineuses, la troisième maladie cardiovasculaire la plus mortelle, est une question de « dosage subtil ». De nombreux patients prennent des anticoagulants pendant des mois ou des années pour éviter la formation de caillots dans leurs jambes, mais leur prise s’accompagne d’un risque élevé de saignement important.
Les moyens actuels permettant d’estimer le risque de saignement d’une personne ne tiennent compte que des renseignements recueillis lors de sa première visite, même si un changement de médicament ou une prise de poids indiqué lors de visites de suivi peut avoir un impact considérable sur un tel risque. C’est là qu’intervient l’intelligence artificielle. Des chercheurs de L’Hôpital d’Ottawa et de l’Université d’Ottawa ont formé quatre algorithmes d’apprentissage automatique portant sur huit ans de données sur les visites de 2 542 patients ayant fait une thrombose veineuse, dont 118 ont eu un important saignement.
Comme indiqué dans leur article paru dans la revue Journal of Thrombosis and Haemostasis, ils sont parvenus à la conclusion selon laquelle les modèles d’intelligence artificielle utilisant l’information tirée de toutes les visites de patients donnent de meilleures prédictions quant au risque de saignement d’une personne que les six modèles cliniques actuels.
« Il nous faut faire plus de recherche avant de pouvoir utiliser des outils d’intelligence artificielle à la clinique pour prédire le risque de saignement; cette étude de validation du principe est certes porteuse de grands espoirs », a déclaré le Dr Phil Wells, scientifique principal à L’Hôpital d’Ottawa et professeur à l’Université d’Ottawa.
Financement : Cette recherche a été en partie soutenue par l’Alliance de recherche numérique du Canada.
Auteurs: Soroush Shahryari Fard, Theodore J Perkins, Philip S Wells
Plateaux techniques: The Ottawa Bioinformatics Core Facility
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