L’actualité numérique des industries de santé

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    Etudes

    Un algorithme automatisé efficace pour prédire la mortalité en réanimation

    PARIS (TICpharma) - Un algorithme automatisé d'intelligence artificielle (IA) conçu pour prédire la mortalité en réanimation à partir de l'électrocardiogramme (ECG) et de la pression artérielle, sans nécessiter de prélèvements sanguins, apparaît supérieur au score IGS2, selon une étude française présentée le 19 septembre au congrès de la Société française d'anesthésie et de réanimation (Sfar) à Paris.

    Les indices existants pour prédire la mortalité reposent sur des éléments cliniques et biologiques, ces derniers nécessitant des prélèvements sanguins. L'IGS2 est le score le plus utilisé en France et en Europe, rappelle-t-on.

    La prédiction de la mortalité en réanimation est importante, pour le triage des patients mais aussi pour la comparaison des traitements et les études médico-économiques, soulignent Salah Boussen de l'Assistance publique-hôpitaux de Marseille (AP-HM) et ses collègues.

    Ils ont évalué un algorithme reposant sur une analyse automatisée du signal de pression artérielle et de fréquence cardiaque pour prédire la mortalité après 24 heures de séjour en réanimation. Il prend en compte les paramètres journaliers issus de la fréquence cardiaque, de la pression artérielle systolique, diastolique et moyenne incluant les valeurs moyennes des 24 heures, des mesures de complexité et des temps passés dans des intervalles définis.

    A côté de cela étaient recueillis le score SOFA (Sepsis-Related Organ Failure Assessment) journalier, l'âge et le score de Glasgow. Les performances de l'algorithme associé à l'âge et au score de Glasgow ont été comparées à celles de l'IGS2 (qui prend aussi en compte, entre autres, l'âge et le score de Glasgow).

    L'étude a inclus 518 patients, qui avaient une mesure invasive de la pression artérielle et étaient hospitalisés plus de 24 heures.

    Les chercheurs ont établi que les meilleurs "prédicteurs" de mortalité étaient l'âge, le score de Glasgow, la complexité et la variabilité de la fréquence cardiaque, et la moyenne de la pression artérielle diastolique.

    Avec l'algorithme Adaboost M1, 92,1% des patients étaient classés correctement.

    Cet algorithme a été appliqué à une cohorte indépendante de 111 patients. La précision de l'algorithme était alors de 84,7%, contre 76,6% pour l'IGS2.

    "L’analyse automatisée des signaux issus du monitorage associée au score de Glasgow et à l’âge permet grâce aux algorithmes d’IA de prédire non seulement la mortalité mieux que l’IGS2, et cela sans dosage biologique, mais aussi de suivre la gravité du patient automatiquement en continu", concluent les auteurs, qui soulignent qu'une étude multicentrique est nécessaire pour pouvoir généraliser l’algorithme.

    Carole Debray

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