Cette IA compare les données médicales d’un patient avant et après qu’il a eu le covid pour prédire s’il est atteint d’un Covid long, avec plus de 80% de réussite.
Dépistage du Covid
Malgré un nombre croissant d’études sur le sujet, le Covid long reste difficile à diagnostiquer. Il peut causer un grand nombre de symptômes très variés (plus d’une cinquantaine) qui varient en intensité avec le temps. Et même si un grand nombre de patients hospitalisés pour covid développent ces symptômes (jusqu’à 50% selon une étude chinoise récente), des patients qui n’ont jamais eu le covid semblent aussi pouvoir les développer (à un taux plus faible, certes), comme le montrait ce preprint américain. Donc les symptômes à eux seuls ne suffisent pas pour détecter un cas de Covid long. Ce qui est problématique surtout pour identifier des participants pour des recherches sur cette maladie, essentielles pour trouver des traitements efficaces. Dans un article publié dans The Lancet Digital Health, des chercheurs de l’Université du Colorado (États-Unis) proposent un nouvel outil pour faciliter cette détection de patients de Covid long, une intelligence artificielle qui analyse toutes les données médicales des patients avant et après l’infection au coronavirus et qui parvient à identifier les cas de Covid long avec un taux de réussite élevé.
Le Big Data à la chasse du Covid long
Les chercheurs ont entraîné leur modèle d’intelligence artificielle avec les données démographiques et cliniques de 597 patients suivis dans trois cliniques spécialisées dans le traitement du Covid long aux États-Unis. Leur modèle a appris à identifier ces patients de Covid long en comparant les données médicales avant et après qu’ils ont eu le Covid-19. Ainsi, il déterminait si ces données changeaient après l’infection : des nouveaux médicaments, des visites médicales plus fréquentes, de nouveaux symptômes, etc. Comme contrôle, le modèle a utilisé les données de près de 100.000 patients covid venant des villes où étaient situées ces cliniques de Covid long, dont 19.000 ont été hospitalisés pour Covid-19 et 78.000 qui n’ont pas été hospitalisés.
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