La cholangite aiguë est une infection bactérienne potentiellement mortelle qui est souvent associée à des calculs biliaires. Les symptômes comprennent la fièvre, la jaunisse, des douleurs dans le quadrant supérieur droit et une élévation des enzymes hépatiques.
Bien que ces symptômes puissent sembler distinctifs et révélateurs, ils sont malheureusement similaires à ceux d’une condition très différente : l’hépatite associée à l’alcool. Cela représente un défi pour le personnel des services d’urgence et les autres professionnels de la santé qui doivent diagnostiquer et traiter les patients présentant des anomalies des enzymes hépatiques et des réponses inflammatoires systémiques.
Une nouvelle recherche de la Mayo Clinic révèle que les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent aider le personnel de santé à distinguer les deux conditions. Dans un article publié dans Actes de la clinique Mayoles chercheurs montrent comment les algorithmes peuvent être des outils prédictifs efficaces en utilisant quelques variables simples et des informations cliniques structurées disponibles en routine.
Cette étude a été motivée par le fait que de nombreux prestataires de soins médicaux du service des urgences ou des soins intensifs ont du mal à distinguer la cholangite aiguë et l’hépatite associée à l’alcool, qui sont des conditions très différentes qui peuvent se présenter de manière similaire.
Joseph Ahn, MD, boursier de troisième année en gastro-entérologie et hépatologie, Mayo Clinic, Rochester
Le Dr Ahn est le premier auteur de l’étude.
“Nous avons développé et formé des algorithmes d’apprentissage automatique pour distinguer les deux conditions en utilisant certaines des valeurs de laboratoire couramment disponibles que tous ces patients devraient avoir”, explique le Dr Ahn. “Les algorithmes d’apprentissage automatique ont démontré d’excellentes performances pour discriminer les deux conditions, avec une précision de plus de 93 %.”
Les chercheurs ont analysé les dossiers de santé électroniques de 459 patients âgés de plus de 18 ans qui ont été admis à la Mayo Clinic de Rochester entre le 1er janvier 2010 et le 31 décembre 2019. Les patients ont été diagnostiqués avec une cholangite aiguë ou une hépatite associée à l’alcool.
Dix valeurs de laboratoire disponibles en routine ont été recueillies au moment de l’admission. Après le retrait des patients dont les données étaient incomplètes, 260 patients atteints d’hépatite alcoolique et 194 atteints d’angiocholite aiguë sont restés. Ces données ont été utilisées pour former huit algorithmes d’apprentissage automatique.
Les chercheurs ont également validé les résultats en externe en utilisant une cohorte de patients en soins intensifs qui ont été vus au Beth Israel Deaconess Medical Center à Boston entre 2001 et 2012. Les algorithmes ont également surpassé les médecins qui ont participé à une enquête en ligne, qui est décrite dans l’article.
“L’étude met en évidence le potentiel des algorithmes d’apprentissage automatique pour aider à la prise de décision clinique en cas d’incertitude”, déclare le Dr Ahn. “Il existe de nombreux cas de gastro-entérologues recevant des consultations pour une cholangiopancréatographie rétrograde endoscopique urgente chez des patients qui nient initialement des antécédents de consommation d’alcool mais qui se révèlent plus tard avoir une hépatite associée à l’alcool. Dans certaines situations, l’incapacité d’obtenir des antécédents fiables de patients atteints d’une altération l’état mental ou le manque d’accès aux modalités d’imagerie dans les zones mal desservies peut obliger les prestataires à prendre la décision sur la base d’une quantité limitée de données objectives.”
Si les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être rendus facilement accessibles avec une calculatrice en ligne ou une application pour smartphone, ils peuvent aider le personnel de santé qui est présenté en urgence avec un patient gravement malade avec des enzymes hépatiques anormales, selon l’étude.
“Pour les patients, cela conduirait à une meilleure précision du diagnostic et réduirait le nombre de tests supplémentaires ou la commande inappropriée de procédures invasives, ce qui pourrait retarder le diagnostic correct ou exposer les patients au risque de complications inutiles”, explique le Dr Ahn.
La source:
Référence de la revue :
Ah, JC, et coll. (2022) Les techniques d’apprentissage automatique différencient l’hépatite associée à l’alcool de la cholangite aiguë chez les patients présentant une inflammation systémique et des enzymes hépatiques élevées. Actes de la clinique Mayo. doi.org/10.1016/j.mayocp.2022.01.028.
