Système d’IA pour prédire les patients à risque plus élevé de complications du diabète

Plus de 37 millions de personnes aux États-Unis souffrent de diabète, mais beaucoup ne reçoivent pas de soins en temps opportun, ce qui peut entraîner des complications coûteuses, voire mortelles. Bien que des traitements efficaces soient disponibles dans les établissements de soins primaires, les cliniciens ne disposent pas des outils nécessaires pour identifier les personnes les plus à risque. Pour prévenir les problèmes de santé avant qu’ils ne surviennent, des chercheurs de l’Université de Houston développent des prévisions de soins primaires, un système d’aide à la décision clinique qui utilise l’apprentissage en profondeur pour prédire quels patients sont les plus susceptibles de subir des complications.

Le premier outil développé au sein du système innovant d’IA est l’outil de progression de l’indice de gravité des complications du diabète (DCSI), qui, en plus des antécédents médicaux d’un patient, tient compte de la manière dont ses circonstances sociales et environnementales (statut professionnel, mode de vie, niveau d’éducation, sécurité alimentaire – pourrait augmenter leur risque de complications. La recherche montre que ces facteurs sociétaux peuvent affecter la progression de la maladie.

Financé par l’American Board of Family Medicine, l’outil fournira aux cliniciens des informations opportunes et exploitables afin qu’ils puissent intervenir tôt, réduire le pourcentage de personnes atteintes de diabète qui présentent des complications et réduire le nombre de complications affectant chaque patient.

« Notre objectif à long terme est d’aider les cliniciens à devenir plus proactifs et moins réactifs lors du traitement du diabète. En tirant parti des capacités de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, nous pouvons connecter plus efficacement les personnes à risque avec des interventions avant qu’elles ne s’aggravent », a déclaré le Dr. Winston Liaw, chercheur principal du projet et président du Département des systèmes de santé et des sciences de la santé des populations au Tilman J. Fertitta Family College of Medicine.

Pendant des années, les compagnies d’assurance et les chercheurs ont utilisé le DCSI pour quantifier les complications des patients à un moment donné. Pourtant, aucun outil n’existe pour prédire quelles personnes sont les plus à risque d’augmenter les scores DCSI.

L’outil sera développé en collaboration avec le Humana Integrated Health System Sciences Institute de l’Université de Houston et tirera parti d’ensembles de données uniques de Humana Inc. – réclamations, dossiers de santé et facteurs de risque sociaux individuels et communautaires. L’outil sera testé au sein du registre PRIME, une plate-forme nationale qui comprend des millions de patients de soins primaires à l’échelle nationale.

« Le défi avec les outils de prédiction existants est qu’ils fournissent peu d’explications et aucune orientation pour les actions ultérieures, ce qui limite la confiance et la mise en œuvre. L’outil que nous développons informera les cliniciens des raisons pour lesquelles les patients sont à risque et suggérera des actions pour réduire ce risque », a déclaré Ioannis Kakadiaris, Hugh Roy et Lillie Cranz Cullen Professeur d’informatique et de systèmes de santé et de sciences de la santé des populations.

« Humana est ravi de collaborer avec nos partenaires de l’Université de Houston en tirant parti de leur expertise en IA et en analyse prédictive avec notre vaste expérience du diabète en utilisant le DCSI et des solutions de déterminants sociaux ayant un impact sur la santé. Cet outil représente une excellente occasion de mettre des informations exploitables entre les mains de médecins de soins primaires au point de service où se produit un véritable changement en matière de santé », a déclaré le Dr Todd Prewitt, directeur médical d’entreprise, stratégie clinique et analyse chez Humana.

Au-delà du diabète, les chercheurs pensent que l’outil pourrait aider à prédire les complications associées à d’autres conditions, telles que l’hypertension non contrôlée ou l’aggravation de la dépression. L’outil sera particulièrement pertinent alors que l’industrie des soins de santé passe à un modèle de soins basé sur la valeur où les médecins sont récompensés pour l’amélioration de la santé des patients au lieu d’être payés pour chaque visite, procédure ou test, quel que soit le résultat.

Le Fertitta Family College of Medicine, fondé en 2019 dans le cadre d’une mission sociale visant à améliorer la santé et les soins de santé dans les communautés urbaines et rurales mal desservies du Texas, met l’accent sur l’éducation et la recherche en soins primaires.

“En tant que médecins de premier recours, nous avons besoin d’un moyen efficace d’exploiter les quantités massives d’informations que nous recevons pour améliorer la qualité de vie de nos patients. Le nombre de complications qu’un patient subit est fortement associé au décès ou à l’hospitalisation, c’est pourquoi nous avons développé cet outil d’IA est critique », a déclaré Liaw.

Fourni par l’Université de Houston