"Garder une pensée synthétique et hiérarchisée est essentiel pour fournir des soins appropriés" Peter Vollenweider et Gérard Waeber, RMS : 20/11/2024
Chrysafi P, Lam B, Carton S, Patell R. From Code to Clots: Applying Machine Learning to Clinical Aspects of Venous Thromboembolism Prevention, Diagnosis, and Management. Hamostaseologie. 2024 Dec;44(6):429-445. doi: 10.1055/a-2415-8408. Epub 2024 Dec 10. PMID: 39657652.
https://www.thieme-connect.com/products/ejournals/abstract/10.1055/a-2415-8408
Article libre d'accès
L’incidence élevée de la thromboembolie veineuse (TEV) à l’échelle mondiale et la charge de morbidité et de mortalité associée à la maladie en font un problème urgent.
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L’incidence élevée de la thromboembolie veineuse (TEV) à l’échelle mondiale et la charge de morbidité et de mortalité associée à la maladie en font un problème urgent.
L’apprentissage automatique (ML) peut améliorer la prévention, la détection et le traitement de la TEV.
La capacité de cette nouvelle technologie à traiter de grandes quantités de données de grande dimension peut aider à identifier de nouveaux facteurs de risque et à mieux stratifier les patients en fonction du risque de thromboprophylaxie.
Les applications de l’apprentissage automatique pour la TEV comprennent des systèmes qui interprètent l’imagerie médicale, évaluent la gravité de la TEV, adaptent le traitement aux besoins individuels des patients et identifient les cas de TEV pour faciliter la surveillance.
L’intelligence artificielle générative peut être exploitée pour concevoir de nouvelles molécules telles que de nouveaux anticoagulants, générer des données synthétiques pour élargir les ensembles de données et réduire la charge clinique en aidant à générer des notes cliniques.
Les défis potentiels dans les applications de ces nouvelles technologies comprennent la disponibilité de grands ensembles de données multidimensionnels, des études prospectives et des essais cliniques pour garantir la sécurité et l’efficacité, une évaluation continue de la qualité pour maintenir la précision des algorithmes, l’atténuation des biais indésirables et des garde-fous réglementaires et juridiques pour protéger les patients et les prestataires de soins.
Nous proposons une approche pratique pour que les cliniciens intègrent le ML dans la recherche, depuis le choix des problèmes appropriés jusqu'à l'intégration du ML dans les flux de travail cliniques.
Le ML offre de nombreuses promesses et opportunités aux cliniciens et aux chercheurs en thrombose veineuse (TEV) pour traduire cette technologie en clinique et en faire bénéficier directement les patients.
Analyse By PERPLIXITY
L'apprentissage automatique (ML) révolutionne la prévention, le diagnostic et la prise en charge de la thromboembolie veineuse (TEV). Les techniques d'apprentissage automatique offrent des avantages significatifs dans le traitement de grandes quantités de données de grande dimension, l'identification de nouveaux facteurs de risque et l'amélioration de la stratification du risque de TEV
Prévention
Les modèles ML ont démontré des performances supérieures dans la prédiction du risque de thrombose veineuse (TEV) par rapport aux systèmes de notation traditionnels :
Les applications ML dans le diagnostic de la thromboembolie veineuse (TEV) comprennent :
Gestion
* Le ML contribue à la gestion personnalisée de la thromboembolie veineuse (TEV) en :
Performances et défis
Les modèles ML ont montré des résultats prometteurs :
Revenons à l'article
La capacité de cette nouvelle technologie à traiter de grandes quantités de données de grande dimension peut aider à identifier de nouveaux facteurs de risque et à mieux stratifier les patients en fonction du risque de thromboprophylaxie.
Les applications de l’apprentissage automatique pour la TEV comprennent des systèmes qui interprètent l’imagerie médicale, évaluent la gravité de la TEV, adaptent le traitement aux besoins individuels des patients et identifient les cas de TEV pour faciliter la surveillance.
L’intelligence artificielle générative peut être exploitée pour concevoir de nouvelles molécules telles que de nouveaux anticoagulants, générer des données synthétiques pour élargir les ensembles de données et réduire la charge clinique en aidant à générer des notes cliniques.
Les défis potentiels dans les applications de ces nouvelles technologies comprennent la disponibilité de grands ensembles de données multidimensionnels, des études prospectives et des essais cliniques pour garantir la sécurité et l’efficacité, une évaluation continue de la qualité pour maintenir la précision des algorithmes, l’atténuation des biais indésirables et des garde-fous réglementaires et juridiques pour protéger les patients et les prestataires de soins.
Nous proposons une approche pratique pour que les cliniciens intègrent le ML dans la recherche, depuis le choix des problèmes appropriés jusqu'à l'intégration du ML dans les flux de travail cliniques.
Le ML offre de nombreuses promesses et opportunités aux cliniciens et aux chercheurs en thrombose veineuse (TEV) pour traduire cette technologie en clinique et en faire bénéficier directement les patients.
Analyse By PERPLIXITY
L'apprentissage automatique (ML) révolutionne la prévention, le diagnostic et la prise en charge de la thromboembolie veineuse (TEV). Les techniques d'apprentissage automatique offrent des avantages significatifs dans le traitement de grandes quantités de données de grande dimension, l'identification de nouveaux facteurs de risque et l'amélioration de la stratification du risque de TEV
Prévention
Les modèles ML ont démontré des performances supérieures dans la prédiction du risque de thrombose veineuse (TEV) par rapport aux systèmes de notation traditionnels :
Les algorithmes de super-apprentissage ont surpassé le score IMPROVE dans la prédiction de la thrombose veineuse (TEV) chez les patients gravement malades (statistique c : 0,69 contre 0,59)- Les modèles ML ont montré une discrimination et un étalonnage améliorés pour l'évaluation du risque de thrombose veineuse (TEV) chez les patients orthopédiques subissant une arthroplastie de la hanche
Diagnostic
- * Interprétation de l'imagerie médicale pour détecter la thrombose veineuse (TEV)
* Traitement du langage naturel (TLN) pour identifier les cas de thrombose veineuse (TEV) à partir de notes cliniques et radiologiques, améliorant ainsi les systèmes de surveillance - * Méthodes ML-NLP pour identifier les TVP dans les rapports en texte libre, avec des modèles très performants utilisant des techniques de vectorisation et d'apprentissage en profondeur
Gestion
* Le ML contribue à la gestion personnalisée de la thromboembolie veineuse (TEV) en :
- Évaluer la gravité de la thrombose veineuse (TEV) pour guider les décisions thérapeutiques
- * Adapter le traitement aux besoins individuels du patient
- * Concevoir potentiellement de nouveaux anticoagulants grâce à l'IA générative
Performances et défis
Les modèles ML ont montré des résultats prometteurs :- Sensibilité élevée (0,87) et spécificité (0,96) dans le diagnostic et la prédiction de la thromboembolie veineuse (TEV)
- Amélioration de la précision dans l'identification des facteurs de risque de thrombose veineuse (TEV) et dans la stratification des patients pour la thromboprophylaxie
* Besoin de grands ensembles de données multidimensionnels- * Obligation d'études prospectives et d'essais cliniques pour garantir la sécurité et l'efficacité
- * Évaluation continue de la qualité pour maintenir la précision de l'algorithme
- * Atténuation des biais indésirables
- * Mise en place de cadres réglementaires et juridiques pour protéger les patients et les prestataires
Revenons à l'article
Opportunités et défis futurs de l'apprentissage automatique pour la thromboembolie veineuse.
Étapes pratiques pour débuter avec l'apprentissage automatique dans la recherche clinique et les applications
Aperçu des tâches liées à la thromboembolie veineuse (TEV) et des modalités de donnéesµ
Les conclusions de l'article
L'IA a longtemps joué un rôle dans le domaine de la thromboembolie veineuse (TEV), d'abord avec des modèles de régression logistique alimentant des scores de prédiction des risques et le traitement du langage naturel (NLP) basé sur des règles pour identifier les cas dans les dossiers médicaux. Avec l'évolution des modèles statistiques, de nouvelles opportunités apparaissent pour exploiter les approches modernes d'apprentissage automatique afin d'améliorer les soins cliniques
À l'horizon proche se trouvent des techniques d'IA générative permettant la création de nouvelles données. De grands modèles existants peuvent être appliqués à diverses tâches sans personnalisation supplémentaire, ouvrant la porte aux chercheurs et cliniciens extérieurs au domaine de l'apprentissage automatique pour explorer de nouveaux outils
Cependant, le domaine de la TEV doit se concentrer ensuite sur la transposition de cette nouvelle technologie en clinique afin que les prestataires et les patients puissent en voir les bénéfices au quotidien.
Comme mentionné précédemment, les approches existantes d'apprentissage automatique pour divers aspects de la TEV sont caractérisées par un cloisonnement institutionnel conduisant à des résultats et des artefacts non généralisables. L'IA générative, sous forme de modèles de base pré-entraînés et de modèles génératifs d'autres corpus non étiquetés liés à la TEV, promet une issue à cette situation
Les modèles au sein de ces paradigmes émergents ont le potentiel d'être généralisés à travers les domaines. Ils ont également le potentiel de faciliter la collecte de données en automatisant l'examen des dossiers, réduisant davantage le problème de la disponibilité des données.Pourtant, les chercheurs cherchant à exploiter le potentiel de ces modèles doivent faire face au coût, à l'accès limité et aux préoccupations de confidentialité des modèles basés sur des API, ou au défi technique et computationnel de l'ajustement fin de modèles fondamentaux plus petits ou du pré-entraînement de nouveaux modèles génératifs
De plus, lorsque les préoccupations de confidentialité rendent impossible la publication des données d'entraînement et souvent du modèle lui-même, il est essentiel de trouver des moyens pour que le modèle entraîné soit utile aux médecins d'autres institutions et joue un rôle dans l'avancement du domaine de la TEV assistée par l'apprentissage automatique à une échelle plus large. Bien que l'IA générative promette des solutions potentielles à ces problèmes, il existe un besoin impératif de recherches futures pour concrétiser ces solutions
Attention à l'anxiété de la digitalisation, le médecin doit continuer à assurer la prise en charge des patients, l'IA va s'immiscer progressivement sans nos habitudes en faisant le tri entre ce qui apporte quelque chose de concret pour le médecin et le patient et ce qui est totalement inutile.
Indépendamment des capacités émergentes de l'IA générative, il est nécessaire que les chercheurs considèrent l'applicabilité pratique des modèles développés dans un contexte de recherche. Lorsqu'un certain type de modèle est entraîné pour atteindre une certaine AUC sur une tâche liée à la TEV sur les données internes d'une institution, les obstacles empêchant les médecins de cette institution d'utiliser ce modèle comme un outil clinique fiable et utile doivent être compris et abordés. L'interprétabilité, l'équité et les facteurs humains sont tous des éléments de cette question qui ont tendance à être négligés une fois que le modèle a été entraîné et évalué
De plus, lorsque les préoccupations de confidentialité rendent impossible la publication des données d'entraînement et souvent du modèle lui-même, il est essentiel de trouver des moyens pour que le modèle entraîné soit utile aux médecins d'autres institutions et joue un rôle dans l'avancement du domaine de la TEV assistée par l'apprentissage automatique à une échelle plus large. Bien que l'IA générative promette des solutions potentielles à ces problèmes, il existe un besoin impératif de recherches futures pour concrétiser ces solutions
Commentaire
Beaucoup de perspectives pour la MTEV grâce à l'IA mais on avance pas à pas.
L’apprentissage automatique offre un potentiel important pour améliorer les soins de la thromboembolie veineuse (TEV) dans les domaines de la prévention, du diagnostic et de la gestion, mais une mise en œuvre minutieuse et une évaluation continue sont nécessaires pour maximiser ses avantages dans la pratique clinique.
L’apprentissage automatique offre un potentiel important pour améliorer les soins de la thromboembolie veineuse (TEV) dans les domaines de la prévention, du diagnostic et de la gestion, mais une mise en œuvre minutieuse et une évaluation continue sont nécessaires pour maximiser ses avantages dans la pratique clinique.
Attention à l'anxiété de la digitalisation, le médecin doit continuer à assurer la prise en charge des patients, l'IA va s'immiscer progressivement sans nos habitudes en faisant le tri entre ce qui apporte quelque chose de concret pour le médecin et le patient et ce qui est totalement inutile.
L'IA ne doit pas être un effet de mode mais un outil qui fait accéder à la MEDECINE AUGMENTEE , le médecin restant aux commandes