" Il y a trois grands thèmes dans la science du vingtième siècle : l'atome, l'ordinateur et le gène " Harold Varmus (Nationl Institutes of Health) ,1993
" Prédire est très difficile, prédire l'avenir plus difficile encore" Yogi Berra
" Prédire est très difficile, prédire l'avenir plus difficile encore" Yogi Berra
La MTEV est une affection chronique avec à la fois un risque de récidive et un risque hémorragique
Concernant le risque de récidive il serait intéréssant d'évaluer pour chaque patient la "CHARGE THROMBOGENE" du patient.
Celle-ci comporte différents paramétres peu utilisés ou de manière empirique mais qui associés pourrait certainement stratifier lerrisque de récidive
Il existe des scores de risque de récidive mais aucun n'est prafait , c'est la "vie des scores"
Nous connaissons la plupart de ces facteurs, il reste à les valider et à construire une échelle de risques, le risque de récidive conditionne le risque hémorragique.
Quels sont ces facteurs ,
- Facteurs individuels :
* Age > 65 ans > 75 ans
* Sexe
* Antécédent personel de MTEV, TVP proximale, distale , EP TVP +EP,
* Antécédent famililal de MTEV (1° degré) avant 60 ans : proximale, distale et ou EP
* Antécédent peresonnel d'affection CV
* Tabac
Concernant le risque de récidive il serait intéréssant d'évaluer pour chaque patient la "CHARGE THROMBOGENE" du patient.
Celle-ci comporte différents paramétres peu utilisés ou de manière empirique mais qui associés pourrait certainement stratifier lerrisque de récidive
Il existe des scores de risque de récidive mais aucun n'est prafait , c'est la "vie des scores"
Nous connaissons la plupart de ces facteurs, il reste à les valider et à construire une échelle de risques, le risque de récidive conditionne le risque hémorragique.
Quels sont ces facteurs ,
- Facteurs individuels :
* Age > 65 ans > 75 ans
* Sexe
* Antécédent personel de MTEV, TVP proximale, distale , EP TVP +EP,
* Antécédent famililal de MTEV (1° degré) avant 60 ans : proximale, distale et ou EP
* Antécédent peresonnel d'affection CV
* Tabac
* Obésité
* Sédentarité
* Sédentarité
*Thrombophilie constitutionnelle et ou acquise
* Cancer actif
* Mobilité réduite
* Maladie inflammatoire
* Maladie auto immune
- Facteurs cliniques de la MTEV :
* facteur déclenchant ; réversible, semi réversible, non réversible
* Pas de facteur déclenchant
* TVP site inhabituel
* EP symptomatique ou asymptromatique, distale ou proximale ou sous sous segemntaire
- Facteurs biologiques
* D Dimères plasmatiques au cours du traitement (notion d'augmentation régulière) après l'arrêt du traitement *
* Lp(a) à évaluer
* Facteur VIII
* Fibronogéne
* Article très récent rur les D Dimères et récidive post MTEV non provoquér de l'équipe de Grégoire Le Gal et Marc Carrier, BRAVO
Yan Xu, Faizan Khan, Michael J. Kovacs, Elham Sabri, Marc Carrier, Marc Righini, Susan R. Kahn, Philip S. Wells, David R. Anderson, Isabelle Chagnon, Mark A. Crowther, Richard H. White, Marc Rodger, Grégoire Le Gal, Serial D-dimers after anticoagulant cessation in unprovoked venous thromboembolism: Data from the REVERSE cohort study,
Thrombosis Research, Volume 231, 2023,
https://www-sciencedirect-com.proxy.insermbiblio.inist.fr/science/article/pii/S0049384823002712
"Dans cette étude de cohorte prospective portant sur plus de 200 patients dont les taux de D-dimères de base et répétés ont été établis après l'arrêt systématique de l'OAC pour TEV non provoquée, nous avons observé une augmentation des taux de D-dimères dans la cohorte globale. Comparés aux patients présentant des taux de D-dimères normaux avant l'arrêt de l'OAC et après 1 mois d'arrêt, ceux présentant un taux de D-dimères élevé à l'un ou l'autre moment présentaient un risque 1,6 fois plus élevé de récidive de TEV au cours du suivi. Le rôle des D-dimères en série comme stratification du risque de récidive de MTEV est probablement intéressant "
Les niveaux normaux en série de D-dimères ont le potentiel d’identifier les patients présentant un faible risque de récidive de MTEV. De plus, le ∆D-dimère, quelle que soit son élévation au-dessus du seuil de, peut prédire une MTEV récurrente.
Le débat sur les D Dimères est relancé magnifiquement
- Facteurs génétiques
* L'ADN ne nous a pas délivré encore tous ses secrets
* Le groupe sanguin NON O
- Facteurs environnementaux
* Changement climatique, pollution, empreinte carbone
- Facteurs thérapeutiques
* durée de l'anticoagulation et avec quel anticoagulant
- Facteurs anatomiques
* Présence ou non d'une obstrutcion résiduelle : TVP; EP
* Site anatomique de la TVP, caractère segmentaire ou non
Alors rien de bien nouveau dans ce ce listing de ces différents paramètres mais leur quantification est à envisager.
Pris séparément ils sont très différents mais leur association devrait permettre d'isoler une population à surrisque devant bénéficier d'une anticoagulation définitive en acceptant le risque hémorragique qui devra être le plus bas possible (AntiXI)
La solution : Machine Learning ? Une évidence ! L'IA est la SOLUTION
SIMULATION
* Cancer actif
* Mobilité réduite
* Maladie inflammatoire
* Maladie auto immune
- Facteurs cliniques de la MTEV :
* facteur déclenchant ; réversible, semi réversible, non réversible
* Pas de facteur déclenchant
* TVP site inhabituel
* EP symptomatique ou asymptromatique, distale ou proximale ou sous sous segemntaire
- Facteurs biologiques
* D Dimères plasmatiques au cours du traitement (notion d'augmentation régulière) après l'arrêt du traitement *
* Lp(a) à évaluer
* Facteur VIII
* Fibronogéne
* Article très récent rur les D Dimères et récidive post MTEV non provoquér de l'équipe de Grégoire Le Gal et Marc Carrier, BRAVO
Yan Xu, Faizan Khan, Michael J. Kovacs, Elham Sabri, Marc Carrier, Marc Righini, Susan R. Kahn, Philip S. Wells, David R. Anderson, Isabelle Chagnon, Mark A. Crowther, Richard H. White, Marc Rodger, Grégoire Le Gal, Serial D-dimers after anticoagulant cessation in unprovoked venous thromboembolism: Data from the REVERSE cohort study,
Thrombosis Research, Volume 231, 2023,
https://www-sciencedirect-com.proxy.insermbiblio.inist.fr/science/article/pii/S0049384823002712
"Dans cette étude de cohorte prospective portant sur plus de 200 patients dont les taux de D-dimères de base et répétés ont été établis après l'arrêt systématique de l'OAC pour TEV non provoquée, nous avons observé une augmentation des taux de D-dimères dans la cohorte globale. Comparés aux patients présentant des taux de D-dimères normaux avant l'arrêt de l'OAC et après 1 mois d'arrêt, ceux présentant un taux de D-dimères élevé à l'un ou l'autre moment présentaient un risque 1,6 fois plus élevé de récidive de TEV au cours du suivi. Le rôle des D-dimères en série comme stratification du risque de récidive de MTEV est probablement intéressant "
Les niveaux normaux en série de D-dimères ont le potentiel d’identifier les patients présentant un faible risque de récidive de MTEV. De plus, le ∆D-dimère, quelle que soit son élévation au-dessus du seuil de, peut prédire une MTEV récurrente.
Le débat sur les D Dimères est relancé magnifiquement
- Facteurs génétiques
* L'ADN ne nous a pas délivré encore tous ses secrets
* Le groupe sanguin NON O
- Facteurs environnementaux
* Changement climatique, pollution, empreinte carbone
- Facteurs thérapeutiques
* durée de l'anticoagulation et avec quel anticoagulant
- Facteurs anatomiques
* Présence ou non d'une obstrutcion résiduelle : TVP; EP
* Site anatomique de la TVP, caractère segmentaire ou non
Alors rien de bien nouveau dans ce ce listing de ces différents paramètres mais leur quantification est à envisager.
Pris séparément ils sont très différents mais leur association devrait permettre d'isoler une population à surrisque devant bénéficier d'une anticoagulation définitive en acceptant le risque hémorragique qui devra être le plus bas possible (AntiXI)
La solution : Machine Learning ? Une évidence ! L'IA est la SOLUTION
SIMULATION
D'aprés
Kaku M : VISIONS, comment la science va révolutionner le XXI° siècle, 1999; Ed Albin Michel
Haseltime W : Time 1996, N° spécial p25
Kaku M : VISIONS, comment la science va révolutionner le XXI° siècle, 1999; Ed Albin Michel
Haseltime W : Time 1996, N° spécial p25
Consultation de médecine générale en 2030 ou plus
Votre médecin vous fera une prise de sang qui sera expédiée à un laboratoire de génétique et en monis de 1 mois, l'ensemble de votre séquence génétique sera disponible.Le médecin n'aura plus qu'à mettre votre séquence personnelle d'ADN dans un ordinateur qui déterminera si vous êtes atteints des 5000 maladies génétiques connues.Il utilisera votre séquence d'ADN personnel pour prédire les chances mathématiques de developper une maladie connexe. Il sera laors à même de recommander des mesures préventives des années avant que se manifeste un quelconque symptome.....Votre séquence ADN personnalisée sera en conséquence la base sur laquelle pourra être analysée votre santé.
Nous entrerons d'une médecine fondée sur le traitement vers une médecine fondée sur la prévention.
Un retour aux sources en quelque sorte "mieux vaut prévenir que guérir"
La médecine en 2040 par ChatGPT
Il est difficile de prédire avec certitude à quoi ressemblera la médecine en 2040, car de nombreux facteurs peuvent influencer son évolution, notamment les avancées technologiques, les découvertes scientifiques, les progrès économiques et les besoins de la société. Cependant, nous pouvons spéculer sur certaines tendances potentielles qui pourraient façonner la médecine en 2040 :
Il est difficile de prédire avec certitude à quoi ressemblera la médecine en 2040, car de nombreux facteurs peuvent influencer son évolution, notamment les avancées technologiques, les découvertes scientifiques, les progrès économiques et les besoins de la société. Cependant, nous pouvons spéculer sur certaines tendances potentielles qui pourraient façonner la médecine en 2040 :
La médecine personnalisée : Les avancées dans la génomique et la médecine moléculaire pourraient permettre une meilleure compréhension des maladies au niveau individuel. Les traitements pourraient être adaptés aux caractéristiques génétiques et moléculaires de chaque patient, améliorant ainsi l'efficacité des soins.
L'intelligence artificielle (IA) : L'IA devrait jouer un rôle de plus en plus important dans le diagnostic, la prise de décision clinique et la gestion des dossiers médicaux. Les médecins pourraient collaborer avec des systèmes d'IA pour améliorer la précision et l'efficacité des soins.
Les nanotechnologies : Les nanomatériaux et les nanodispositifs pourraient être utilisés pour la détection précoce des maladies, la délivrance ciblée de médicaments et la régénération des tissus. Cela pourrait révolutionner la médecine régénérative et la chirurgie.
La médecine régénérative : En 2040, il est possible que les techniques de régénération tissulaire soient plus avancées, permettant la reconstruction d'organes et de tissus défaillants à partir de cellules souches ou d'autres approches.
La télémédecine : La télémédecine continuera de se développer, permettant aux patients d'accéder à des soins médicaux à distance. Les consultations virtuelles pourraient devenir courantes pour des diagnostics simples et des suivis médicaux.
La médecine préventive : Les progrès dans la compréhension des facteurs de risque génétiques et environnementaux pourraient permettre une médecine plus axée sur la prévention, visant à réduire les maladies avant même qu'elles ne se développent.
L'éthique et la confidentialité des données : Les préoccupations concernant la protection de la vie privée et l'éthique des données médicales deviendront de plus en plus importantes à mesure que la médecine s'appuiera davantage sur les données numériques et l'IA.
L'accès aux soins de santé : En 2040, il est souhaitable que l'accès aux soins de santé soit plus équitable et que les inégalités en matière de santé soient réduites grâce à des avancées technologiques et à des réformes des systèmes de santé.
Il est important de noter que ces prévisions sont spéculatives et que la réalité en 2040 pourrait être différente en fonction de nombreux facteurs.
Cependant, il est probable que la médecine en 2040 sera profondément influencée par les avancées technologiques et scientifiques, avec un accent accru sur la personnalisation des soins, la prévention et l'amélioration de l'efficacité des traitements.
Comment être prédictif en médecine par ChatGPT
Être prédictif en médecine consiste à anticiper ou à prédire les événements médicaux ou les résultats de manière à optimiser les soins aux patients. Cela repose sur l'utilisation de données, de modèles et d'outils analytiques pour prendre des décisions éclairées et prévoir les issues médicales. Voici quelques étapes importantes pour être prédictif en médecine :
Être prédictif en médecine consiste à anticiper ou à prédire les événements médicaux ou les résultats de manière à optimiser les soins aux patients. Cela repose sur l'utilisation de données, de modèles et d'outils analytiques pour prendre des décisions éclairées et prévoir les issues médicales. Voici quelques étapes importantes pour être prédictif en médecine :
Collecte de données : Rassemblez des données médicales pertinentes, notamment des dossiers médicaux électroniques, des données de laboratoire, des images médicales, des données génomiques, des informations sur le mode de vie du patient, etc. Plus vous disposez de données, plus vous aurez de ressources pour effectuer des prédictions précises.
Normalisation des données : Assurez-vous que les données sont de haute qualité et normalisées pour éliminer les incohérences et les erreurs. Les données brutes doivent être nettoyées, transformées et structurées pour être utilisées efficacement.
Création de modèles prédictifs : Utilisez des techniques d'apprentissage automatique (machine learning) et d'analyse de données pour développer des modèles prédictifs. Ces modèles peuvent être formés à partir de données historiques pour identifier des schémas et faire des prédictions sur de nouvelles données.
Sélection des caractéristiques : Identifiez les caractéristiques ou les variables pertinentes qui ont un impact sur les résultats que vous souhaitez prédire. Cela peut nécessiter des analyses statistiques pour déterminer quelles données sont les plus significatives.
Validation des modèles : Évaluez la précision des modèles prédictifs à l'aide de données de validation ou de tests. Utilisez des métriques d'évaluation appropriées, telles que la précision, la sensibilité, la spécificité, l'aire sous la courbe ROC, etc.
Intégration de l'IA : L'intelligence artificielle, en particulier les réseaux neuronaux profonds, peut être utilisée pour des tâches de prédiction complexes, telles que la détection précoce des maladies, la segmentation d'images médicales, et la prédiction de la réponse aux traitements.
Intégration des données en temps réel : Pour être prédictif en temps réel, il est nécessaire de mettre en place des systèmes capables de recevoir et d'analyser en continu les données provenant de capteurs, d'appareils médicaux connectés et d'autres sources.
Intégration clinique : Les modèles prédictifs doivent être intégrés dans le flux de travail clinique pour soutenir les décisions médicales. Les médecins et les professionnels de la santé doivent pouvoir interagir avec les prédictions et les recommandations de manière transparente.
Amélioration continue : Les modèles prédictifs doivent être régulièrement mis à jour et améliorés à mesure que de nouvelles données sont collectées et que de nouvelles découvertes sont faites. La médecine est un domaine en constante évolution, et les modèles doivent s'adapter en conséquence.
Respect de la confidentialité et de l'éthique : Assurez-vous de respecter les réglementations en matière de protection des données médicales et de respect de la vie privée des patients. L'utilisation responsable des données est cruciale en médecine prédictive.
L'utilisation de la médecine prédictive peut avoir un impact significatif sur la prévention des maladies, la personnalisation des traitements et l'amélioration des résultats pour les patients. Cependant, il est essentiel de travailler en étroite collaboration avec des professionnels de la santé et de suivre des protocoles stricts pour garantir la sécurité et l'efficacité des prédictions médicales.