{"id":335241,"date":"2019-11-25T01:00:00","date_gmt":"2019-11-25T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/medizinonline.com\/medecine-4-0-la-transformation-numerique-chez-les-patients-hypertendus\/"},"modified":"2019-11-25T01:00:00","modified_gmt":"2019-11-25T00:00:00","slug":"medecine-4-0-la-transformation-numerique-chez-les-patients-hypertendus","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medizinonline.com\/fr\/medecine-4-0-la-transformation-numerique-chez-les-patients-hypertendus\/","title":{"rendered":"M\u00e9decine 4.0 – la transformation num\u00e9rique chez les patients hypertendus"},"content":{"rendered":"

Big Data, intelligence artificielle, m\u00e9decine 4.0 – la num\u00e9risation n’\u00e9pargne pas la m\u00e9decine. La technologie m\u00e9dicale num\u00e9rique va d\u00e9terminer de plus en plus d’activit\u00e9s m\u00e9dicales et donc modifier le r\u00f4le des m\u00e9decins et leurs traitements. L’intelligence artificielle peut-elle \u00e9galement aider \u00e0 \u00e9tablir un pronostic pour les patients hypertendus ?<\/strong><\/p>\n

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La num\u00e9risation et la mise en r\u00e9seau dans le secteur de la sant\u00e9 sont de plus en plus pouss\u00e9es et font leur entr\u00e9e dans de nombreux h\u00f4pitaux. Le big data et l’intelligence artificielle sont \u00e9galement synonymes d’opportunit\u00e9s d’am\u00e9lioration de l’efficacit\u00e9 des processus, de la qualit\u00e9 des soins et donc de la satisfaction des patients, ainsi que de r\u00e9duction de la charge de travail li\u00e9e \u00e0 la documentation. Les d\u00e9cisions et la planification peuvent \u00eatre optimis\u00e9es \u00e0 l’aide de machines et cibl\u00e9es sur les besoins individuels du patient. L’un des domaines d’application est la surveillance de l’hypertension art\u00e9rielle, qui g\u00e9n\u00e8re un grand nombre de donn\u00e9es diff\u00e9rentes.<\/p>\n

Une \u00e9tude a maintenant pour objectif de d\u00e9crire un score de changement th\u00e9rapeutique (TCS) dans les cas d’hypertension trait\u00e9s et suivis \u00e0 long terme, et de d\u00e9velopper un mod\u00e8le de pr\u00e9diction du TCS. Pour cela, 1293 patients ont \u00e9t\u00e9 suivis pendant 5,1 ans en moyenne. Les donn\u00e9es d\u00e9mographiques, les ant\u00e9c\u00e9dents m\u00e9dicaux, les param\u00e8tres cliniques avec la pression art\u00e9rielle, mesur\u00e9s de mani\u00e8re standardis\u00e9e avec un appareil \u00e9lectronique par mesure automatique, ont \u00e9t\u00e9 recueillis. En outre, \u00e0 chaque consultation, la gestion actuelle du traitement a \u00e9t\u00e9 not\u00e9e. Le TCS a \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9 pour chaque visite avec 0 en cas de stabilit\u00e9 th\u00e9rapeutique et 1 en cas de modification d’au moins un traitement antihypertenseur ou de sa posologie. Les donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 anonymis\u00e9es et organis\u00e9es afin de permettre l’entra\u00eenement et la mise en \u0153uvre de l’intelligence artificielle pour pr\u00e9dire les mod\u00e8les TCS.<\/p>\n

Un suivi optimis\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 l’intelligence artificielle<\/h2>\n

L’analyse Kaplan-Meyer a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 un TCS positif chez 70% des sujets au cours de la premi\u00e8re ann\u00e9e et chez 98% au cours de la dur\u00e9e totale du suivi. Le mod\u00e8le de pr\u00e9vision pour le TCS contient 160 variables. Ce mod\u00e8le permet de pr\u00e9dire un changement de prescription d’antihypertenseurs lors de la visite suivante avec une valeur positive r\u00e9elle de 95% et une valeur pr\u00e9dictive n\u00e9gative de 77%. Gr\u00e2ce \u00e0 l’intelligence artificielle, il est donc possible d’optimiser le suivi de l’hypertension.<\/p>\n

\nSource : 29th<\/sup> European meeting of hypertension and cardiovcascular protection (ESH) (publi\u00e9 le 10.10.19, ahead of print)<\/em><\/p>\n

Litt\u00e9rature compl\u00e9mentaire :<\/p>\n