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Médecine prédictive assistée par l’intelligence artificielle

Médecine prédictive assistée par l’intelligence artificielle

Utiliser les avancées technologiques comme support à la décision clinique

En combinant une expertise approfondie en biologie médicale et des techniques informatiques avancées, Biron offre aux professionnels de la santé un support à la décision clinique visant à prédire des problèmes de santé souvent non-soupçonnés. À partir de tests sanguins de routine, ces prévisions leur permettent d’envisager des analyses complémentaires si elles sont jugées cliniquement pertinentes.

Le saviez-vous?

Les innovations provenant de l’intelligence artificielle sont maintenant évaluées avec beaucoup de sérieux ou sont déjà utilisées par différentes spécialités médicales. À la radiologie et la pathologie, s’ajoutent l’oncologie, la dermatologie, l’ophtalmologie et beaucoup plus encore [1]. Alors que la liste s’allonge rapidement, qu’en est-il de la médecine de laboratoire ?

Une publication de la Harvard Medical School a démontré qu’il est possible de discriminer avec une grande précision entre les niveaux de ferritine normaux et anormaux sans les mesurer directement. Cet exploit est rendu possible par l’utilisation d’approches mathématiques et statistiques qui permettent à un ordinateur de traiter une grande quantité de paramètres comprenant des données démographiques, biochimiques et hématologiques des patients, et d’améliorer ses performances dans la résolution de tâches (également connu sous le nom d’apprentissage machine). Cette étude a également démontré que les résultats prédits pour la ferritine peuvent dans certains cas mieux refléter le statut réel en fer que la ferritine directement mesurée.

Exemple de processus appliqué à la prédiction de la ferritine

4 scénarios sont possibles :
  1. Identification d’une ferritine prédite anormalement basse alors qu’une déficience en fer n’est pas suspectée. Considérer le dosage de la ferritine si cliniquement pertinent.
  2. Identification d’une ferritine prédite anormalement haute alors que la surcharge en fer n’est pas suspectée. Considérer le dosage de la ferritine si cliniquement pertinent.
  3. Identification d’une ferritine prédite significativement différente de la ferritine mesurée. Par exemple : normalisation du taux de ferritine due à un état mixte (l’inflammation cache un état ferriprive sous-jacent). Considérer la prédiction si cliniquement pertinent.
  4. Aucune anormalité prédite.

Que faire en cas de prédiction de résultat anormale?

Si cliniquement pertinent, 2 options s’offrent au requérant :
  1. Il est possible que Biron puisse tester l’analyte prédite du patient, sans frais*, à partir de l’échantillon utilisé pour le test sanguin initialement prescrit.

    Communiquer avec Biron - Ligne directe pour les professionnels de la santé : 1 866 923-9222 p. 2846

  2. Prescrire au patient le dosage de l’analyte à partir d’un nouveau prélèvement.

*Sujet à changement

Considérations importantes pour les professionnels de la santé

  • En aucun cas, la mesure de l’analyte prédit anormal ne sera effectuée en réflexe. Il appartient entièrement au clinicien de décider d’agir ou non sur la prédiction.
  • Les patients n’auront pas accès aux prédictifs.
  • La prédiction de la ferritine n’est qu’un début pour Biron. D’autres algorithmes permettant la détection précoce de problèmes de santé suivront.
  1. CADTH. An Overview of Clinical Applications of Artificial Intelligence. CADTH, Ottawa; 2018 (CADTH issues in emerging health technologies; issue 174).