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Covid Long: une intelligence artificielle pour identifier les patients potentiels?

Une intelligence artificielle créée par des chercheurs serait capable de mieux identifier les patients potentiels au Covid long. 

Covid Long: une intelligence artificielle pour identifier les patients potentiels? Boris Jovanovic / stock


  • Publié le 03.08.2022 à 16h16
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L'ESSENTIEL
  • En France, deux millions de personnes pourraient être affectées par le Covid long, selon une étude de Santé Publique France
  • Les femmes ont une plus grande probabilité d'être atteintes du syndrome de COVID long d’après une étude italienne.

Si on connait mieux le phénomène, le Covid long reste une énigme pour les scientifiques. En effet, elle peut être à l’origine d’une cinquantaine de symptômes et ces signes peuvent varier en intensité dans la durée. Et malheureusement, ces signes ne peuvent pas déterminer un cas de Covid long.

Une IA en guise de traqueur

Une situation complexe qui ne permet pas d’identifier des participants potentiels pour des recherches sur cette maladie. Cependant, une équipe de chercheurs de l'Université du Colorado aux Etats-Unis vient de proposer un outil innovant pour faciliter cette détection.

Dans un article publié dans The Lancet Digital Health, les scientifiques ont mis en avant une intelligence artificielle, capable d’analyser les informations médicales des patients touchés par un Covid long. L’outil récupère les données avant et après la contamination, et réussit à identifier les cas de Covid long avec un taux de réussite de plus de 80 %.

Avant / après

Pour arriver à ce niveau de performance, les chercheurs ont entraîné leur modèle avec des données cliniques de 597 patients suivis dans trois cliniques spécialisées dans le traitement de ce Covid particulier aux Etats-Unis.

L’intelligence artificielle a appris à reconnaître les patients en opposant les informations médicales avant et après l’infection au Covid-19. Il déterminait ainsi si ces données changeaient après l’infection : des nouveaux médicaments, des visites médicales plus fréquentes, de nouveaux symptômes, etc.

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