BPCO : l’intelligence artificielle n’améliore pas la prédiction du risque de ré-hospitalisation

Une étude, parue en février 2019, dans Scientific Reports, a cherché à établir une modélisation prédictive du risque de réadmission à l’hôpital, à partir d’algorithmes d’intelligence artificielle. Plus de 110 000 patients ont été inclus, sur une période allant de 2004 à 2015.

 

Une prédiction précoce pour une prévention de la ré-hospitalisation

Le nombre élevé de sujets atteints de BPCO réadmis moins de 30 jours après leur hospitalisation pour exacerbation mérite une attention particulière pour mettre en place des mesures préventives appropriées. La prédiction de ce risque pourrait être modélisée par l’intelligence artificielle en fonction de différents critères et peut-être permettre d’éviter un nombre significatif de ré-hospitalisations.

 

Des résultats décevants pour les procédés d’intelligence artificielle

Les résultats de cette étude n’ont pas montré de différence significative dans les performances de prévision entre les critères cliniques et les algorithmes d’intelligence artificielle. Ces résultats sont les mêmes quel que soit le motif de ré-hospitalisation.

 

En conclusion, la performance décevante de l’intelligence artificielle n’ouvre pas de nouvelle porte vers la diminution du risque de ré-hospitalisation après exacerbation des patients BPCO. D’autres pistes restent encore à explorer…