Un projet de chercheurs de la Ribeirão Preto Medical School (Fmrp) à partir du USP pour valider et améliorer les modèles de Apprentissage automatique (Machine Learning) Pour les prévisions de risques cardiovasculaires a remporté le concours vidéo EP Permed, promu par la plate-forme européenne de coordination de la médecine du partenariat pour la personnalité, qui rassemble les ministères, les agences et les organisations de financement européennes. L'annonce des gagnants a été faite lors d'une conférence à Berlin, en Allemagne, les 11 et 12 février.
Le projet FMRP, appelé PRECARE ML – Prédiction du risque cardiovasculaireIl a été créé pour valider et améliorer les modèles d'apprentissage automatique, l'apprentissage automatique (ML), dans différents réseaux hospitaliers et populations, les intégrer dans les systèmes d'information hospitaliers et évaluer leur impact sur la routine quotidienne de l'hôpital. De plus, sur la base de modèles validés, les chercheurs ont l'intention de traiter les stratégies de communication des risques efficaces pour apporter des changements comportementaux chez les patients.
Paulo Mazzoncini, professeur au Département des images médicales, de l'hématologie et de l'oncologie clinique au FMRP, explique que ML est un domaine de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'apprendre automatiquement la reconnaissance des normes en grand volume de données. L'enseignant explique qu'actuellement, l'apprentissage automatique a été largement utilisé en santé, détection de fraude financière, traitement du langage naturel, entre autres.
Mazzoncini souligne que l'utilisation de la ML permet des actions préventives, telles que l'identification précoce des patients à haut risque de maladies cardiovasculaires telles que l'infarctus du myocarde, les maladies cardiaques ischémiques et les accidents vasculaires cérébraux. « Il sera possible d'informer le médecin qui accompagne le patient et, le cas échéant, de le référer à des traitements adéquats, en réduisant la possibilité d'événements futurs d'événements cardiovasculaires plus grands. » Cependant, le chercheur avertit que si de nombreux modèles ont été développés ces dernières années, la validation est encore rare. «Nous ne savons toujours pas comment les modèles fonctionnent dans différents environnements cliniques ou populations; De plus, comme les modèles utilisent de nombreux prédicteurs, il est difficile de transférer des modèles à d'autres systèmes de santé.
Avenir
Selon Mazzoncini, la recherche FMRP reste en cours et a la collaboration de l'Université médicale de Graz et de l'Organisation des hôpitaux d'Esyrie, en Autriche; Hasso Plattner Institute for Digital Health à l'Universstone of Potsdam, Allemagne et Karolinska Institute, Suède. En plus des employés, le projet implique également des étapes de normalisation des données extraites des dossiers de santé électroniques, des dossiers de santé électroniques (DSE), tels que la mise en œuvre, la formation, la validation de l'apprentissage automatique, l'intégration des modèles dans les systèmes d'information hospitalière et la surveillance de leur efficacité pour une utilisation dans l'environnement clinique réel.
Toujours sur ML, Mazzoncini détaille qu'il existe plusieurs modèles d'apprentissage automatique de calcul bien établis et disponibles pour les personnalisations, et informe que le projet lauréat des prix utilise des modèles classiques, formés pour une application spécifique à partir de données extraites des dossiers de santé électroniques.
Le projet est partiellement financé par la São Paulo State Research Support Foundation (FAPESP) et a la participation de Kátia Suzuki, analyste des systèmes et directeur de l'intelligence commerciale au FMRP Biomedical Development and Continuing Training Center Cardinal Da Costa, João Mazzoncini de Azevedo Marques et Sandro Scarpelini.
L'Initiative européenne européenne européenne pour la médecine de la personnalité vise à améliorer les résultats des systèmes de santé durable grâce à la recherche, au développement, à l'innovation et à la mise en œuvre d'approches de médecine personnalisées pour le bénéfice des patients. Plus d'informations sur l'initiative peuvent être obtenues en cliquant ici.
https://www.youtube.com/watch?v=uxetklij-vy
* Avec des informations du journal de l'USP / par Arthur Santos
