L’intelligence artificielle peut aussi permettre de mieux évaluer le risque encouru par les patients en attente de chirurgie cardiaque, assure cette équipe de cardiologues de l’Université d’Ottawa. La recherche, publiée recherche publiée dans le Canadian Medical Association Journal (CMAJ) va permettre aussi de mieux adapter les temps « d’attente » en chirurgie cardiaque qui dans certains cas sont associés à des hospitalisations imprévues et à des décès.
La gestion des listes d'attente en chirurgie cardiaque constitue un défi permanent pour les systèmes de soins qui ont des ressources disponibles limitées précise le Dr. Louise Sun, de l’Institut de cardiologie de l'Université d'Ottawa (Ontario). « Ce défi est devenu encore plus marqué depuis le début de la pandémie de COVID-19, car de nombreuses procédures ont été reportées pour préserver la capacité du système pour les patients atteints de COVID-19 »
Un modèle pour prédire le risque de décès et d'hospitalisation des patients en attente de chirurgie cardiaque
L’étude a été menée auprès de 62.375 patients adultes, inscrits sur la liste d'attente pour la chirurgie cardiaque :
- au total, 3.033 patients soit 5 % sont décédés ou ont été hospitalisés durant l’attente d'une intervention chirurgicale ;
- les patients de sexe masculin et des zones urbaines présentaient des symptômes cardiaques plus sévères ;
- ces patients à risque plus élevé ont été traités dans des hôpitaux universitaires et devaient subir une intervention chirurgicale spécifique associée à un risque plus élevé de décès ou d'hospitalisation ;
- le modèle d’IA a permis une meilleure priorisation des procédures chirurgicales en attente.
Une utilisation multidisciplinaire : les auteurs suggèrent enfin que leur outil diagnostique basé sur l’IA peut être utilisé par de nombreux professionnels de santé pour prédire avec précision ces événements indésirables et pour aider à prioriser les patients pour la chirurgie cardiaque.
« Ce modèle de liste d'attente nous permet aujourd’hui de prioriser les patients à haut risque nécessitant une intervention chirurgicale, d’améliorer les résultats pour les patients et d’économiser des ressources. Le modèle peut être utilisé par les médecins en soins primaires, les cardiologues, les chirurgiens et les anesthésistes, mais aussi par les gestionnaires d’établissement et de ressources en soins de santé ».
Source: CMAJ August 30, 2021 DOI: 10.1503/cmaj.210170 Derivation and validation of a clinical model to predict death or cardiac hospitalizations while on the cardiac surgery waitlist
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