Le résultat d'une analyse de sang par un modèle de machines à l'aide du machine learning permet de prédire la survie à la COVID-19.
L'intelligence artificielle joue déjà plusieurs rôles dans le cadre de la lutte contre la pandémie mondiale. Cette fois, c'est dans la prédiction de la survie qu'elle opère, en évaluant le niveau de 14 protéines présentes dans le sang.
L'IA dans la lutte contre le coronavirus
Dans le domaine de la médecine, l'intelligence artificielle et le machine learning jouent un rôle essentiel. Ils permettent de comprendre les maladies et leur évolution pour proposer des solutions. En matière de COVID-19, des chercheurs s'appuient sur l'IA pour développer de nouveaux traitements, pour comprendre le virus ou pour trier les patients selon leur état.
Mais une autre approche dans la lutte consiste également à évaluer les chances de survie des patients à la COVID-19. Il existe actuellement des types d'évaluations des risques permettant de prédire les résultats futurs de la maladie. Cependant, le niveau de fiabilité de ces techniques n'est pas toujours suffisant. Par conséquent, des chercheurs ont développé une nouvelle approche qui permet de prédire la survie. La méthode en question se base sur le machine learning.
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Des protéines impliquées dans la survie à la COVID-19
L'étude a été dirigée par des scientifiques allemands et consiste à analyser le plasma sanguin d'un patient de COVID-19 pour prédire sa survie. Ils ont utilisé un modèle de machine learning pour trouver les associations entre les protéines présentes dans les échantillons.
Les analyses ont alors mis en évidence 14 protéines liées à la survie. En d'autres termes, chez les patients qui survivent en soins intensifs, ces protéines évoluent en direction opposée par rapport aux patients qui ne survivent pas. Par la suite, ils ont appliqué le modèle à 24 nouveaux patients. Sur les 19 patients qui ont survécu, le modèle a réussi à en prédire 18, tandis qu'il a prédit correctement la mort des 5 autres.
En plus de prédire la survie à la COVID-19, cette approche de machine learning pourrait aussi permettre d'identifier les patients qui présentent un risque de mortalité plus élevé.
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