Septicémie chez l'enfant : amélioration du diagnostic grâce à de nouveaux critères mondiaux
Les chercheurs ont appliqué des méthodes d'apprentissage automatique pour extrapoler, à partir de l'analyse des données, des critères fondés sur des preuves pour diagnostiquer les maladies infectieuses
De nouveaux résultats de recherche ont permis d'améliorer le diagnostic de la septicémie chez l'enfant. Une équipe de recherche internationale codirigée par l'hôpital universitaire pour enfants de Zurich a exploité l'intelligence artificielle pour analyser les données de plus de 3,5 millions d'enfants souffrant de cette maladie potentiellement mortelle.
La septicémie est une infection potentiellement mortelle qui peut entraîner la défaillance d'un organe. Chaque année, environ 3 millions d'enfants dans le monde meurent de cette maladie. Parmi ceux qui survivent à une infection septique, un enfant sur trois souffre de séquelles à long terme, parfois graves. Jusqu'à présent, il n'existait pas de critères fondés sur des données probantes pour diagnostiquer la septicémie chez les enfants.
Dans le cadre d'un projet de big data s'étalant sur plusieurs années, un groupe de travail international a analysé les données de plus de 3,5 millions d'enfants souffrant de septicémie. Les chercheurs ont appliqué des méthodes d'apprentissage automatique pour extrapoler à partir de l'analyse des données des critères fondés sur des preuves pour diagnostiquer la septicémie chez les enfants. Ils ont utilisé leurs résultats pour mettre au point un nouveau système de notation, appelé Phoenix Sepsis Score. Ce système permet aux médecins de déterminer rapidement et de manière fiable la gravité de la défaillance des organes chez les enfants atteints de septicémie.
Importance mondiale
"Ces résultats sont extrêmement importants. Pour la première fois, nous disposons de critères normalisés et fondés sur des preuves qui peuvent être utilisés pour améliorer la détection précoce de cette maladie grave à l'avenir", déclare le professeur Dr med. Luregn Schlapbach. Luregn Schlapbach, qui a dirigé l'étude avec le professeur Scott Watson du Seattle Children's Hospital (États-Unis), est professeur de médecine intensive pédiatrique à l'université de Zurich et médecin en chef des soins intensifs à l'hôpital universitaire pour enfants de Zurich.
Le projet de big data a inclus des données provenant de pays en développement d'Amérique du Sud, d'Afrique et d'Asie - une première pour une étude de ce type sur la septicémie. Cela signifie que les nouveaux critères conviennent aussi bien aux petits qu'aux grands hôpitaux dans différents types de systèmes de santé partout dans le monde.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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