Les modèles d'IA peuvent prédire le risque individuel d'hospitalisation pour COVID en utilisant les données de hie

INDIANAPOLIS – L’épidémie de pneumonie à nouvelle couronne souligne la nécessité et la difficulté d’utiliser les données cliniques pour éclairer les décisions de santé publique aux niveaux national et étatique. Dans une nouvelle étude, des chercheurs du Regenstrief Institute et de l'Indiana University (Indiana University) ont démontré que les modèles d'apprentissage automatique formés à l'aide de données cliniques de la Health Information Exchange à l'échelle de l'État peuvent prédire la probabilité d'hospitalisation d'une personne infectée par le virus au niveau du patient.

"Il est assez difficile de combiner les données de base générées par le système de santé avec les décisions de santé publique-ces entités ont longtemps été indépendantes et différentes", a déclaré Sean Grannis, MD, auteur principal de l'étude. M.S., Vice-président des données et de l'analyse à l'Institut Regenstrief et professeur de médecine familiale à la faculté de médecine de l'Université d'Indiana. « Nos travaux montrent comment des modèles d'IA (intelligence artificielle) peuvent être construits et utilisés pour exploiter en toute sécurité l'information clinique dans les échanges d'information sur la santé afin de répondre aux besoins de santé publique, comme la prévision de l'utilisation des hôpitaux pendant une ou six semaines après l'apparition d'une infection par COVID.

“When new circumstances requiring rapid response arise, such as emergence of omicron or other new variants, once there are sufficient cases to train models, one can confidently access and plug clinical data into these readily available models to make accurate public health predictions and provide valuable insights into patient-level need for healthcare resource utilization,” said Dr. Grannis.

Les chercheurs ont utilisé les données cliniques de 96 026 personnes dans les 957 codes postaux de l'Indiana pour former des modèles de décision qui prédisent l'utilisation des ressources médicales.

« Depuis le début de l'épidémie, les chercheurs, les systèmes de santé, le secteur de la santé publique et d'autres ont utilisé les entrepôts de données et l'infrastructure d'information sanitaire existants pour effectuer des analyses rapides», a déclaré le Dr Sulanga Casturi, premier auteur de l'étude. est chercheur scientifique à l'Institut Regenstreef et professeur adjoint de pédiatrie à la Faculté de médecine de l'IU. « Le machine learning a joué un rôle inestimable dans ces efforts. "

« Mais tout modèle ne dépend que des données qui y pénètrent », ajoute-t-il. « Les données détaillées et fiables du Patient Care Network de l'Indiana sont représentatives de la population américaine. Ce que nous avons fait peut être décrit comme un pionnier dans la façon dont les outils d'intelligence artificielle sont déployés à l'échelle nationale, avec une mise en garde importante que, quel que soit le modèle utilisé, une évaluation de l'équité devrait être effectuée dans toutes les sous-populations. "

L'Indiana Patient Care Network (INPC) est un centre régional d'information sur la santé développé par le Regenstreef Institute et géré par l'Indiana Health Clearing Center (IHIE), le plus grand entrepôt de données cliniques interorganisationnelles des États-Unis, avec plus de 14 milliards de données sur les patients.

"Prédire l'utilisation des ressources de soins de santé liées à la pneumonie à nouvelle couronne dans la population de patients de l'État: Model Development Research » a été publié dans le Journal of Medical Internet Research. En plus du Dr Grannis et du Dr Kasturi, les auteurs sont Babar Khan, MD, chercheur à l'Institut Regenstrief et membre du corps professoral de la Faculté de médecine de l'IU, M.S., Avec David A. Hagstrom, M.D., Mas, et Jeremy Parker, Et David Wild, Ph.D., tous deux de la Luddy School of Informatics, Computing and Engineering, IU-Bloomington.

L'étude a été soutenue par une subvention pilote de recherche sur la nouvelle pneumonie coronarienne du Regenstreef Institute et l'Université de l'Indiana.

À propos de l'Institut Regenstrief

Fondé à Indianapolis en 1969, l ' Institut Regenstrief est un chef de file local, national et mondial œuvrant en faveur d ' un monde où l ' information est meilleure pour aider les gens à mettre fin à la maladie et à parvenir à un monde véritablement sain. En tant que partenaire de recherche important de l'Université d'Indiana, Regenstrief et ses chercheurs sont responsables d'un nombre croissant d'innovations et de recherches majeures dans le domaine de la santé. Les exemples incluent l'élaboration de normes mondiales de technologie de l'information sanitaire qui permettent l'utilisation et l'interopérabilité des dossiers de santé électroniques, améliorent la communication entre les patients et les médecins et créent des modèles de soins qui informent la pratique et améliorent la vie des patients dans le monde entier.

Sam Regenstrief, un entrepreneur prospère de Connersville, dans l'Indiana, a fondé l'institut dans le but de rendre les soins de santé plus efficaces pour tous. Sa vision continue de guider la mission de recherche de l'Institut.

À propos de la Faculté de médecine de l'IU

L'IU Medical School est la plus grande école de médecine des États-Unis et est classée chaque année comme l'une des meilleures écoles de médecine du pays par US News& Rapport mondial. The school offers high-quality medical education, access to leading medical research and rich campus life in nine Indiana cities, including rural and urban locations consistently recognized for livability.

À propos du Dr Sean Grannis, M.S.

Shaun Grannis, M.D., en plus de son rôle de vice-président des données et de l'analyse au Regenstrief Institute (Regenstrief Institute), M.S., Est titulaire de la chaire Regenstrief d'informatique médicale et professeur de médecine familiale à la faculté de médecine de l'Université d'Indiana.

About Suranga Kasturi, PhD

In addition to being a research scientist at Regenstrief Institute, Suranga Kasturi, PhD, is an assistant professor in the Department of Pediatrics at Indiana University School of Medicine.

À propos du Dr Babar Khan, MD, M.S.

Babar Kahn, M.D., M.S., is associate director of the IU Center for Aging Research at Regenstrief Institute. He also serves as an associate professor of medicine and the Floyd and Reba Smith Investigator in Respiratory Disease in the Division of Pulmonary Medicine at Indiana University School of Medicine.

About David A. Haggstrom, M.D., MAS

In addition to his role as director of the Regenstrief Institute Center for Health Services Research, David A. Hagstrom, M.D., M. Mas est chercheur principal au Health Information and Communication Center, Center for Health Services Research and Development, Department of Veterans Affairs des États-Unis. Rudbush Medical Center, Virginie. He is also an associate professor of medicine and the Sam Regenstrief Investigator in Health Services Research at Indiana University School of Medicine and an affiliate member of the IU Health Melvin and Bren Simon Comprehensive Cancer Center at IU School of Medicine.