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mardi, mai 24, 2022

L’IA peut aider à détecter le risque de rechute de l’alcoolisme

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Par Robert Preidt Journaliste de la Journée de la santé
Journaliste de la journée de la santé

MARDI 19 avril 2022 (HealthDay News) — L’intelligence artificielle (IA) pourrait être en mesure d’identifier les alcooliques à risque de rechute après le traitement, selon des chercheurs.

Les patients recommencent souvent à boire beaucoup pendant et après le traitement, et peuvent avoir besoin de plusieurs essais avant de pouvoir s’abstenir à long terme d’une consommation d’alcool malsaine.

L’IA peut permettre aux prestataires de soins et aux patients de prédire les rechutes d’alcool et d’ajuster le traitement avant qu’elles ne surviennent, ont découvert des chercheurs de l’Université de Yale.

Dans une nouvelle étude, les chercheurs ont utilisé des données cliniques et une forme d’IA appelée apprentissage automatique pour développer des modèles permettant de prédire les rechutes chez les patients d’un programme de traitement ambulatoire.

Les données de plus de 1 300 adultes américains dans un essai clinique de 16 semaines de traitements dans 11 centres ont été utilisées pour développer et tester les modèles prédictifs.

Les patients ont été assignés au hasard à l’une des neuf combinaisons de médicaments ou de thérapie comportementale, et les données sur leur sort ont été utilisées pour « former » les algorithmes d’apprentissage automatique.

L’objectif était de créer un ensemble de modèles permettant de prédire les rechutes de consommation abusive d’alcool (quatre verres ou plus par jour pour les femmes et cinq verres ou plus pour les hommes) à trois moments différents : au cours du premier mois de traitement, au cours du dernier mois de traitement et entre les séances de traitement hebdomadaires ou bihebdomadaires.

Dirigés par Walter Roberts, professeur adjoint de psychiatrie à la Yale School of Medicine, les chercheurs ont découvert que les modèles résultants fonctionnaient bien pour prédire les rechutes et étaient probablement plus précis que les cliniciens pour identifier les patients qui risquaient de reprendre une forte consommation d’alcool. et pourraient bénéficier d’interventions supplémentaires pendant le traitement.

Les résultats de l’étude ont été publiés le 14 avril dans la revue Alcoholism: Clinical and Experimental Research.

Dans les modèles, les informations les plus importantes pour prédire la rechute comprenaient des facteurs tels que les taux d’enzymes hépatiques et l’âge auquel la dépendance à l’alcool a commencé, ainsi que les scores des patients aux enquêtes d’auto-évaluation, telles que celles relatives aux comportements de consommation d’alcool et aux symptômes psychologiques.

Tous ces facteurs peuvent être obtenus relativement facilement et à peu de frais pendant le traitement de l’alcoolisme, ont noté les auteurs de l’étude.

Ils ont également déclaré que les modèles montraient des différences dans l’importance de facteurs prédictifs spécifiques chez les hommes et les femmes, conformément aux recherches précédentes montrant des différences entre les sexes dans les liens avec la consommation nocive.

Plus d’information

Pour en savoir plus sur le traitement des problèmes d’alcool, consultez l’Institut national américain sur l’abus d’alcool et l’alcoolisme.

SOURCE : Alcoolisme : recherche clinique et expérimentale, communiqué de presse, 14 avril 2022

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