Pneumonie non iatrogène : un modèle de deep learning pour prédire le risque de décès
Selon un article publié dans l'American Journal of Roentgenology (AJR), un modèle basé sur le Deep learning à partir de radiographies pulmonaires initiales peut prédire la mortalité à 30 jours chez les patients atteints de pneumonie non iatrogène. Ces algorithmes sont sensés améliorer les performances du score CURB-65, qui est l’outil de prévision des risques communément utilisé dans ce cadre.
Parmi les maladies infectieuses, la pneumonie était la première cause de décès en 2019 et la deuxième cause de décès après le COVID-19 en 2020. En 2019, environ 1,8 million de personnes aux États-Unis se sont rendues aux urgences en raison d'une pneumonie. Le type de pneumonie le plus courant est la pneumonie communautaire (Community-Acquired Pneumonia – CAP)), causée par une infection survenant en dehors du système de santé.
Des facteurs de risque de pneumonie communément identifiés grâce au score CURB-65
L'identification des patients à haut risque qui justifient une hospitalisation et un traitement intensif, nécessitant souvent une antibiothérapie IV ou une assistance respiratoire, peut aider à améliorer les résultats chez ces patients. Les outils actuellement disponibles pour prédire les effets indésirables chez les patients atteints de CAP en fonction des facteurs de risque cliniques comprennent le score CURB-65 et l'indice de gravité de la pneumonie.
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