TRACER, prédire des diagnostics à partir des dossiers médicaux

LLéna

Des chercheurs présentent TRACER, un modèle conçu pour estimer le risque de futurs diagnostics à partir des dossiers médicaux, et se demandent s’il pourrait conserver ses performances dans des systèmes de santé différents de ceux qui ont servi à son développement. Pour entraîner le modèle, l’équipe a utilisé les dossiers de plus de 4,5 millions de patients, issus de quatre systèmes de santé. Ces dossiers suivent l’évolution médicale des patients au fil du temps. On peut imaginer le modèle comme quelqu’un qui parcourt un journal de santé : il repère les étapes déjà observées pour estimer ce qui pourrait arriver ensuite. Ici, il pourrait aider à évaluer le risque de maladies qui n’ont pas encore été diagnostiquées. Les chercheurs ont ensuite testé TRACER sur 16 maladies, avec des prédictions à 1, 2 et 5 ans. L’évaluation a porté sur plus de 2 millions de patients, dans deux systèmes de santé qui n’avaient pas contribué à son développement. Le modèle y a conservé sa capacité à distinguer les patients qui recevront un diagnostic de ceux qui n’en recevront pas. L’étude s’intéresse aussi aux erreurs qui comptent en dépistage. Un faux positif, c’est une alerte alors que la personne ne reçoit pas le diagnostic attendu. Les chercheurs ont donc mesuré les performances quand ces fausses alertes restent peu nombreuses, au lieu de s’appuyer uniquement sur un score global. À une spécificité de 95 %, les personnes signalées par TRACER étaient jusqu’à 8 fois plus susceptibles de recevoir un diagnostic dans l’année que des personnes prises sans sélection. Mais une capacité de distinction stable ne garantit pas, à elle seule, un dépistage adapté. La détection et le nombre de fausses alertes variaient selon la maladie et le système de santé. Les auteurs indiquent que ces résultats montreraient la nécessité d’évaluer les modèles dans des systèmes de santé non utilisés pour leur développement, en tenant compte du nombre de détections et de fausses alertes adapté à l’usage clinique envisagé.