Diagnostic précoce automatisé des troubles neurocognitifs en médecine générale : la machine n’est pas encore supérieure à l’homme

Le diagnostic rapide des troubles neurocognitifs est une priorité politique au Royaume-Uni. Les médecins généralistes reçoivent des incitations financières pour ce diagnostic mais un tiers des patients ne sont toujours pas diagnostiqués. Les troubles neurocognitifs pourraient-ils être détectés dans les dossiers des patients britanniques en médecine générale par des méthodes automatisées plus précocement que par le médecin traitant ? L’équipe du Pr Sube Banerjee, directeur du centre de recherche sur les troubles neurocognitifs à l’Université de Brighton et Sussex, a étudié cette possibilité en cherchant à savoir : à quel moment un modèle d’apprentissage automatique pouvait identifier avec précision la démence avant le médecin ; si les modèles pouvaient être adaptés au type de troubles neurocognitifs ; et quelles étaient les meilleures caractéristiques cliniques pour parvenir à la détection. Une étude rétrospective portant sur 95 202 patients (âge médian 83 ans ; 65 % de femmes) dont 50 % atteints de troubles neurocognitifs, montre que la classification automatisée des personnes malades et des témoins sans troubles cognitifs dans la période de 2 à 5 ans avant le diagnostic posé par le médecin n’est juste que dans 55 % à 65 % des cas. Cette précision s’améliore l’année précédant le diagnostic (84 % des cas). Cette augmentation soudaine de la précision s’explique par le fait que les dossiers médicaux reflètent l’engagement du patient dans la démarche diagnostique.

Ford E et al. Could dementia be detected from UK primary care patients’ records by simple automated methods earlier than by the treating physician? A retrospective case-control study. Wellcome Open Research 2020. ISSN 2398-502X. 15 mai 2020. http://sro.sussex.ac.uk/id/eprint/91279/.