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En cas d'infarctus, le Big Data permet de prédire avec précision les chances de survie du patient. C'est ce que révèle une étude menée par les chercheurs de l'Université de Yale, aux Etats-Unis. Ainsi, les technologies analytiques pourraient permettre d'améliorer la prise en charge des crises cardiaques.
Les crises cardiaques sont un véritable fléau pour l'humanité. Aux Etats-Unis, il s'agit de la première cause de décès et de handicap. Au total, à l'échelle mondiale, l'infarctus coûte par ailleurs la somme annuelle de 30 milliards de dollars aux différents systèmes de santé.
Une nouvelle étude publiée dans le Journal of the American Heart Association par les chercheurs de l'université de Yale révèle comment le Big Data peut permettre de prédire les chances de survie d'un patient à une attaque cardiaque. Ces chercheurs sont également parvenus à utiliser les données pour définir différentes catégories de patients en fonction de leurs réactions aux thérapies les plus courantes.
Infarctus : le Big Data permet de trier les patients selon leurs réactions aux traitements
Cette approche pourrait permettre de mieux prendre en charge ce problème de santé qui reste malheureusement incurable. Les docteurs Tariq Ahmad et Nihar Desai, responsables de l'étude, ont analysé les données de santé de plus de 40 000 patients.
Grâce à une technique de Machine Learning statistique, ils ont tout d'abord entrepris de prédire l'état des patients un an après la crise. Cette méthode Big Data s'est révélée bien plus précise que les techniques couramment utilisées à l'heure actuelle. Ils ont aussi utilisé des méthodes d'analyse en grappe pour trier les patients en quatre catégories distinctes en fonction de leurs réactions aux traitements les plus communs.
Par la suite, les chercheurs se sont basés sur leurs découvertes pour développer un outil prédictif en ligne pouvant être intégré aux enregistrements de santé électroniques dans les systèmes de soins de santé. Sur le long terme, leur objectif est d'utiliser les technologies analytiques pour améliorer la recherche et fournir des soins personnalisés aux victimes de crises cardiaques. Un nouveau cas d'usage du Big Data pour le secteur de la santé.
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