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Universitair Ziekenhuis Antwerpen diagnostique les maladies rares de façon plus précoce, plus rapide et plus précise.

Détection plus rapide et plus précise des maladies rares grâce à l’IBM rules engine

On estime que 29 millions de personnes souffrent d’une maladie rare dans l’Union Européenne. Il s’agit d’une affection qui touche moins de 5 personnes sur 10 000. La santé de ces patients dépend souvent du moment où le diagnostic est posé. Le résultat d’un projet mené par l’Universitair Ziekenhuis Antwerpen (UZA) en collaboration avec l’équipe IBM Extreme Blue permet à l’UZA de diagnostiquer désormais plus tôt, plus rapidement et plus précisément une maladie rare.

L’UZA y est parvenu en intégrant les connaissances médicales avec des informations utiles provenant de bases de données. Pour ce faire, l’hôpital a utilisé un rules engine d’IBM et l’outil d’analyse statistique SPSS d’IBM.

Informations disséminées

La plupart des médecins sont rarement confrontés à des maladies rares, ce qui fait qu’ils ne possèdent pas l’expérience requise pour poser rapidement le diagnostic exact. En outre, l’information et l’expertise à propos des maladies rares sont disséminées, on manque de moyens de communication adéquats, et il est difficile de reconstituer l’anamnèse du patient.

Identification plus rapide

L’UZA a souhaité changer cet état de choses. Le but était de pouvoir poser un diagnostic plus précoce et plus précis afin de pouvoir instaurer un traitement. En collaboration avec l’équipe IBM Extreme Blue (un programme de stage pour jeunes étudiants suivant une formation de master), il a élaboré un reasoning engine en vue d’améliorer les connaissances et les possibilités de diagnostic des maladies rares. Le reasoning engine est une combinaison unique d’un rules engine et SPSS. SPSS compare les données de patients normaux et malades et en déduit des tableaux cliniques et des règles médicales sur la base du profil médical des patients diagnostiqués. Le médecin peut alors utiliser ces connaissances pour identifier les patients plus rapidement et plus précisément. La combinaison unique de connaissances scientifiques et d’informatique moderne a été le facteur déterminant de ce projet. Ce projet a démontré que cette combinaison permet un diagnostic plus rapide et plus précis. Et cela peut faire toute la différence dans la vie des patients.

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