Patent EP-4189705-A1 (EP)
Inventor: DI CAMILLO BARBARA
IPC: G16H50/20
Filed: 2020-07-22
Abstract: Procédé permettant de déterminer la progression d'une maladie et un pronostic de survie, lors d'une succession de temps de prédiction, chez des patients atteints de sclérose latérale amyotrophique (ALS). Le procédé comprend une étape de définition d'un ensemble de variables associées au début et à la progression de la sclérose latérale amyotrophique, comprenant un premier groupe de variables associées au début de la sclérose latérale amyotrophique (comprenant au moins les variables « sexe du patient », « âge de début de la maladie », « site de début de la maladie »), un deuxième groupe de variables de temps dynamiques (comprenant au moins la variable « temps écoulé depuis le début de la maladie »), un troisième groupe de variables fonctionnelles dynamiques (comprenant au moins l'une des variables suivantes : respiration, déglutition, communication, ambulation/autogestion de la santé ou au moins une variable d'une progression fonctionnelle et/ou d'une échelle de gravité de la sclérose latérale amyotrophique), et au moins une variable associée à la survie. Le procédé permet en outre de coder, au moyen d'un réseau bayésien dynamique, à l'aide d'au moins un algorithme formé, une pluralité de relations de dépendance conditionnelle probabilistes, dans lesquelles chaque relation est une relation de dépendance conditionnelle probabiliste entre deux des variables susmentionnées. Les temps de prédiction susmentionnés sont définis de telle sorte que chaque temps de prédiction appartienne à un intervalle de temps respectif dans lequel les relations de dépendance conditionnelle entre les variables sont stationnaires. Le procédé consiste en outre à décrire le réseau bayésien dynamique, à l'aide d'au moins un algorithme formé, au moyen d'un graphe correspondant, comprenant lesdites variables en tant que nœuds et comprenant des connexions topologiques orientées entre des nœuds correspondant à des variables parmi lesquelles une dépendance conditionnelle probabiliste est identifiée. Dans le graphe, dans un nœud donné, les connexions entrant dans celui-ci montrent une probabilité conditionnelle de la valeur que prend la variable associée à un tel nœud, dans un temps de prédiction donné, en fonction des valeurs supposées, dans un temps de prédiction précédent, à partir des variables associées aux nœuds à partir desquels de telles connexions proviennent. The method further comprises the steps of entering, for each of the defined variables, data acquired at a given acquisition time relating to the situation of a specific patient; and calculating, by electronic processing and/or calculating means, on the basis of the Dynamic Bayesian Network and the graph, and starting from the aforesaid acquired In the graph, given a node, the connections entering it show a conditional probability of the value assumed by the variable associated with such node, in a given prediction time, depending on the values assumed, in a prior prediction time, from the variables associated with the nodes from which such connections originate. Le procédé comprend en outre les étapes consistant à entrer, pour chacune des variables définies, des données acquises à un temps d'acquisition donné concernant la situation d'un patient spécifique; et à calculer, par des moyens de traitement et/ou de calcul électroniques, sur la base du réseau bayésien dynamique et du graphe, et à partir des données acquises susmentionnées, les valeurs de chacune des variables définies, à un ou plusieurs temps de prédiction après le temps d'acquisition. Finalement, le procédé consiste à obtenir, dans un temps de prédiction donné, des résultats d'un pronostic de progression de la maladie sur la base des valeurs d'une ou de plusieurs variables du troisième groupe calculées dans un tel temps de prédiction; et à obtenir les résultats de pronostic de survie sur la base de la valeur d'au moins une variable associée à la survie, calculée à un tel temps de prédiction.