L’algorithme de prédiction des risques COVID-19 du Royaume-Uni a bien commencé, mais les experts craignent

Un algorithme a prédit avec précision le risque qu’une personne atteinte de COVID-19 devienne gravement malade pendant la première vague de la pandémie en Angleterre, selon nouvelle recherche.

Le modèle soutenu par le gouvernement britannique a été développé en utilisant des données anonymisées provenant de plus de 8 millions d’adultes dans 1 205 cabinets généraux. Il a ensuite analysé des facteurs tels que l’âge, l’ethnie, le niveau de privation, l’indice de masse corporelle et les conditions médicales existantes d’une personne pour prédire sa chance d’attraper le COVID-19, puis de mourir ou d’être hospitalisée.

L’algorithme a été testé sur deux ensembles de données anonymisées, de janvier à avril 2020 et de mai 2020 à juin 2020, pour évaluer s’il pouvait prédire avec précision qui développerait une maladie grave. Une étude publié mardi dans le British Medical Journal a conclu qu’il «fonctionnait bien» dans la prévision des risques de décès et d’hospitalisation dus au COVID-19.

Les chercheurs ont découvert que les 5% de personnes prédites comme étant les plus à risque représentaient 75% des décès dus au COVID-19. Les résultats soutiennent également preuves existantes que les personnes de sexe masculin, issues de minorités ethniques et âgées de plus de 70 ans courent un risque élevé de conséquences graves de l’infection.

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Parmi ceux qui sont décédés, 57,4% étaient des hommes; 16,7% étaient issus de minorités ethniques; 82,5% étaient âgés de 70 ans et plus; 32,3% avaient un diabète de type 2; 29,9% souffraient de démence; et 23,6% vivaient dans une maison de soins.

Les auteurs de l’étude reconnaissent que les résultats doivent être interprétés avec prudence car les taux d’infection au COVID-19 et les mesures de prévention évolueront avec le temps. Mais ils ajoutent que le modèle peut être mis à jour à mesure que la pandémie évolue.

Des chercheurs de l’Université Queen Mary de Londres vont désormais aider à mettre en œuvre le modèle dans les cabinets généraux de l’est de Londres – qui couvrent une population d’environ 2 millions d’habitants – pour les aider à protéger les patients, à gérer les infections actuelles et à prioriser les futurs programmes de vaccination.

Cependant, les experts médicaux ont averti que l’algorithme ne dispose pas des données et du plan de mise en œuvre dont il a besoin pour être un outil utile pour gérer la deuxième vague de la pandémie.

«Le modèle ne sait pas qui a réellement été exposé ou a été infecté par le virus qui cause le COVID-19», dit Derek Hill, professeur d’imagerie médicale à l’University College London.

«Le modèle ne dispose d’aucune information sur le comportement des individus, comme s’ils se sont isolés ou s’ils travaillaient dans un emploi à haut risque, se lavaient les mains correctement ou portaient un masque, ni s’il y avait beaucoup d’infections au COVID-19 le quartier d’un individu. Ces données manquantes sont sans doute plus importantes que les données incluses dans le modèle pour prédire qui aura un COVID-19 grave. »

Dans sa forme actuelle, l’algorithme apparaît plus utile pour comprendre la première vague que pour gérer la seconde.

Publié le 21 octobre 2020 – 13:03 UTC