Un modèle d’IA identifie les femmes présentant un déclin cognitif subjectif pendant la ménopause

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Évalué médicalement par Carmen Pope, BPharm. Dernière mise à jour le 22 janvier 2025.

Par Lori Solomon HealthDay Reporter

MERCREDI 22 janvier 2025 – Selon une étude publiée en ligne le 14 janvier dans Menopause, des modèles d'apprentissage automatique pourraient être capables d'identifier les femmes présentant un déclin cognitif subjectif (SCD) sévère pendant la transition vers la ménopause.

Xiangyu Zhao, de l'Université du Shandong à Jinan, en Chine, et ses collègues ont développé et validé un modèle d'apprentissage automatique pour identifier les personnes souffrant de drépanocytose sévère pendant la transition vers la ménopause. L'analyse comprenait les données de 1 264 infirmières.

Les chercheurs ont découvert que l'algorithme de Bortua (un algorithme de sélection de caractéristiques) identifiait 13 facteurs associés importants. La machine à vecteurs de support a présenté les meilleures performances globales parmi les sept modèles, atteignant une aire sous la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur de 0,846, une précision de 0,789, une sensibilité de 0,753, une spécificité de 0,802 et un score F1 de 0,658. Les symptômes de la ménopause et le stade de la ménopause étaient les deux variables les plus fortement associées à la drépanocytose.

"Cette étude met en évidence comment l'utilisation de l'apprentissage automatique peut être utilisée pour identifier les femmes souffrant d'une drépanocytose sévère pendant la transition vers la ménopause et les potentiels associés. facteurs", a déclaré Stephanie Faubion, M.D., directrice médicale de la Menopause Society, dans un communiqué. "L'identification précoce des personnes à haut risque peut permettre des interventions ciblées pour protéger la santé cognitive. Les futures études impliquant des mesures objectives de la cognition et un suivi longitudinal sont essentielles pour mieux comprendre ces associations."

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Source : Journée Santé

Publié : 2025-01-23 06:00

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