Les chercheurs ont évalué les données thérapeutiques de 109 patients atteints de myélome multiple ayant reçu une mobilisation de cellules souches à l’UMG. Grâce à des méthodes d’apprentissage automatique, ils ont pu identifier des plages horaires pendant lesquelles la plupart des personnes traitées sont peu susceptibles de souffrir d’effets secondaires graves. Dans l’étape suivante, ils ont utilisé les données pour développer des modèles afin de pouvoir prédire aussi précisément que possible quand quels effets secondaires pourraient survenir chez quelle personne.
Pour certains types d’effets secondaires, les modèles ont fait des prédictions avec un haut niveau de précision, permettant une évaluation plus précise des risques. « Grâce à notre plan thérapeutique fondé sur des données, nous pouvons mieux évaluer qui a besoin d’une surveillance hospitalière et qui peut passer en toute sécurité la phase de chimiothérapie et de stimulation dans des soins ambulatoires rapprochés », explique le premier auteur Friedrich Schwarz, qui étudie la science des données à l’Université de Göttingen et à l’UMG Medicine, travaille au CIDBN et est associé en tant que scientifique à la Clinique d’hématologie et d’oncologie médicale. Cela rend la thérapie plus conviviale et moderne.
Selon l’équipe de recherche, des simulations de différents parcours thérapeutiques montrent que le traitement ambulatoire pourrait être deux fois plus rentable. D’une part, la thérapie peut être rendue plus individuelle et moins stressante, car la qualité de vie des personnes malades est meilleure dans leur environnement familial familier. Dans le même temps, les cliniques peuvent planifier de manière plus efficace en termes de ressources. «Pour une interaction efficace entre les soins ambulatoires et hospitaliers, il faut bien sûr créer les conditions appropriées», souligne Schwarz. L’étude en jette les premières bases.
Université Georg August de Göttingen
