Cependant, l’interprétation des tests sanguins basée sur des intervalles de référence généraux ne tient souvent pas compte des différences individuelles.
Une étude de 20 ans menée par des chercheurs a permis d’utiliser l’apprentissage automatique pour identifier des plages de valeurs saines personnalisées pour chaque patient, améliorant ainsi la précision du diagnostic et la prédiction des maladies futures.
Cela ouvre la voie à une approche plus personnalisée de la médecine, où les résultats des tests sanguins sont interprétés en fonction des points de référence individuels plutôt que des normes générales de la population.En analysant les données de plus de 50 000 patients, les chercheurs ont constaté que les plages normales individuelles étaient en moyenne trois fois plus étroites que les intervalles de référence de la population.
En utilisant ces points de référence personnalisés, les médecins ont pu détecter plus précisément des problèmes de santé comme la carence en fer, les maladies rénales chroniques et l’hypothyroïdie.
De plus, ces points de référence se sont révélés être de solides indicateurs du risque futur de développer certaines maladies ou de décéder, ouvrant ainsi la voie à une médecine personnalisée basée sur les antécédents médicaux individuels pour une meilleure santé préventive et diagnostique.Boostez votre boutique WooCommerce avec l'IA !
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