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L'oxygénothérapie à haut débit a prouvé son efficacité en réduisant la mortalité, mais l'échec de cette méthode reste difficile à prédire. Cette étude vise à intégrerl'intelligence artificielle dans la décision thérapeutique pour améliorer cette prédiction. Nous avonsinclus 369 patients atteints de COVID-19, admis en réanimation à l'hôpital régional de Zaghouan demars 2020 à décembre 2022. Après un prétraitement des données et une optimisation deshyperparamètres à l'aide de GridSearchCV, quatre modèles d'apprentissage automatique ont été testés: XGBoost, Random Forest, k-nearest neighbors, et régression logistique. Le modèle XGBoost a montré lameilleure performance, avec une aire sous la courbe ROC de 0,842, surpassant l'indice ROX et le modèleRandom Forest. Les modèles de régression logistique et k-nearest neighbors ont montré desperformances inférieures. L'intégration de l'intelligence artificielle, notamment via le modèle XGBoost, apparaît prometteuse pour améliorer la prise en charge des patients atteints de pneumopathie COVID-19, en identifiant précocement ceux à risque d'échec de l'oxygénothérapie à haut débit et en réduisant les intubations inappropriées.

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9786208976996

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