Des scientifiques de l'université américaine Johns Hopkins disposent d'une série d'algorithmes développé qui peut détecter le risque qu'un patient cardiaque subisse un arrêt cardiaque. La technologie peut même prédire quand cela se produira, permettant ainsi aux médecins de décider rapidement quel traitement administrer.
Tout d’abord, un réseau neuronal est formé pour établir une évaluation personnalisée pour chaque patient cardiaque examiné. Pour ce faire, l'IA analyse les photos cardiaques de personnes présentant déjà des lésions cardiaques, où elle apprend à reconnaître des modèles qui ne peuvent pas être vus à l'œil nu.
« Les images contiennent des informations critiques auxquelles les médecins n'avaient pas accès jusqu'à présent », a déclaré Dan Popescu, l'un des scientifiques. « Ces cicatrices en disent long sur les chances de survie des patients. Elles contiennent des informations cachées. »
Des prédictions plus précises que celles des médecins
Après avoir examiné les données visuelles, un deuxième réseau neuronal a été formé sur les données des patients des dix dernières années. 22 facteurs ont été pris en compte, comme l'âge, le poids et la race des personnes examinées.
En combinant les résultats des deux algorithmes, les scientifiques ont pu prédire le risque pour chaque patient avec une plus grande précision que les médecins. L’essai a été reproduit avec succès dans 60 centres de santé différents aux États-Unis, ce qui indique que la technologie peut être appliquée n’importe où.
Soins de santé personnalisés
Selon Natalia Trayanova, l'une des auteurs de l'étude, les maladies cardiaques sont responsables d'environ vingt pour cent de tous les décès dans le monde. « Mais nous savons encore peu de choses sur les causes et sur qui est le plus à risque. » En conséquence, les patients à haut risque ne reçoivent souvent pas le traitement approprié à temps, ce qui entraîne leur mort prématurée.
Les scientifiques espèrent utiliser cette technologie pour fournir aux patients des prédictions personnalisées, leur permettant ainsi d’intervenir tôt.
L’équipe souhaite désormais également développer des algorithmes capables de détecter d’autres maladies cardiaques. Selon Trayanova, la même technologie pourrait également être utilisée dans d’autres domaines de la médecine utilisant le diagnostic visuel.
