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L’intelligence artificielle peut aider les médecins à diagnostiquer les cardiopathies chez les nourrissons

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Un diagnostic plus précoce permettra aux médecins d’effectuer une intervention chirurgicale corrective et de prendre d’autres mesures pour aider les nouveau-nés atteints de malformations cardiaques.

L’intelligence artificielle peut aider les médecins à détecter les anomalies cardiaques avant même la naissance d’un bébé. Getty Images

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Près de la moitié des décès par cardiopathie congénitale surviennent chez des enfants de moins de 1 an.

Cependant, il existe peut-être une solution pour aider ces nourrissons.

Une nouvelle technologie basée sur l’intelligence artificielle IA peut permettre de diagnostiquer les problèmes cardiaques plus rapidement et avec plus de précision qu’un professionnel de la santé afin d’améliorer considérablement les chances de survie.

Selon les centres de contrôle et de prévention des maladies CDC, les cardiopathies congénitales sont le type de malformation congénitale le plus courant.

Dr. Kolawole Oyelese, périnatologue à la médecine atlantique maternelle et foetale dans le New Jersey, a déclaré à Healthline: «Seulement 1% des bébés naîtront avec une malformation cardiaque congénitale, mais près de 25% d’entre eux auront une maladie cardiaque nécessitant une intervention chirurgicale pour corriger dans la première année.  »

Le CDC rapporte qu’entre 1999 et 2006, près de 42 000 décès liés à des cardiopathies congénitales ont été enregistrés aux États-Unis. Cela signifie que les défauts étaient soit la cause principale du décès, soit en quelque sorte contribué au décès.

Au cours de la période de sept ans suivie par le CDC, les malformations cardiaques congénitales ont été répertoriées comme la principale cause de décès pour 27 960 personnes.

Une étude de 2010 a révélé que 48% des décès dus à ces anomalies étaient survenus avant que l’enfant ait atteint son premier anniversaire.

Diagnostic précoce et précis

Oyelese affirme que les cardiopathies congénitales non détectées constituent un problème grave.

« Parce que lorsqu’un bébé a une malformation cardiaque grave, le résultat dépend très souvent d’un diagnostic précis, au moment de la naissance ou au moment de la naissance », a déclaré Oyelese à Healthline.

Il ajoute que les bébés atteints de malformations cardiaques graves qui ne sont pas diagnostiquées avant la naissance pourraient mourir au cours du premier mois, devenant parfois gravement malades alors qu’ils étaient encore dans la crèche de la maternité.

«Parfois, les bébés atteints d’une maladie cardiaque non diagnostiquée rentrent à la maison, mais reviennent très malades quelques jours plus tard, voire meurent à la maison», a déclaré Oyelese.

Le diagnostic des problèmes cardiaques avant la naissance du bébé permet un traitement rapide et vital.

Le diagnostic fœtal dépend actuellement d’observations effectuées par des professionnels de la santé expérimentés utilisant des ultrasons.

Les erreurs humaines font malheureusement malheureusement que les bébés naissent sans que leur problème cardiaque ait été diagnostiqué.

Cependant, le traitement des malformations cardiaques congénitales dans la semaine suivant la naissance améliore considérablement le pronostic.

Par conséquent, de nombreuses tentatives ont été faites pour développer une technologie permettant un diagnostic rapide et précis.

 

 

Apprentissage automatique et IA

L’apprentissage automatique est un domaine de l’informatique qui donne aux systèmes informatiques la possibilité d’apprendre à l’aide de techniques statistiques.

Cela permet à AI d’améliorer progressivement ses performances sur une tâche spécifique en utilisant uniquement des données, sans que quelqu’un ait réellement besoin de modifier sa programmation.

L’apprentissage automatique peut être utilisé pour permettre à un système de diagnostic de détecter une maladie plus rapidement et avec beaucoup plus de précision qu’un être humain.

Mais, cela nécessite que l’ordinateur dispose de nombreuses informations sur des sujets normaux et anormaux pour la maladie concernée.

Le problème est que les malformations cardiaques chez les enfants sont quelque peu rares, il n’ya donc pas assez d’informations disponibles pour enseigner l’IA.

De ce fait, un diagnostic basé sur l’apprentissage automatique n’était pas assez précis pour pouvoir être utilisé en clinique.

C’est, jusqu’à maintenant.

 

Les chercheurs trouvent un nouveau moyen

Un groupe de recherche dirigé par des scientifiques du projet RIKEN Center for Advanced Intelligence AIP, collaborant avec Fujitsu Ltd. et l’Université Showa, a décidé de relever le défi.

Ils ont développé avec succès une nouvelle technologie d’apprentissage automatique capable de prédire avec précision la maladie à l’aide de collections de données relativement restreintes et incomplètes.

En règle générale, les experts en cardiologie fœtale déterminent si des parties du cœur, telles que des valves ou des vaisseaux sanguins, sont correctement positionnées en comparant les images cardiaques fœtales normales et anormales et en s’appuyant sur leur expérience professionnelle.

Les chercheurs de RIKEN ont découvert un processus informatique similaire à celui du fonctionnement humain, appelé «détection d’objet». Cela permettait à l’IA de distinguer la position et de classer plusieurs objets apparaissant dans des images de cœur foetal.

«Cette avancée a été rendue possible grâce aux discussions accumulées entre les experts en apprentissage automatique et en diagnostic cardiaque foetal. RIKEN AIP dispose de nombreux experts en IA et de possibilités de collaboration, comme ce projet. Nous espérons que le système sera largement utilisé grâce à la coopération fructueuse entre les cliniciens, les universités et la société », a déclaré Masaaki Komatsu, chercheur de RIKEN AIP qui a dirigé le projet dans un communiqué de presse.

 

 

Les essais cliniques amélioreront la précision

Les chercheurs disent que leur prochaine étape est de mener des essais cliniques dans des hôpitaux universitaires à travers le Japon.

Ces essais augmenteront le nombre d’images d’échographie fœtale dans la base de données, améliorant encore la précision du système d’IA.

L’équipe RIKEN prévoit qu’une fois ce système d’IA mis en place, sa précision et sa rapidité réduiront considérablement les disparités médicales dues aux erreurs humaines entre les différentes régions.

Cependant, Oyelese ne pense pas qu’IA remplacera bientôt les professionnels humains.

« L’intelligence artificielle a ses limites », a-t-il noté. « Bien que cela puisse aider à rendre le diagnostic plus précis, il ne remplace toujours pas des années d’expertise, d’expérience clinique ou de formation. »

 

 

 

La ligne du bas

L’intelligence artificielle améliore considérablement la rapidité et la précision du diagnostic médical.

Les chercheurs de RIKEN ont résolu un problème empêchant l’utilisation de l’IA pour diagnostiquer rapidement les malformations cardiaques congénitales, de sorte que le traitement puisse être rendu le plus rapidement possible.

Ce nouveau système d’IA aidera d’innombrables enfants qui pourraient avoir autrement souffert de problèmes de santé ou même de décès en raison d’une malformation cardiaque non diagnostiquée.

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