Bienvenue pour votre nouveau rendez-vous mensuel placé sous le signe de la joie et de la bonne humeur ! Aujourd’hui l’épisode 1 : La Data qui nous sauve la peau
Qui a dit que la Data doit être circonscrite au monde de la Tech ? Que diriez-vous de prendre un peu de hauteur, comme notre super mascotte Super Parrot, et d’observer à tour de rôle des expériences où la Data nous procure de la joie ? 😃
On commence cette nouvelle série avec une nouvelle qui nous vient d’Angleterre, plus précisément de Leeds.
Le Deep Learning au service du diagnostic cardiaque
Des scientifiques ont développé un système d’intelligence artificielle capable d’analyser les scans oculaires effectués lors d’une visite de routine chez un opticien ou une clinique ophtalmologique et d’identifier les patients à haut risque de crise cardiaque. Les médecins ont reconnu que les modifications des minuscules vaisseaux sanguins de la rétine sont des indicateurs d’une maladie vasculaire plus large, y compris des problèmes cardiaques.
Dans la recherche dirigée par l’Université de Leeds, des techniques d’apprentissage en profondeur ont été utilisées pour entraîner un système d’IA à lire automatiquement les scans rétiniens et à identifier les personnes qui, au cours de l’année suivante, étaient susceptibles d’avoir une crise cardiaque. L’apprentissage en profondeur ou Deep Learning est une série complexe d’algorithmes qui permettent aux ordinateurs d’identifier des modèles dans les données et de faire des prédictions. Dans la revue Nature Machine Intelligence, les chercheurs rapportent dans leur article – Predicting Infarction through your retinal scans and minimal personal Information – que le système d’IA avait une précision comprise entre 70 % et 80 % et pouvait être utilisé comme deuxième référence pour un examen cardiovasculaire approfondi.
L’utilisation de l’apprentissage en profondeur dans l’analyse des scintigraphies rétiniennes pourrait révolutionner la façon dont les patients sont régulièrement dépistés pour les signes de maladie cardiaque.
Identification plus précoce des maladies cardiaques
Le professeur Alex Frangi, titulaire de la chaire Diamond Jubilee en médecine computationnelle à la School of Computing de l’Université de Leeds et titulaire d’une bourse Turing à l’Institut Alan Turing, a supervisé la recherche. Il a déclaré: “Les maladies cardiovasculaires, y compris les crises cardiaques, sont la principale cause de décès prématuré dans le monde et la deuxième cause de mortalité au Royaume-Uni. Cela provoque une mauvaise santé chronique et la misère dans le monde entier. Cette technique ouvre la possibilité de révolutionner le dépistage des maladies cardiaques. Les scanners rétiniens sont relativement bon marché et couramment utilisés dans de nombreux cabinets d’opticiens. Grâce au dépistage automatisé, les patients qui présentent un risque élevé de tomber malade pourraient être référés à des services cardiaques spécialisés.
Le système pourrait également être utilisé pour suivre les premiers signes de maladie cardiaque.”
Chris Gale, professeur de médecine cardiovasculaire à l’Université de Leeds et cardiologue consultant au Leeds Teaching Hospitals NHS Trust, était l’un des auteurs du document de recherche. Il a déclaré: “Le système d’IA a le potentiel d’identifier les personnes qui participent à un dépistage oculaire de routine qui présentent un risque futur plus élevé de maladie cardiovasculaire, grâce auquel des traitements préventifs pourraient être commencés plus tôt pour prévenir les maladies cardiovasculaires prématurées.”
Un peu plus d’informations sur le Deep Learning
Au cours du processus d’apprentissage en profondeur, le système d’IA a analysé les scans rétiniens et cardiaques de plus de 5 000 personnes. Le système d’IA a identifié des associations entre la pathologie de la rétine et les changements dans le cœur du patient.
Une fois les modèles d’image appris, le système d’IA a pu estimer la taille et l’efficacité de pompage du ventricule gauche, l’une des quatre cavités du cœur, à partir des seuls scans rétiniens. Un ventricule élargi est lié à un risque accru de maladie cardiaque. Avec des informations sur la taille estimée du ventricule gauche et son efficacité de pompage combinées à des données démographiques de base sur le patient, son âge et son sexe, le système d’IA pourrait faire une prédiction sur son risque de crise cardiaque au cours des 12 mois suivants.
Actuellement, les détails sur la taille et l’efficacité de pompage du ventricule gauche d’un patient ne peuvent être déterminés que s’ils ont des tests de diagnostic tels que l’échocardiographie ou l’imagerie par résonance magnétique du cœur. Ces tests de diagnostic peuvent être coûteux et souvent uniquement disponibles en milieu hospitalier, ce qui les rend inaccessibles aux personnes vivant dans des pays dotés de systèmes de santé moins bien dotés en ressources ou augmente inutilement les coûts des soins de santé et les temps d’attente dans les pays développés.
Sven Plein, professeur d’imagerie cardiovasculaire à la British Heart Foundation à l’Université de Leeds et l’un des auteurs du document de recherche, a déclaré : “Le système d’IA est un excellent outil pour démêler les schémas complexes qui existent dans la nature, et c’est ce que nous ont trouvé – le schéma complexe des changements dans la rétine liés aux changements dans le cœur”.
Source : Université de Leeds
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