Et si l’Intelligence Artificielle permettait d’anticiper les infarctus ?

C’est en tout cas l’objet d’un modèle développé par une équipe de chercheurs du CSAIL (pour Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory), un laboratoire de recherche en IA rattaché au Massachusetts Institute of Technology.

Ce modèle de Machine Learning a été entraîné sur un grand volume de rapports d’analyses médicales et de radiographies thoraciques associées.

En analysant les rapports d’analyses grâce à une solution de NLP (pour Natural Language Processing) intégrée, le modèle est capable d’identifier la nature du problème, d’en estimer la gravité et d’identifier le problème sur la radiographie.

En recoupant les données textes et l’analyse d’images, ce modèle devient capable de réaliser des prédictions sur l’état de santé du patient.

Le modèle a été entraîné spécifiquement pour détecter des excès de liquides dans les poumons, symptômes d’un œdème pulmonaire, qui est un précurseur visible de l’insuffisance cardiaque.

Les résultats sont stratosphériques : testé sur des jeux de données réelles, le modèle a été capable de détecter les œdèmes pulmonaires dans 81% à 90% des cas.

Un beau projet, mais trop théorique ? Le Beth Israel Deaconess Medical Center, un centre hospitalier de la Harvard Medical School, prévoit de tester cette solution en conditions réelles dans quelques semaines.

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