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Intelligence Artificielle

L’IA vous préviendra-t-elle d’une crise cardiaque ?

La médecine préventive fait fureur. Elle peut réduire les coûts des soins de santé à long terme, aider les patients à éviter les procédures douloureuses et, dans l'ensemble, contribuer à prolonger et à améliorer la qualité de vie. Alors, quand la médecine préventive passe-t-elle des examens annuels et des tests traditionnels comme les mammographies et les coloscopies à quelque chose de plus sophistiqué ? Nous sommes peut-être à ce tournant en ce moment même.

Plusieurs nouveaux outils d’IA sont en cours d’introduction qui pourraient permettre de détecter les risques futurs de crise cardiaque ou même de prioriser et de diriger les appels d’urgence en fonction de la probabilité que le patient soit victime d’un accident cardiaque. Jetez un coup d’œil à ces projets passionnants qui visent à faire en sorte que les décès par crise cardiaque appartiennent au passé.

Réduire les erreurs médicales

Nous appelons les services d’urgence parce que nous avons besoin de soins immédiats, mais tous les appels d’urgence ne sont pas aussi urgents que les autres. C’est pourquoi, pour tenter d’établir l’ordre de priorité des réponses aux appels, quatre pays européens sont en train de déployer un algorithme d’IA capable de détecter les arrêts cardiaques avec une précision pouvant atteindre 95 %. Dans les études du développeur de l’IA, les répartiteurs humains ne pouvaient accomplir cette tâche qu’avec une précision d’environ 74 %.

Les patients victimes d’un arrêt cardiaque ont besoin des soins les plus rapides s’ils espèrent être réanimés, d’où l’importance pour les répartiteurs d’évaluer rapidement et précisément les appels reçus. Grâce à l’IA qui dirige les appels, un plus grand nombre de patients peuvent recevoir des soins accélérés, ce qui permet de prévenir les lésions au cerveau et aux organes ou la mort.

L’IA décisionnelle est l’une des principales nouvelles frontières de la médecine assistée par ordinateur, et ce système de répartition n’en est qu’un exemple. D’autres programmes d’IA comprennent un programme israélien de détection des hémorragies intracrâniennes, ainsi qu’un programme conçu par des scientifiques de Stanford, qui permet d’identifier les marques cancéreuses de la peau.

Bien qu’il y aura toujours un art du diagnostic, en particulier pour les maladies rares, l’IA améliore les résultats pour les patients à travers le monde en aidant les médecins à prendre de meilleures décisions thérapeutiques. Malgré tout le battage médiatique, le rôle de l’IA est de réduire les erreurs médicales ; elle ne remplace pas les médecins.

Prédire l’évolution des maladies

Il est évidemment important de maximiser l’intervention du répartiteur d’urgence en cas d’arrêt cardiaque, mais que se passerait-il si nous pouvions traiter les problèmes cardiaques avant qu’ils ne se manifestent ? C’est l’objectif premier des programmes de cardiologie préventive – s’attaquer aux facteurs de risque cardiaques tels que l’hypertension artérielle, les antécédents familiaux, l’obésité et les syndromes métaboliques avant qu’ils deviennent critiques. Récemment, cependant, Google a publié un nouvel algorithme qui examine un critère entièrement différent pour évaluer le risque cardiaque : les yeux.

Que peuvent nous dire les yeux sur la santé cardiaque future ? La paroi arrière de l’œil, appelée fond de l’œil, est riche en vaisseaux sanguins. En balayant ces vaisseaux, l’algorithme de Google peut détecter des facteurs tels que l’âge, le tabagisme, le niveau de pression artérielle et plus encore. À l’heure actuelle, l’algorithme peut prédire correctement le risque cardiaque 70 % du temps, un taux légèrement inférieur à la norme médicale, le test SCORE, qui est précis à environ 72 %.

La principale différence entre quelque chose comme l’algorithme de Google et le test SCORE est qu’il est peu probable que le test SCORE devienne beaucoup plus précis, mais avec plus d’exposition et de tests, l’algorithme de Google deviendra plus sensible aux petits détails. L’apprentissage machine rend la plupart des algorithmes ouverts et constamment en développement. Plus ils « voient » et plus ils reçoivent de feedback, plus ils sont performants.

L’importance des détails

La plupart des connaissances médicales sont très générales. Les médecins diront aux patients qu’ils ont une probabilité de x pour cent d’avoir une condition particulière, par exemple, mais ce nombre peut être basé sur l’ensemble de la population – et les chiffres de la population sont souvent basés sur des études comprenant principalement des hommes blancs. Bien que nous observions dans la pratique des niveaux différents d’efficacité des médicaments et de risque de maladie dans les populations minoritaires, les études et les statistiques reflètent rarement ces différences.

En partenariat avec le réseau d’IA de Microsoft pour les soins de santé, les hôpitaux Apollo en Inde ont développé une IA d’évaluation cardiaque basée sur la population indienne. Même en Inde, où vit près d’un septième de la population mondiale, la plupart des technologies et des outils d’évaluation actuellement utilisés ont été développés à partir des populations occidentales. Il en est résulté des erreurs de diagnostic et une mauvaise prévention des maladies. L’IA de l’hôpital Apollo est la première du genre à repenser qui est centré sur la technologie diagnostique.

Les maladies cardiovasculaires sont la principale cause de décès dans le monde, et elles sont à la hausse dans les pays à revenu faible et moyen, car les habitudes alimentaires occidentales sont exportées et l’augmentation de la richesse entraîne une consommation accrue de viande et un mode de vie plus sédentaire. Ce profil de risque rend la détection des maladies et les efforts de prévention plus importants que jamais auparavant – et les outils d’IA sont prêts à changer la donne.

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