L'IA détermine le moment de la course avec une grande précision
Algorithme pour une évaluation particulièrement précise des lésions cérébrales
Une action rapide après un accident vasculaire cérébral peut réduire de manière significative les dommages permanents. Toutefois, il est essentiel de déterminer le moment exact de l'événement pour décider du meilleur traitement. Une équipe de chercheurs, dont des experts de l'université technique de Munich (TUM), a mis au point un algorithme capable de déterminer le moment d'un accident vasculaire cérébral avec une précision exceptionnelle, surpassant les approches actuelles par un facteur de deux.
Un accident vasculaire cérébral survient lorsque le flux sanguin vers une partie du cerveau est obstrué, souvent par un caillot de sang. Les cellules cérébrales sont alors privées d'oxygène et de nutriments et meurent. Dans la plupart des AVC causés par un caillot sanguin, une intervention médicale dans les quatre heures et demie peut limiter les dégâts, les options chirurgicales étant viables jusqu'à six heures après l'AVC. Au fil du temps, certains traitements deviennent inefficaces ou peuvent même causer des problèmes supplémentaires
Il est difficile de déterminer le moment exact d'un accident vasculaire cérébral. Certains accidents vasculaires cérébraux peuvent se déclarer alors que le patient est endormi et certains patients peuvent avoir des difficultés à communiquer en raison des symptômes de l'accident vasculaire cérébral. Actuellement, les professionnels de la santé évaluent le moment de l'AVC à partir des tomodensitogrammes, où les régions plus foncées signifient que l'AVC a progressé. Cependant, la structure unique de chaque cerveau rend cette tâche difficile. Même si les médecins peuvent déterminer avec précision le début de l'AVC, le flux sanguin individuel ou la structure des vaisseaux sanguins peut signifier que l'AVC progresse plus rapidement ou plus lentement que la moyenne.
Algorithme testé sur 2000 patients
Des chercheurs de l'Imperial College London, de l'université d'Édimbourg et de la TUM ont amélioré l'estimation du moment de l'AVC en utilisant l'intelligence artificielle (IA). Entraîné sur 800 scanners cérébraux avec des durées d'AVC connues, le modèle peut identifier de manière indépendante les régions affectées dans les scanners et estimer la durée de l'AVC.
Publiée dans "NPJ Digital Medicine", l'étude a testé l'algorithme sur les données de près de 2 000 autres patients. Le logiciel s'est avéré deux fois plus précis qu'une méthode visuelle standard. L'algorithme a également excellé dans l'estimation de l'"âge biologique" des lésions cérébrales, indiquant le degré de progression des lésions et leur réversibilité potentielle.
Une précision accrue grâce à des données supplémentaires
Daniel Rückert, lauréat du prix Leibniz et professeur d'intelligence artificielle dans le domaine de la santé et de la médecine à la TUM, explique : "Nous pensons que si notre modèle est si puissant, c'est parce qu'il ne se contente pas d'évaluer le degré d'obscurité de la zone endommagée, mais qu'il intègre également d'autres caractéristiques des scanners, telles que la texture, et qu'il tient compte des variations entre les zones endommagées et l'arrière-plan."
Paul Bentley, de l'Imperial College London, déclare : "Le fait d'avoir ces informations à portée de main aidera les médecins à prendre des décisions d'urgence sur les traitements à entreprendre pour les patients victimes d'un accident vasculaire cérébral. Non seulement notre logiciel est deux fois plus précis dans la lecture du temps que les meilleures pratiques actuelles, mais il peut être entièrement automatisé dès qu'un accident vasculaire cérébral devient visible sur un scanner". Le premier auteur, Adam Marcus, estime même que le nouveau logiciel pourrait optimiser le traitement de 50 % des patients ayant subi un accident vasculaire cérébral.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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