Un nouveau miracle médical grâce à l'intelligence artificielle : un diagnostic deux fois plus précis

Des scientifiques de l'Imperial College London au Royaume-Uni, de l'Université technique de Munich en Allemagne et de l'Université d'Édimbourg en Écosse ont développé ce nouveau logiciel d'intelligence artificielle en s'appuyant sur les scanners cérébraux de 800 patients dont l'heure de l'AVC était connue.

Après avoir testé leur modèle d'intelligence artificielle sur les données de près de 2 000 patients, les chercheurs ont déterminé que ce logiciel permettait d'identifier le moment de l'AVC avec une précision deux fois supérieure à celle des méthodes visuelles standard.

Les chercheurs ont constaté que le logiciel est capable, en plus d'extraire automatiquement la zone concernée sur le scanner cérébral, d'analyser les lésions identifiées pour estimer le moment où l'AVC a eu lieu.

Les chercheurs ont précisé que le fait que les examens réalisés avec ce nouveau logiciel d'intelligence artificielle intègrent des caractéristiques supplémentaires, telles que les tissus, et prennent en compte les variations des lésions, a été déterminant pour obtenir de meilleurs résultats par rapport aux méthodes de dépistage utilisées précédemment.

Le Dr Paul Bentley, l'un des auteurs de l'étude, a déclaré que pour la plupart des AVC causés par un caillot sanguin, le patient est éligible à un traitement médical et chirurgical dans les 4,5 heures suivant la survenue de l'AVC.

Bentley a souligné que les traitements standard ne sont efficaces qu'aux stades très précoces suivant l'AVC et qu'ils peuvent, dans le cas contraire, entraîner des dommages secondaires.

« Avoir ces informations à portée de main aidera les médecins à prendre des décisions urgentes sur les traitements à administrer aux patients ayant subi un AVC », a déclaré Bentley.

Les chercheurs ont noté que l'objectif de cette nouvelle technologie d'intelligence artificielle est de permettre une prise en charge plus rapide et plus précise des patients.

Les résultats de l'étude ont été publiés dans la revue « Nature Digital Medicine ».