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Le deep learning peut prédire quand une personne fera un arrêt cardiaque

Le deep learning prédit quand une personne fera un arrêt cardiaque

Cet algorithme de deep learning peut prédire si une personne fera un arrêt cardiaque et déterminer le moment où cela arrivera.

Environ 20 % des personnes qui meurent dans le monde ont subi un arrêt du cœur. Les médecins peinent encore à expliquer les véritables raisons de ce phénomène, mais ils peuvent désormais anticiper. Grâce à ses capacités d’analyse prédictive, l’intelligence artificielle peut prédire si et quand une personne fera un arrêt cardiaque.

Prédire l’arrêt cardiaque à l’aide du deep learning

L’incapacité de déterminer avec certitude si un patient risque ou non de faire un arrêt du cœur peut empêcher les sujets à haut risque de bénéficier du traitement adéquat. Des chercheurs de l’Université Johns Hopkins à Baltimore, Maryland, ont créé une nouvelle IA qui pourrait changer la donne.

Selon eux, il s’agit d’un algorithme de deep learning qui peut déterminer si une personne risque de faire un arrêt cardiaque. Mieux encore, le système pourrait prédire le moment où cela surviendra. Cela permettrait alors aux médecins de prendre des décisions plus efficaces sur les mesures à prendre.

Ils ont baptisé leur algorithme SSCAR (Survival Study of Cardiac Arrhythmia Risk). Les maladies cardiaques produisent des cicatrices qui sont souvent responsables des arythmies mortelles. Les techniques d’imagerie actuelle se limitent à caractériser les cicatrices en fonction de leur volume et de leur masse. Le nouvel algorithme, en revanche, peut détecter les modèles cachés à partir des images cardiaques.

Des prédictions plus significatives

Pour former le modèle, les chercheurs ont utilisé les données d’imagerie de patients réels de l’hôpital John Hopkins. Un deuxième réseau neuronal profond a été formé sur 10 ans de données cliniques sur les patients. Il s’est entraîné à reconnaître au total 22 facteurs d’arrêt cardiaque tels que l’âge, le poids ou encore la consommation de médicaments.

Les prédictions de l’algorithme de deep learning sur les risques d’arrêt cardiaque se sont avérées plus précises que celles des médecins. Par ailleurs, l’IA a été testée et validée sur d’autres patients provenant de 60 centres de santé. Ceux-ci présentent différents antécédents cardiaques et donc différentes données d’imagerie.

Les chercheurs continuent de développer des algorithmes pour la détection d’autres maladies du cœur.

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