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Comment l'intelligence artificielle interprète « les yeux sont la fenêtre de l'âme »

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2023-04-13 09:25:101544parcourir

​Un logiciel développé grâce à l’apprentissage automatique peut prédire le risque de maladie cardiaque d’une personne en moins d’une minute en analysant les veines et les artères de ses yeux.

Comment l'intelligence artificielle interprète « les yeux sont la fenêtre de l'âme »

La nouvelle étude a été publiée dans le British Journal of Ophthalmology. Si les résultats sont confirmés lors de futurs essais cliniques, cela pourrait ouvrir la voie à un dépistage cardiovasculaire rapide et abordable. Ces dépistages peuvent informer les gens de leur risque d’accident vasculaire cérébral et de maladie cardiaque sans nécessiter de tests sanguins ni même de mesure de la tension artérielle.

Les experts affirment que la recherche est prometteuse, mais que des recherches supplémentaires sont nécessaires avant qu'elle puisse devenir un outil de diagnostic viable.

Alicja Rudnicka, l'auteur principal de l'étude, a déclaré dans une interview au Guardian : "Cet outil d'intelligence artificielle peut informer les gens de leur niveau de risque en 60 secondes ou moins, dans le même temps, l'étude a révélé que cet outil est la prédiction." les résultats sont aussi précis que les résultats des méthodes de test actuellement couramment utilisées.

« Les yeux servent de fenêtre sur le reste du corps. »

Le logiciel fonctionne en analysant le réseau de vaisseaux sanguins au sein de la rétine. Il mesure la surface totale couverte par ces artères et veines, ainsi que leur largeur et leur « tortuosité » (leur courbure). Tous ces facteurs sont affectés par la santé cardiaque d'un individu, de sorte que le logiciel peut prédire le risque de maladie cardiaque d'un sujet simplement en regardant des instantanés non invasifs de ses yeux.

Les chercheurs ont nommé leur logiciel QUARTZ (un acronyme original dérivé de l'expression « Analyse quantitative de la topologie et de la taille des vaisseaux rétiniens »).

On dit souvent "les yeux sont les fenêtres de l'âme", et de plus en plus de connaissances montrent que les yeux peuvent être utilisés comme fenêtre de diagnostic pour d'autres parties du corps. Les médecins savent depuis plus de cent ans que les signes du diabète et de l’hypertension artérielle peuvent être observés à travers les yeux. Mais le problème est que dans le passé, l’évaluation manuelle était basée sur l’expérience d’experts médicaux, ce qui augmentait l’incertitude et les erreurs d’appréciation. Ce défi peut désormais être surmonté grâce à l’apprentissage automatique.

L'utilisation de l'intelligence artificielle pour diagnostiquer des maladies grâce à des scanners oculaires s'est avérée être l'un des domaines de la médecine d'apprentissage automatique qui connaît la croissance la plus rapide. Le premier appareil de diagnostic alimenté par l'IA approuvé par la FDA a été utilisé pour dépister les maladies oculaires, et les recherches suggèrent que l'IA pourrait ainsi détecter une gamme de conditions, de la rétinopathie diabétique à la maladie d'Alzheimer. Ces outils d’application en sont à différents stades de développement, mais des questions demeurent quant à leur fiabilité diagnostique et leur généralisabilité.

Par exemple, cette dernière étude menée par une équipe du St George's College de l'Université de Londres n'a testé que des scanners oculaires sur des patients blancs. L'équipe a obtenu des données de test de la biobanque britannique, qui se trouvent être à 94,6 % blanches (ce qui reflète les données démographiques du Royaume-Uni, y compris la tranche d'âge des patients de la biobanque). Ce biais doit être équilibré à l’avenir pour garantir que tout outil de diagnostic soit également précis d’un groupe ethnique à l’autre.

Les chercheurs ont comparé les résultats de leur logiciel QUARTZ avec les prévisions de risque sur 10 ans produites par le test standard Framingham Risk Score (FRS). Ils ont constaté que les deux méthodes avaient des « performances comparables ».

Les experts affirment que le plus grand défi consiste à faire passer ce type de travail du « codage à la clinique ». Par exemple, qui peut transformer ce type de recherche en un outil de diagnostic formel ? S'agit-il du National Health Service (NHS) du Royaume-Uni ou d'une entreprise issue d'une université ? Qu'exigeront les régulateurs avant d'approuver l'utilisation du logiciel ? Il y a encore un long chemin à parcourir entre la recherche et la praticité du produit (commercialisation).

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