Application de l'intelligence artificielle pour améliorer le diagnostic des maladies cardiaques et pulmonaires

Selon le dernier rapport, les scientifiques du Centre australien de recherche en cybersanté (AEHRC) de l'Organisation de recherche scientifique et industrielle du Commonwealth (CSIRO) se sont concentrés sur la combinaison optimale d'encodeurs et de décodeurs lors de l'analyse des radiographies thoraciques. Les résultats ont constitué une avancée majeure, avec une précision diagnostique accrue jusqu'à 26,9 %.

« L'IA a le potentiel d'améliorer les services de santé et, en particulier, de mieux accompagner les professionnels de santé », a déclaré Aaron Nicolson, auteur principal de l'étude. Il a souligné que la possibilité d'auto-déclarer des images radiologiques pourrait réduire la charge de travail des cliniciens et optimiser la prise en charge des patients.

L'étude introduit non seulement la combinaison d'encodeurs et de décodeurs, mais utilise également une méthode de « démarrage à chaud ». Cette méthode permet au modèle d'IA d'appliquer les connaissances acquises lors de la tâche précédente pour améliorer ses performances lors de l'exécution de la tâche suivante.

Illustration

En outre, l’étude a également montré que l’IA est capable d’identifier avec précision les anomalies dans les poumons, telles que l’épanchement pleural ou les lésions pulmonaires, ce qui est d’une grande importance dans la détection précoce des problèmes de santé.

Il s'agit non seulement d'une avancée majeure dans le domaine médical, mais aussi d'une preuve du potentiel de l'intelligence artificielle pour résoudre les grands défis sociétaux. À l'avenir, l'application de l'IA en médecine promet de nombreux avantages et opportunités, notamment dans le diagnostic des maladies cardiaques et pulmonaires.

En 2019, Google a développé un modèle d'apprentissage profond performant basé sur 2 763 scanners. L'équipe a constaté que ce système, basé sur l'IA, pouvait détecter certaines tumeurs pulmonaires microscopiques grâce au modèle AUC. Ce modèle s'est révélé six fois plus efficace que les appareils à rayons X, lorsque les images précédentes ne permettaient pas d'identifier la maladie, et s'est avéré aussi efficace que les appareils à rayons X lorsque les images identifiaient la maladie.

Ainsi, avec ces avancées, pour le domaine médical, la combinaison de l’intelligence artificielle et de l’imagerie par rayons X est non seulement une avancée majeure mais aussi un outil puissant pour aider à améliorer les soins de santé et à réduire la pression de travail des professionnels de la santé.

Source: https://www.congluan.vn/dot-pha-trong-nganh-y-te-ung-dung-tri-tue-nhan-tao-de-cai-thien-chuan-doan-benh-tim-va-phoi-post274117.html