L'intelligence artificielle (IA) ouvre un espace dans le secteur de la santé pour devenir un outil allié pour les médecins, comme c'est le cas de l'algorithme qu'ils ont développé à l' Université d'Édimbourg avec lequel ils ont pu faire la distinction entre les véritables crises cardiaques et les fausses alarmes .
Cette IA s'appelle CoDE-ACS et a été en mesure d'exclure une crise cardiaque chez plus du double du nombre de patients par rapport aux méthodes traditionnelles actuellement utilisées par les médecins.
Pour l'étude, cet outil a été testé sur 10 000 patients de six pays, corrigeant son diagnostic dans 99,6% des cas.
Comment fonctionne cette IA ?
Actuellement, les médecins pour diagnostiquer une crise cardiaque mesurent les niveaux de protonine, qui est une protéine, dans le sang. Bien qu'il s'agisse d'une méthode utilisée chez tous les patients, le même seuil est mis en œuvre, sans tenir compte de facteurs tels que l'âge ou les antécédents médicaux qui peuvent affecter la précision de l'analyse.
Cette dernière partie est résolue par l'intelligence artificielle, qui a été formée avec les données de 10 038 personnes, recueillant des informations auprès de patients d'âges, de sexes et de conditions cliniques différents pouvant conduire à une crise cardiaque.
De cette façon, l'outil avait la capacité de donner une réponse plus précise lors de l'établissement du diagnostic, car il disposait d'un produit d'apprentissage d'une grande variété de données.
Un résultat que Nicholas Mills, directeur de l'étude et professeur de cardiologie à la British Heart Foundation (BHF) , a décrit comme une réalisation qui sauvera des vies et sera une plateforme qui aidera les médecins.
"L'exploitation des données et de l'IA pour soutenir les décisions cliniques a un énorme potentiel pour améliorer les soins aux patients", a déclaré Mills à The Independent.
Cet outil est catalogué par le BHF comme un "support transformationnel pour les services d'urgence" et c'est pourquoi des essais cliniques sont menés en Ecosse pour évaluer davantage l'impact sur la dynamique de travail des salles médicales.
L'augmentation de la précision du pronostic d'une crise cardiaque sauvera des vies, puisque les patients mal diagnostiqués ont un taux de mortalité de 70 % dans les 30 jours. Par ailleurs, selon la BHF, le nombre de personnes admises aux urgences pour un infarctus a augmenté de 63 % entre 2020 et 2023.
Ils conçoivent une IA qui a prédit le cancer du pancréas 3 ans plus tôt
Un algorithme a pu identifier les personnes à risque accru de cancer du pancréas jusqu'à trois ans avant le diagnostic. Il n'a utilisé que les dossiers médicaux des patients.
L'intelligence artificielle a été formée sur deux ensembles de données différents totalisant 9 millions de dossiers de patients du Danemark et des États-Unis . Les chercheurs ont "demandé" au modèle d'IA de rechercher des signes révélateurs en se basant sur les données contenues dans les dossiers médicaux.
En utilisant des combinaisons de codes de maladies et leur moment d'apparition, le modèle a pu prédire quels patients sont les plus susceptibles de développer un cancer du pancréas à l'avenir. Il convient de noter que bon nombre des symptômes et des codes de maladie n'étaient pas directement liés au pancréas ou à partir de celui-ci.
Dans l'ensemble, chacune des versions de l'algorithme d'IA était nettement plus précise pour prédire qui développerait un cancer du pancréas que les estimations actuelles de l'incidence de la maladie dans l'ensemble de la population, définie comme la fréquence à laquelle elle développe une condition dans un population pendant une période donnée.
Un avantage particulier de l' outil d'IA est qu'il pourrait être utilisé sur tous les patients pour lesquels les dossiers de santé et les antécédents médicaux sont disponibles, pas seulement ceux qui ont des antécédents familiaux connus ou une prédisposition génétique à la maladie. Ceci est particulièrement important, ajoutent les chercheurs, car de nombreux patients à haut risque peuvent même ne pas être conscients de leur prédisposition génétique ou de leurs antécédents familiaux.