Un groupe de chercheurs du Massachusetts General Hospital a mis au point un modèle d'intelligence artificielle capable d'identifier avec plus de 90 % de précision les personnes atteintes de la maladie d'Alzheimer , une maladie qui altère progressivement la mémoire et d'autres fonctions cérébrales au fil des années.
L'équipe, dirigée par le Dr Matthew Leming , a créé un système appelé MUCRAN (Multi-Confound Regression Adversarial Network) et l'a formé en analysant environ 17 076 IRM cliniques réalisées au Massachusetts General Hospital jusqu'en 2019 sur des patients atteints de cette maladie et d'autres qui étaient en bonne santé.
La précision de l'analyse de l'intelligence artificielle a atteint 90,3% comme indiqué dans l'article scientifique.
Bien que les données recueillies soient directement liées à un hôpital et à une certaine période de temps, les chercheurs ont testé le modèle MUCRAN pour détecter cette condition chez d'autres patients appartenant à différents centres de santé tels que le Brigham and Women's Hospital, entre autres.
L'objectif est que cette technologie puisse être applicable à n'importe qui même si elle n'est pas liée aux cas avec lesquels elle a été formée.
De plus, les chercheurs recherchent une intelligence artificielle pour aider à détecter des cas plus rares de cette maladie, qui surviennent chez les jeunes patients au lieu du cas courant, qui est son apparition chez les personnes âgées. Selon Leming , l'une des clés est que le nouveau modèle qu'ils ont développé ne considère pas l'âge comme une variable pour émettre un pré- diagnostic .
"Nous avons résolu le problème en rendant le modèle d'IA 'aveugle' aux caractéristiques qu'il pourrait trouver associées à l'âge du patient", a déclaré Leming. En effet, il s'agissait de l'une des variables que d'autres modèles considéraient comme pertinentes pour le diagnostic . En éliminant cette considération, le résultat peut être plus fiable.
Comme caractéristique supplémentaire, le modèle d'intelligence artificielle intègre une "mesure d'incertitude", ce qui signifie qu'il ne considère pas les données avec lesquelles il a été formé comme des informations exactes, mais considère plutôt qu'il peut y avoir des variations de celles-ci. Plus elles sont proches des données originales, plus la probabilité de détecter la maladie d'Alzheimer chez un patient est grande.
Ce type de dynamique entre les données d'entraînement originales et celles qui peuvent être présentées dans des environnements réels non contrôlés permettrait à cette technologie d'être appliquée pour aider à diagnostiquer ces conditions chez des patients partout dans le monde.
« MUCRAN , en offrant moins de prédictions non fiables, présente un système qui peut être mis en œuvre et mis à l'échelle dans le monde réel », indique la publication scientifique .
Bien que les résultats de cette recherche soient prometteurs, il n'a pas encore été déterminé si ce type de système commencera effectivement à être utilisé pour détecter la maladie d'Alzheimer au Massachusetts General Hospital ou dans tout autre établissement de santé.
L'utilisation de modèles d'intelligence artificielle comme méthode d'aide à l'exercice de tâches est devenue populaire et, selon une étude réalisée par OpenAI , le créateur de ChatGPT , certains des emplois susceptibles de disparaître se trouvent dans les hôpitaux. .
Cela est dû, selon l'entreprise, au fait que les environnements dans lesquels l'analyse ou le traitement des données sont utilisés peuvent être vulnérables au remplacement des travailleurs par des systèmes d'IA , bien que ce scénario soit encore lointain pour l'instant.