L’intelligence artificielle anticipe mieux les attaques cardiaques

Une équipe de chercheurs de l’université britannique de Nottingham a mis au point un algorithme capable de déterminer avec davantage de précision qu’un médecin les risques de crise cardiaque.

Nous pouvons désormais en être certains : l’intelligence artificielle est bien plus armée qu’un médecin pour prédire des crises cardiaques. Chaque année, selon l’OMS, près de 20 millions de personnes meurent des effets des maladies cardiovasculaires, y compris des crises cardiaques, des accidents vasculaires cérébraux, des artères bloquées et d’autres dysfonctionnements du système circulatoire. Pour anticiper ces maladies, de nombreux médecins utilisent des facteurs de risque, tels que l’âge, le taux de cholestérol, la pression sanguine ou encore la tension artérielle. Tous ces indicateurs sont compilés dans la liste des recommandations dite ACC/AHA. Mais cela ne suffit plus.

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Une étude parue le mois dernier prouve que la prédiction des attaques cardiaques pourrait bien s’améliorer grâce à l’intelligence artificielle. Les chercheurs de l’université de Nottingham au Royaume-Uni ont en effet comparé les compétences académiques en matière de prédicition des médecins avec celles de l’intelligence artificielle. Ces derniers ont conçu quatre algorithmes chargés d’analyser 378 256 dossiers médicaux de patients britanniques et d’en extraire des modèles de profils pouvant développer des maladies cardiovasculaires.

« Il existe beaucoup d’interactions dans les systèmes biologiques », affirme Stephen Weng, un épidémiologiste de l’Université de Nottingham. Certaines de ces interactions sont contre-intuitives : beaucoup de graisse corporelle peut par exemple réellement protéger contre les maladies cardiaques dans certains cas. « C’est la réalité du corps humain. Mais ce que l’informatique nous permet de faire, c’est explorer ces associations », poursuit Stephen Weng.

Les algorithmes visent plus juste que les médecins

Les quatre méthodes AI ont été significativement meilleures que les directives ACC/AHA. En utilisant une statistique appelée AUC (où un score de 1,0 signifie 100% de précision), les lignes directrices de l’ACC/AHA ont atteint 0,728. Les quatre nouvelles méthodes variaient de 0,745 à 0,764.

Pour s’entraîner, les algorithmes ont d’abord assimilé 78% des données (295 267 enregistrements) datées de 2005 avant de déterminer, par l’intermédiaire des dossiers restants, quels patients étaient susceptibles de subir un accident cardiovasculaire au cours des dix années suivantes. Ces conclusions ont ensuite été comparées avec les données de 2015 et le résultat prouve que les algorithmes visent plus juste que les médecins. Le plus performant des algorithmes a pu prédire 7,6% d’accidents de plus que les médecins, avec 1,6% de fausses alertes en moins. Ce qui aurait pu sauver 355 personnes.

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La machine a notamment identifié le rôle de certains facteurs, tels que les troubles mentaux sévères ou la consommation de corticoïdes par voie orale. Une performance qui prouve à nouveau que l’IA est bien meilleure pour traquer les risques croisés.

Selon Weng, la prédiction conduit souvent à la prévention, grâce à des médicaments réduisant le cholestérol ou à des changements dans le régime alimentaire. Mais les outils des médecins ne correspondent pas toujours à la complexité du corps humain. Les attaques cardiaques en particulier sont difficiles à anticiper. C’est pourquoi l’IA a son mot à dire dans le secteur de l’assistance médicale. Selon les chercheurs, leur système, dans le cas où il serait mis en oeuvre à grande échelle, pourrait sauver des milliers voire des millions de vies par an. Comme le prouve Watson d’IBM qui, en octobre dernier, était parvenu à trouver 30% d’options thérapeutiques de plus que les médecins dans le traitement du cancer. Quelques mois plus tôt, Watson avait diagnostiqué un cas de leucémie là où les médecins n’y étaient pas parvenus.

Pour l’heure, le diabète, l’un des facteurs numéro un pour prévenir les risques d’attaques cardiaques, n’a pas été pris en compte par ces algorithmes. A l’avenir, le docteur Stephen Weng et son équipe espèrent inclure d’autres facteurs génétiques dans les algorithmes informatiques afin d’améliorer encore leur précision.


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