L’intelligence artificielle peut désormais prédire qui développera la DÉMENCE avec une précision de 92 %, révèle une étude

L’intelligence artificielle peut désormais prédire qui développera la DÉMENCE avec une précision de 92 %, révèle une étude révolutionnaire

  • L’IA peut désormais prédire si quelqu’un développera une démence d’ici deux ans
  • Les données de 15 300 patients aux États-Unis ont été utilisées pour former l’intelligence artificielle
  • La technique fonctionne en repérant des modèles liés à l’issue de la démence dans les données
  • Il peut également être utilisé pour détecter un mauvais diagnostic afin d’améliorer les résultats pour les patients










Des systèmes d’intelligence artificielle ont été développés pour prédire si quelqu’un développera une démence dans les deux ans, avec une précision de 92%, selon ses développeurs.

Les données de 15 300 patients aux États-Unis ont été utilisées pour former l’IA par des chercheurs de l’Université d’Exeter, lui apprenant qui développerait ou non une démence.

La technique fonctionne en repérant des modèles dans les données et en apprenant qui est le plus à risque, les chercheurs espérant que cela pourrait réduire le nombre de personnes diagnostiquées à tort.

Des systèmes d'intelligence artificielle ont été développés pour prédire si quelqu'un développera une démence dans les deux ans, avec une précision de 92%, selon ses développeurs

Des systèmes d’intelligence artificielle ont été développés pour prédire si quelqu’un développera une démence dans les deux ans, avec une précision de 92%, selon ses développeurs

QU’EST-CE QUE LA DÉMENCE?

La démence est un terme générique utilisé pour décrire une gamme de troubles neurologiques progressifs (ceux qui affectent le cerveau) qui ont un impact sur la mémoire, la pensée et le comportement.

Il existe de nombreux types de démence, dont la maladie d’Alzheimer est la plus courante.

Certaines personnes peuvent avoir une combinaison de types de démence.

Quel que soit le type diagnostiqué, chaque personne vivra sa démence à sa manière.

La démence est une préoccupation mondiale, mais elle est le plus souvent observée dans les pays les plus riches, où les gens sont susceptibles de vivre très vieux.

Il n’existe actuellement aucun remède contre la démence.

Mais de nouveaux médicaments peuvent ralentir sa progression et plus il est repéré tôt, plus les traitements sont efficaces.

Source : Société Alzheimer

Le professeur David Llewellyn, un boursier Alan Turing basé à l’Université d’Exeter, qui a supervisé l’étude, a déclaré que l’algorithme d’apprentissage automatique peut prédire qui développera une démence dans les deux ans.

« Nous sommes également ravis d’apprendre que notre approche d’apprentissage automatique a été en mesure d’identifier les patients qui pourraient avoir été mal diagnostiqués », a-t-il déclaré.

« Cela a le potentiel de réduire les conjectures dans la pratique clinique et d’améliorer considérablement la voie de diagnostic. »

Le professeur Llewellyn a ajouté que cela aiderait « les familles à accéder au soutien dont elles ont besoin le plus rapidement et le plus précisément possible ».

Entre 2005 et 2015, un participant sur 10 (1 568) dans une clinique de la mémoire a reçu un nouveau diagnostic de démence dans les deux ans suivant sa visite.

Les chercheurs ont découvert qu’environ huit pour cent (130) des diagnostics de démence semblaient avoir été posés par erreur, car le diagnostic a ensuite été inversé.

Selon l’étude publiée dans JAMA Network Open, les modèles d’apprentissage automatique ont identifié avec précision plus de 80 % de ces diagnostics incohérents.

La recherche suggère que l’IA peut non seulement prédire avec précision qui sera diagnostiqué avec la démence, mais a le potentiel d’améliorer la précision des diagnostics.

L’apprentissage automatique fonctionne en utilisant les informations sur les patients couramment disponibles dans la clinique, telles que la mémoire et la fonction cérébrale, les performances des tests cognitifs et les facteurs spécifiques du mode de vie.

L’équipe prévoit des études de suivi pour évaluer l’utilisation pratique de la méthode d’apprentissage automatique dans les cliniques, afin de déterminer si elle peut être déployée pour améliorer le diagnostic, le traitement et les soins.

Les chercheurs ont analysé les données de personnes ayant fréquenté un réseau de 30 cliniques de mémoire du National Alzheimer’s Coordinating Center aux États-Unis.

Les participants n’avaient pas de démence au début de l’étude, bien que beaucoup souffraient de problèmes de mémoire ou d’autres fonctions cérébrales.

Le Dr Janice Ranson, chercheuse à l’Université d’Exeter, impliquée dans l’étude, a déclaré « nous savons que la démence est une maladie très redoutée ».

Les données de 15 300 patients aux États-Unis ont été utilisées pour former l'IA par des chercheurs de l'Université d'Exeter, lui apprenant qui développerait ou non une démence.

Les données de 15 300 patients aux États-Unis ont été utilisées pour former l’IA par des chercheurs de l’Université d’Exeter, lui apprenant qui développerait ou non une démence.

« L’intégration de l’apprentissage automatique dans les cliniques de la mémoire pourrait aider à garantir que le diagnostic est beaucoup plus précis, réduisant ainsi la détresse inutile qu’un mauvais diagnostic pourrait causer », a-t-elle ajouté.

Le Dr Rosa Sancho, responsable de la recherche à Alzheimer’s Research UK, qui a financé la recherche, a déclaré qu’elle avait un énorme potentiel pour améliorer la détection des maladies.

Il a déclaré: « L’intelligence artificielle a un énorme potentiel pour améliorer la détection précoce des maladies qui causent la démence et pourrait révolutionner le processus de diagnostic pour les personnes soucieuses d’elles-mêmes ou d’un être cher présentant des symptômes.

« Cette technique constitue une amélioration significative par rapport aux approches alternatives existantes et pourrait fournir aux médecins une base pour recommander des changements de mode de vie et identifier les personnes qui pourraient bénéficier d’un soutien ou d’évaluations approfondies. »

Les résultats ont été publiés dans la revue JAMA Network Open.

COMMENT LES INTELLIGENCES ARTIFICIELLES APPRENNENT À L’AIDE DES RÉSEAUX NEURAUX

Les systèmes d’IA reposent sur des réseaux de neurones artificiels (ANN), qui tentent de simuler le fonctionnement du cerveau pour apprendre.

Les ANN peuvent être entraînés à reconnaître des modèles d’informations – y compris la parole, les données textuelles ou les images visuelles – et sont à la base d’un grand nombre des développements de l’IA au cours des dernières années.

L’IA conventionnelle utilise des entrées pour « enseigner » un algorithme sur un sujet particulier en lui fournissant d’énormes quantités d’informations.

Les systèmes d'IA reposent sur des réseaux de neurones artificiels (ANN), qui tentent de simuler le fonctionnement du cerveau pour apprendre.  Les ANN peuvent être entraînés à reconnaître des modèles d'informations - y compris la parole, les données textuelles ou les images visuelles

Les systèmes d’IA reposent sur des réseaux de neurones artificiels (ANN), qui tentent de simuler le fonctionnement du cerveau pour apprendre. Les ANN peuvent être entraînés à reconnaître des modèles d’informations – y compris la parole, les données textuelles ou les images visuelles

Les applications pratiques incluent les services de traduction linguistique de Google, le logiciel de reconnaissance faciale de Facebook et les filtres en direct de modification d’image de Snapchat.

Le processus de saisie de ces données peut prendre beaucoup de temps et est limité à un seul type de connaissances.

Une nouvelle race d’ANN appelée Adversarial Neural Networks oppose les esprits de deux robots d’IA l’un contre l’autre, ce qui leur permet d’apprendre les uns des autres.

Cette approche est conçue pour accélérer le processus d’apprentissage, ainsi que pour affiner la sortie créée par les systèmes d’IA.

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