L’IA détecte avec précision les hémorragies intracrâniennes
- Univadis
- Medical News
Des scientifiques aux États-Unis (É.-U.) ont développé un nouvel algorithme qui pourrait potentiellement améliorer le diagnostic des urgences neurologiques à l’avenir.
Jitendra Malik, Esther Yuh et leurs collègues ont développé et entraîné un réseau neuronal, appelé PatchFCN, pour détecter les hémorragies intracrâniennes aiguës sur les tomodensitométries (TDM) de la tête, en se servant de données provenant de 4 396 TDM. Les chercheurs ont indiqué que les images utilisées pour l’entraînement étaient riches en informations, et chaque petite anomalie a été délimitée manuellement au niveau des pixels.
L’algorithme n’a pris qu’une seconde pour déterminer si un examen de la tête entière par TDM contenait des signes d’hémorragie. Il a également tracé les contours détaillés des anomalies décelées, en montrant leur emplacement au sein de la structure tridimensionnelle du cerveau.
Après une comparaison avec 4 radiologues agréés aux États-Unis à l’aide d’un échantillon de test de 200 examens, l’algorithme a démontré une précision similaire à celle d’experts cliniques et a identifié dans certains cas des anomalies que les radiologues n’avaient pas relevées.
« Compte tenu du grand nombre de personnes qui souffrent d’une lésion traumatique du cerveau et qui sont conduites au service des urgences chaque jour, ce résultat est d’une très grande importance clinique », a déclaré l’auteur, Jitendra Malik.
Les résultats ont été publiés dans la revue Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).
Malheureusement, l’accès à l’intégralité de cet article est reservé uniquement aux professionnels de santé disposant d’un compte.
Vous avez atteint la limite d'articles par visiteur
Inscription gratuite Disponible uniquement pour les professionnels de santé
