{"id":2407,"date":"2024-11-25T21:56:08","date_gmt":"2024-11-25T20:56:08","guid":{"rendered":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/les-chercheurs-menent-une-etude-systematique-pour-determiner-si-lia-pourrait-aider-a-predire-les-anevrismes-cerebraux\/"},"modified":"2024-11-25T21:56:19","modified_gmt":"2024-11-25T20:56:19","slug":"les-chercheurs-menent-une-etude-systematique-pour-determiner-si-lia-pourrait-aider-a-predire-les-anevrismes-cerebraux","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/les-chercheurs-menent-une-etude-systematique-pour-determiner-si-lia-pourrait-aider-a-predire-les-anevrismes-cerebraux\/","title":{"rendered":"Les chercheurs m\u00e8nent une \u00e9tude syst\u00e9matique pour d\u00e9terminer si l\u2019IA pourrait aider \u00e0 pr\u00e9dire les an\u00e9vrismes c\u00e9r\u00e9braux"},"content":{"rendered":"
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Des chercheurs du King’s College de Londres, en collaboration avec des universitaires de l’Imperial College de Londres, \u00e9tudient si l’intelligence artificielle (IA) peut aider les m\u00e9decins \u00e0 pr\u00e9dire quels an\u00e9vrismes c\u00e9r\u00e9braux sont susceptibles de se rompre, un \u00e9v\u00e9nement potentiellement mortel qui n\u00e9cessite un traitement urgent.<\/p>\n

Les an\u00e9vrismes, qui sont des renflements des vaisseaux sanguins du cerveau, touchent environ 3,2 % de la population. M\u00eame s’il ne s’agit que d’une certaine rupture, la d\u00e9cision de traiter est compliqu\u00e9e car les traitements comme la chirurgie comportent \u00e9galement des risques pour le patient.<\/p>\n

Une nouvelle revue de 20 \u00e9tudes, analysant plus de 20\u00a0000 cas, a examin\u00e9 dans quelle mesure les mod\u00e8les d\u2019IA pr\u00e9disent le risque de rupture d\u2019an\u00e9vrisme.<\/p>\n

L’article est publi\u00e9 dans la revue Neuroradiologie Clinique<\/i>.<\/p>\n

Les r\u00e9sultats \u00e9taient prometteurs, l\u2019IA atteignant des taux de pr\u00e9cision de 66 \u00e0 90 %, comparables ou l\u00e9g\u00e8rement meilleurs que les m\u00e9thodes traditionnelles comme le score PHASES. Cependant, les \u00e9tudes varient consid\u00e9rablement, ce qui rend difficile de tirer des conclusions d\u00e9finitives.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Les mod\u00e8les d’IA montrent un potentiel d’automatisation et d’am\u00e9lioration des pr\u00e9dictions\u00a0\u00bb, notent les auteurs, \u00ab\u00a0mais ils ne sont pas encore pr\u00eats pour une utilisation clinique\u00a0\u00bb.<\/p>\n

\u00ab Cette revue syst\u00e9matique met l’accent sur l’utilisation de mod\u00e8les d’apprentissage automatique innovants pour pr\u00e9dire le risque de rupture des an\u00e9vrismes intracr\u00e2niens non rompus. Ces algorithmes d’apprentissage automatique offrent le potentiel d’automatiser et de standardiser l’identification des an\u00e9vrismes sujets \u00e0 la rupture, aidant ainsi \u00e0 prendre des d\u00e9cisions concernant les interventions prophylactiques \u00e0 haut risque. \u00ab\u00a0, a d\u00e9clar\u00e9 le Dr Thomas Booth, lecteur clinique en neuroimagerie \u00e0 la School of Biomedical Engineering & Imaging Sciences.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Cependant, nous avons constat\u00e9 que la base de donn\u00e9es probantes actuelle est limit\u00e9e, ce qui rend ces mod\u00e8les impropres \u00e0 une utilisation clinique \u00e0 ce stade. Pour permettre une mise en \u0153uvre s\u00fbre, d’autres \u00e9tudes de haute qualit\u00e9 sont d\u00e9sormais n\u00e9cessaires.\u00a0\u00bb<\/p>\n

Actuellement, les m\u00e9decins s\u2019appuient sur des facteurs tels que la taille, l\u2019emplacement et les caract\u00e9ristiques d\u00e9mographiques de l\u2019an\u00e9vrisme pour \u00e9valuer le risque de rupture. Mais les syst\u00e8mes de notation existants ne sont pas parfaits. Les petits an\u00e9vrismes peuvent se rompre de mani\u00e8re inattendue, tandis que les plus gros peuvent ne jamais causer de dommages. L\u2019IA pourrait \u00e9ventuellement aider en traitant de grands ensembles de donn\u00e9es pour effectuer des pr\u00e9dictions plus personnalis\u00e9es et plus pr\u00e9cises.<\/p>\n

\u00ab Cette recherche est un pas en avant vers la pr\u00e9vision de l’issue des an\u00e9vrismes intracr\u00e2niens, qui sont difficiles \u00e0 sp\u00e9culer et qui, en cas de rupture, pourraient \u00eatre fatals. L’apprentissage automatique est un outil puissant qui peut comprendre rapidement une myriade de facteurs complexes pour aider les patients et les cliniciens \u00e0 g\u00e9rer ces an\u00e9vrismes \u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 le Dr Karan Daga, registraire en radiologie \u00e0 l’Imperial College NHS Trust.<\/p>\n

Les auteurs recommandent des recherches plus approfondies, en particulier des \u00e9tudes vastes et diverses qui testent les mod\u00e8les d\u2019IA dans des contextes m\u00e9dicaux r\u00e9els. En cas de succ\u00e8s, cette technologie pourrait sauver des vies en am\u00e9liorant les d\u00e9cisions concernant la surveillance ou le traitement des an\u00e9vrismes, en r\u00e9duisant les interventions inutiles et en garantissant que les patients \u00e0 haut risque re\u00e7oivent des soins en temps opportun.<\/p>\n

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Depuis plus de dix ans, j'explore et rapporte les histoires poignantes des individus confront\u00e9s \u00e0 ces d\u00e9fis, tout en sensibilisant le public aux traitements novateurs et aux progr\u00e8s scientifiques dans ce domaine. 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