Le système analyse des millions de dossiers de santé et identifie des modèles liant la maladie d’Alzheimer à d’autres maladies.
Une équipe de l’Université de Californie à San Francisco (UCSF) et de l’Université de Stanford a appliqué des méthodes d’apprentissage automatique à plus de 5 millions de dossiers de santé, entraînant l’intelligence artificielle à identifier les modèles liant la maladie d’Alzheimer à d’autres maladies.
Le système résultant n’est pas parfait, mais lorsqu’il a été testé avec des informations provenant de personnes connues pour avoir développé la maladie d’Alzheimer plus tard, l’IA a pu prédire avec précision son apparition dans 72 % des cas – jusqu’à 7 ans à l’avance, dans certains cas.
Le pouvoir prédictif du système d’intelligence artificielle résulte de sa capacité à combiner les analyses de plusieurs types de risques pour calculer la probabilité de développer la maladie d’Alzheimer. Les résultats pourraient nous en dire plus sur les causes de la maladie, ainsi que sur les personnes susceptibles d’y être vulnérables.
“C’est une première étape vers l’utilisation de l’intelligence artificielle sur des données cliniques de routine, non seulement pour identifier le risque le plus tôt possible, mais également pour comprendre la biologie qui le sous-tend”, explique Alice Tang, bio-ingénieure à l’UCSF.
La recherche a été publiée dans Nature Aging.
Le modèle a détecté un certain nombre de conditions pouvant être utilisées pour calculer le risque de maladie d’Alzheimer, notamment l’hypertension artérielle, l’hypercholestérolémie, la carence en vitamine D et la dépression. La dysfonction érectile et une hypertrophie de la prostate étaient également des facteurs importants chez les hommes, et l’ostéoporose (une maladie osseuse) était importante chez les femmes.
Le système d’IA est un outil de prédiction, pas un diagnostic.
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2024-03-14 17:39:57
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