(par Giovanni Calcerano) Des scientifiques de Google et de sa filiale de technologie de la santé Verily, utilisant l'intelligence artificielle et un logiciel d'apprentissage automatique, ont identifié une nouvelle façon d'évaluer le risque de maladie cardiaque. Plus précisément, un système a été créé qui, en analysant les scintigraphies du fond d'oeil d'un patient, est capable de déduire avec précision certaines données, y compris l'âge, la pression artérielle et l'usage du tabac ou non. En utilisant ces données, et en les croisant avec une base de données d'informations médicales, le système est donc capable de prédire le risque de lésions cardiovasculaires avec plus ou moins la même précision que les méthodes actuelles.
Si l'idée d'analyser les yeux pour juger de la santé cardiaque semble inhabituelle, elle s'inspire d'un corpus de recherche bien établi. En fait, l'arrière de l'œil est rempli de vaisseaux sanguins qui reflètent la santé globale du corps. De toute évidence, l'utilisation d'un tel logiciel permet aux médecins d'analyser plus facilement et plus rapidement les problèmes cardiaques d'un patient, car il ne nécessite pas de test sanguin. Mais la méthode devra être testée de manière plus approfondie avant de pouvoir être utilisée en milieu clinique.
Pour former le système, les scientifiques de Google et de Verily ont utilisé un ensemble de données, comprenant des scanners oculaires et des informations médicales générales associées, d'environ 300.000 XNUMX patients. Les réseaux neuronaux ont ensuite été utilisés pour définir une série de schémas standard et pour associer des signes révélateurs spécifiques présents dans les scans avec les valeurs correspondantes utiles pour déterminer le risque cardiovasculaire (par exemple, l'âge et la pression artérielle).
Au cours de la phase de présentation, le système a montré, en séquence, une série de paires d'images rétiniennes, dont l'une concernait un patient ayant souffert d'un événement cardiovasculaire dans les cinq années suivantes et l'autre non. L'algorithme de Google a pu identifier le patient à risque dans 70% des cas. Cette valeur n'est que légèrement inférieure à la méthode SCORE couramment utilisée pour prédire le risque cardiovasculaire, qui nécessite un test sanguin et fournit 72% de prévisions correctes.
Alun Hughes, professeur de physiologie cardiovasculaire et de pharmacologie à l'UCL de Londres, a déclaré qu'il trouvait l'approche de Google absolument crédible en raison de «la longue histoire d'observation de la rétine dans la prédiction du risque cardiovasculaire».
Pour Google, le travail est plus qu'un simple moyen d'étudier les problèmes cardiaques. Au contraire, il représente la nouvelle voie sur laquelle avancer pour aider et diriger la recherche scientifique. En effet, alors que la plupart des algorithmes médicaux actuels sont conçus pour reproduire les outils de diagnostic existants (comme l'identification du cancer de la peau, par exemple), cet algorithme exploite de nouvelles façons d'analyser les données médicales existantes. Par conséquent, à partir de bases de données particulièrement volumineuses contenant des informations détaillées sur les maladies et les patients, des systèmes pourraient être créés pour analyser des situations concrètes spécifiques. Pour l'instant, l'hypothèse d'un médecin «artificiel» faisant de nouveaux diagnostics sans supervision humaine est une perspective lointaine dans le futur, mais les recherches de Google suggèrent que l'idée n'est pas complètement tirée par les cheveux.