Un examen de l’intelligence artificielle pour comprendre les maladies cérébrales révèle les algorithmes les plus avancés disponibles pour les cliniciens –

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  • L’intelligence artificielle est louée pour sa capacité à résoudre les problèmes que les humains ne peuvent pas, grâce à de nouvelles architectures informatiques qui traitent rapidement de grandes quantités de données complexes. En conséquence, les méthodes d’IA, telles que l’apprentissage automatique, la vision par ordinateur et les réseaux de neurones, sont appliquées à certains des problèmes les plus difficiles de la science et de la société.

    Un problème difficile est le diagnostic, le traitement chirurgical et la surveillance des maladies du cerveau. La gamme de technologies d’IA disponibles pour traiter les maladies cérébrales se développe rapidement et de nouvelles méthodes passionnantes sont appliquées aux problèmes cérébraux à mesure que les informaticiens acquièrent une meilleure compréhension des capacités des algorithmes avancés.

    Dans un article publié cette semaine dans Bioingénierie APL, par AIP Publishing, des chercheurs italiens ont mené une revue systématique de la littérature pour comprendre l’état de l’art dans l’utilisation de l’IA pour les maladies cérébrales. Leur recherche a donné 2 696 résultats, et ils se sont concentrés sur les 154 articles les plus cités et ont examiné de plus près.

    Leur examen qualitatif met en lumière les coins les plus intéressants du développement de l’IA. Par exemple, un réseau antagoniste génératif a été utilisé pour créer synthétiquement un cerveau âgé afin de voir comment la maladie évolue au fil du temps.

    “L’utilisation des techniques d’intelligence artificielle apporte progressivement des solutions théoriques efficaces à un grand nombre de problèmes cliniques réels liés au cerveau”, a déclaré l’auteur Alice Segato. “Surtout ces dernières années, grâce à l’accumulation de données pertinentes et au développement d’algorithmes de plus en plus efficaces, il a été possible d’augmenter considérablement la compréhension des mécanismes complexes du cerveau.”

    L’analyse des auteurs couvre huit paradigmes de soins du cerveau, examinant les méthodes d’IA utilisées pour traiter les informations sur la structure et les caractéristiques de connectivité du cerveau et pour évaluer la candidature chirurgicale, identifier les zones à problèmes, prédire la trajectoire de la maladie et pour l’assistance peropératoire. Les données d’image utilisées pour étudier les maladies cérébrales, y compris les données 3D, telles que l’imagerie par résonance magnétique, l’imagerie par tenseur de diffusion, la tomographie par émission de positons et l’imagerie par tomodensitométrie, peuvent être analysées à l’aide de techniques d’IA de vision par ordinateur.

    Mais les auteurs invitent à la prudence, notant l’importance des «algorithmes explicables» avec des chemins vers des solutions clairement délimités, pas une «boîte noire» – le terme pour l’IA qui atteint une solution précise mais qui repose sur des mécanismes internes qui sont peu compris ou invisible.

    “Si les humains doivent accepter des prescriptions ou des diagnostics algorithmiques, ils doivent leur faire confiance”, a déclaré Segato. “Les efforts des chercheurs conduisent à la création d’algorithmes de plus en plus sophistiqués et interprétables, qui pourraient favoriser une utilisation plus intensive des technologies« intelligentes »dans des contextes cliniques pratiques.”

    Source de l’histoire:

    Matériaux fourni par Institut américain de physique. Remarque: le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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