TIC
- Information et Communication
- Informatique
Facebook présente un outil capable de prédire la probabilité d’aggravation des symptômes du Covid-19
- Tweeter
-
-
1 avis :
Facebook AI, la division de recherche en intelligence artificielle de Facebook, et l'Ecole de médecine de l'Université de New-York (NYU), ont développé trois systèmes d'apprentissage automatique capables de prédire jusqu'à 4 jours à l'avance si l'état d'un patient atteint du Covid-19 va se détériorer, à partir de ses radiographies du thorax. Les chercheurs viennent de publier leurs modèles sur GitHub.
Ces algorithmes doivent permettre d'éviter de renvoyer trop tôt un patient à domicile alors que son état pourrait se détériorer par la suite et aux hôpitaux d'anticiper la demande en oxygène.
Dans les détails, l’un prédit la détérioration du patient sur la base d’une seule radiographie pulmonaire, un autre fait de même avec une série de radiographies et un troisième utilise une seule radiographie pour prédire la quantité d’oxygène supplémentaire (le cas échéant) dont un patient pourrait avoir besoin.
Les chercheurs ont préformé leurs modèles via deux data sets publics qui stockent des données de radiographie pulmonaire saine, MIMIC-CXR-JPG et CheXpert, en utilisant une technique d'apprentissage non supervisée. Appelée Momentum Contrast (MoCo), cette technique a permis aux modèles de tirer des conclusions des scanners sans que ces derniers n'aient besoin d'être préalablement étiquetés.
Pour affiner leurs systèmes, les scientifiques ont ensuite utilisé un plus petit data set de l'Université de New York, qui contenait 26 838 radiographies du thorax de 4914 patients atteints du Covid-19. Chaque imagerie médicale a été étiquetée en fonction du temps que l'état du patient a mis à se détériorer (24, 48, 72 ou 96 heures) via deux classificateurs. Un classificateur prédit la détérioration du patient sur la base d'une seule radiographie tandis que le second utilise une série de radiographies.
Au niveau des performances, les chercheurs affirment que leurs modèles ont surpassé les experts humains pour ce qui est de la prévision des besoins en soins intensifs, des prévisions de mortalité et des prévisions globales d'événements indésirables à plus long terme, jusqu'à 4 jours.
Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash
Noter cet article :
Vous serez certainement intéressé par ces articles :
DeepMind, l'IA de Google, prend 800 ans d'avance sur la découverte de nouveaux matériaux...
L'intelligence artificielle de DeepMind, une filiale de Google, avec un nouvel outil nommé "réseaux graphiques pour l’exploration des matériaux" (GNoME), vient de faire une percée majeure, en ...
Un système à base d’intelligence artificielle fait mieux que les humains pour identifier les odeurs
Des chercheurs américains ont montré qu'une modélisation olfactive formée par ordinateur peut faire mieux que les humains pour identifier les odeurs. En analysant 500 000 molécules odorantes ...
Une puce neuromorphique pour détecter les anomalies cardiaques
Le CEA-Leti et le Centre de nanosciences et de nanotechnologies ont conçu une puce neuromorphique embarquant une IA bayésienne, capable de détecter et de classifier des anomalies cardiaques. Le ...
Recommander cet article :
- Nombre de consultations : 0
- Publié dans : Informatique
- Partager :