Cette IA peut détecter différents types de lésions cérébrales

Des chercheurs de l’Imperial College de Londres et de Cambridge ont développé un outil basé sur l’IA capable de détecter automatiquement les lésions cérébrales.

Tout traumatisme crânien représente un risque qui ne peut être détecté avec précision tant que le patient n’est pas réalisé sur la base d’une tomographie informatisée pour établir un diagnostic éventuel. Cependant, les chercheurs ont montré que cet algorithme d’IA peut automatiser ce processus et identifier différents types de lésions cérébrales.

Les chercheurs ont découvert que leur algorithme d’apprentissage automatique était capable de détecter, segmenter, quantifier et différencier les types de lésions cérébrales à l’aide d’images de tomodensitométrie.

En d’autres termes, les professionnels pourraient obtenir des informations plus fiables en moins de temps. Pour ce faire, ils ont formé l’IA avec plus de 600 tomodensitogrammes montrant différents degrés de lésion cérébrale. L’algorithme a analysé et classé des zones spécifiques des images pour détecter s’il y avait une quelconque anomalie.

Cette dynamique permettrait un diagnostic beaucoup plus rapide, et en même temps, un suivi des blessures avec un niveau de détail que les médias traditionnels auraient du mal à détecter sans perdre trop de temps.

Pour le moment, cet outil n’est testé qu’à titre de recherche, mais pourrait être mis en œuvre en milieu hospitalier. Par exemple, il pourrait être appliqué dans les salles d’urgence qui ne disposent pas des ressources nécessaires pour fournir cette assistance aussi rapidement que nécessaire. D’autre part, cela permettrait également d’offrir aux patients des traitements rapides et personnalisés. Cette IA a donc un potentiel incroyable à la fois dans le domaine de la recherche et dans différents contextes cliniques.

Les chercheurs qui ont développé cette IA en ont déjà mis l’outil à disposition de tous les professionnels médicaux et scientifiques. Vous pouvez trouver toute la documentation associée sur GitHub.