Cette intelligence artificielle prédit vos risques de crise cardiaque et d’AVC grâce à vos yeux

Google a mis au point un nouvel algorithme d’apprentissage automatique capable de mesurer le risque d’accidents ou de maladies cardiovasculaires d’un patient en analysant… ses yeux. Une prouesse technologique et médicale rendue possible par les progrès toujours plus saisissants de l’intelligence artificielle. 

 

Quand l’IA s’improvise médecin

Les scientifiques de Mountain View ne sont jamais à court d’idées. Après s’être essayés à la lentille de contact pour diabétiques en 2014, ils se sont penchés sur la détection des risques d’accidents cardiaques. En partenariat avec sa filiale Verily – spécialisée dans les technologies médicales – le géant du Net a accouché d’un algorithme d’apprentissage automatique unique au monde : il peut estimer les risques d’AVC ou de crise cardiaque des patients en se basant uniquement sur leurs scanners oculaires.

« L’IA prend les données collectées pour une raison médicale bien précise et en tire plus de conclusions que nous le faisons actuellement […] Plutôt que remplacer les docteurs, elle essaie d’étendre ce que nous ne pouvons pas faire pour le moment . »

 

Luke Oaken-Rayner,

Chercheur médical

Les données relatives à l’arrière de l’oeil des patients sont suffisantes pour que l’algorithme puisse déterminer leur âge, leur pression sanguine, et leur accoutumance – ou non – à la cigarette. Détaillée dans un article de Nature Biomedical Engineering, cette méthode révolutionnaire représente un gain de temps considérable pour les praticiens et les patients : non-intrusive et relativement fiable, elle pourrait faciliter le diagnostic des personnes directement menacées par les maladies et les épisodes cardiaques.

lentille zoom
L’IA de Google a seulement besoin de vos scanners oculaires pour connaître l’état de santé de votre coeur via Shutterstock

 

Un entraînement intensif

Google et Verily ont entraîné leur algorithme via une machine d’apprentissage, à laquelle les chercheurs ont soumis les données médicales de près de 300 000 patients; une marée d’informations parmi lesquelles se trouvaient les scanners oculaires. Comme pour tous les apprentissages de fond, les scientifiques ont utilisé les réseaux de neurones artificiels pour extraire ces informations en les transformer en schémas. L’algorithme peut alors associer les signes avant-coureurs des scans oculaires avec les paramètres nécessaires à la prédiction des risques cardiovasculaires – comme l’âge et la pression sanguine.

Les chercheurs ont ensuite présenté à l’IA les scans rétiniens de deux patients : l’un présentant des risques d’accidents cardiaques, et l’autre non. L’algorithme de Google a trouvé qui étaient les personnes à risques dans 70 % des cas ! C’est à peine moins bon que la méthode des SCORE, généralement utilisée pour poser un tel diagnostic, et qui tourne à 72 % de réussite. Bien qu’il soit prometteur, l’algorithme devra encore subir toute une batterie de test avant de détrôner son aïeul.

 

Une idée saugrenue mais pertinente 

Regarder dans le blanc des yeux des patients pour s’assurer de la bonne santé de leur coeur n’est pas sans fondement. Le professeur Alan Hughes précise que l’approche de Google est plausible puisqu’elle s’inscrit dans la « longue histoire de regarder la rétine pour prédire les risques cardiovasculaires ». Il faut savoir que la paroi interne de l’oeil est remplie de vaisseaux sanguins, qui attestent de la bonne santé générale du corps. En les étudiant via les caméras ou le microscope, les praticiens peuvent déduire des informations cruciales pour poser le diagnostic, parmi lesquelles l’âge, la pression sanguine et l’accoutumance à la cigarette.

La démarche de Google n’est pas tant de faciliter la vie des praticiens et des patients que d’étendre le champ des possibles dans l’utilisation des intelligences artificielles. Avec ce tour de force, Mountain View ouvre la voie à des IA d’un nouveau genre, spécialisées dans la recherche scientifique. La particularité de l’algorithme médical de Google étant qu’il n’a pas eu besoin d’outils de diagnostic préexistants : il a trouvé par lui-même de nouvelles manières d’analyser des données médicales existantes ! Techniquement, si une IA disposait de suffisamment de données, elle pourrait sensiblement créer une nouvelle méthode de diagnostic sans aucune intervention humaine. La perspective d’avoir un Dr. IA a beau demeurer fantasmagorique, elle pourrait bel et bien devenir réalité d’ici quelques décennies…


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