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L’intelligence artificielle peut aider les médecins à diagnostiquer les anomalies cardiaques chez les nourrissons

Près de la moitié des décès causés par des malformations cardiaques congénitales surviennent chez des enfants de moins d’un an.

Cependant, il peut y avoir une solution sur la façon d’aider ces nourrissons.

Une nouvelle technologie basée sur l’intelligence artificielle (IA) pourrait permettre de diagnostiquer les problèmes cardiaques plus rapidement et plus précisément qu’un professionnel de la santé afin d’améliorer considérablement les chances de survie.

Selon les Centers for Disease Control and Prevention (CDC), les malformations cardiaques congénitales sont le type d’anomalie congénitale le plus courant.

Le Dr Kolawole Oyelese, périnatologue de l’Atlantic Maternal Fetal Medicine au New Jersey, a déclaré à Healthline : ” Bien qu’environ 1 % seulement des bébés naissent avec une malformation cardiaque congénitale, près de 25 % de ces enfants auront une malformation cardiaque qui nécessite une chirurgie pour la corriger dans la première année “.

Le CDC rapporte que de 1999 à 2006, il y a eu près de 42 000 décès liés à des malformations cardiaques congénitales aux États-Unis. Cela signifie que les défauts étaient soit la cause principale du décès, soit qu’ils y ont contribué d’une manière ou d’une autre.

Au cours de la période de 7 ans suivie par les CDC, les malformations cardiaques congénitales ont été répertoriées comme la principale cause de décès chez 27 960 personnes.

Une étude réalisée en 2010 a révélé que 48 % des décès dus à ces anomalies sont survenus avant que l’enfant n’ait atteint son premier anniversaire.

Diagnostic précoce et précis

M. Oyelese affirme que les malformations cardiaques congénitales non détectées constituent un grave problème.

“Parce que lorsqu’un bébé souffre d’une grave malformation cardiaque, le résultat dépend très souvent d’un diagnostic précis in utero ou au moment de la naissance “, a dit Mme Oyelese à Healthline.

Il ajoute que les bébés atteints de graves malformations cardiaques qui ne sont pas diagnostiqués avant la naissance peuvent mourir au cours du premier mois, devenant parfois gravement malades alors qu’ils sont encore à la nurserie de la maternité.

“Parfois, les bébés atteints d’une maladie cardiaque non diagnostiquée sont renvoyés à la maison, pour revenir très malades quelques jours plus tard, ou même mourir à la maison “, a dit Mme Oyelese.

Le diagnostic des problèmes cardiaques avant la naissance d’un bébé permet un traitement rapide et salvateur.

Le diagnostic fœtal dépend actuellement des observations faites par des professionnels de la santé expérimentés à l’aide de l’imagerie ultrasonore.

L’erreur humaine fait qu’il est malheureusement courant que des bébés naissent sans que leur problème cardiaque ait été diagnostiqué.

Cependant, on sait que le traitement des malformations cardiaques congénitales dans la semaine qui suit la naissance améliore considérablement le pronostic.

Par conséquent, de nombreuses tentatives ont été faites pour mettre au point une technologie qui rend possible un diagnostic rapide et précis.

L’apprentissage automatique est un domaine de l’informatique qui donne aux systèmes informatiques la capacité d’apprendre en utilisant des techniques statistiques.

Cela permet à AI d’améliorer progressivement ses performances sur une tâche spécifique en utilisant uniquement des données, sans qu’il soit nécessaire de modifier sa programmation.

L’apprentissage machine peut être utilisé pour permettre à un système de diagnostic de détecter la maladie plus rapidement et beaucoup plus précisément qu’un être humain.

Mais, ceci exige que l’ordinateur ait un bon nombre d’informations sur les sujets normaux et anormaux pour la maladie impliquée.

Le problème, c’est que les malformations cardiaques chez les enfants sont peu fréquentes, de sorte qu’il n’y a pas assez d’information disponible pour enseigner l’IA.

Pour cette raison, un diagnostic basé sur l’apprentissage automatique n’était pas assez précis pour être utilisé en clinique.

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