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Pneumologie: deux chercheurs belges testent l’intelligence artificielle pour améliorer le diagnostic
07/09/2016 - 03:28

Les patients présentant une maladie pulmonaire chronique sont soumis à une batterie de tests, mais l’interprétation des résultats est basée sur les guidelines et l’opinion de celui qui les lit. Les chercheurs belges, Ir. Marko Topalovic et le Pr Wim Janssens, tous deux de l’UZ Leuven, ont voulu savoir s’il n’était pas possible de créer une « machine learning » non biaisée, capable d’intégrer toutes ces données et de proposer une décision alternative.

Cette machine est conditionnée pour apprendre : plus on l’utilise plus elle devient performante. Dans leur étude, les chercheurs ont inclus les données de 968 personnes réalisant la batterie de tests pulmonaires classiques pour la première fois ainsi que tout autre examen demandé par le médecin. L’algorithme ATS/ERS utilisé par l’homme a permis d’atteindre la première fois un diagnostic correct dans 38% des cas. La BPCO a été diagnostiquée dans 74% alors que les autres maladies ont été largement mal diagnostiquées. Le système expert mis au point à Leuven a permis d’atteindre une précision diagnostique globale de 68% avec une précision bien meilleure comme pour la BPCO (83%) ou pour l’asthme (82%).

Que l’on se rassure, il ne s’agit pas de remplacer le médecin, mais de stimuler une autre forme de raisonnement. Ce type de système expert existe déjà pour l’interprétation des ECG, par exemple. Pour les chercheurs, ce système peut aider les médecins non-expérimentés à apprendre, mais peut se révéler d’utilité publique afin de réduire le délai avant d’aboutir à un diagnostic correct et une prise en charge adéquate. L’idée est maintenant de l’utiliser sur une population plus large.

Artificial intelligence to improve the diagnostic power of complete pulmonary function tests OA 280