Actualités – publiée le 31/10/2024 par Équipe de rédaction Santélog
Advances in Knowledge Discovery and Data Mining
Ce nouvel algorithme d’intelligence artificielle (IA), développé par des neuroscientifiques de l’Université de Californie du Sud (USC) est capable de détecter les crises d’épilepsie en analysant les interactions cérébrales.
Le modèle, présenté lors de la Réunion scientifique Advances in Knowledge Discovery and Data Mining apporte une amélioration significative dans la détection des crises, et, en particulier le diagnostic des cas d’épilepsie rares et complexes.
Alors que 65 millions de personnes dans le monde souffrent d’épilepsie, et de crises, qu’1 personne sur 26 souffrira d’épilepsie à un moment donné de sa vie, qu’1 personne épileptique sur 1.000 décède chaque année, il est grand besoin d’un outil permettant de mieux diagnostiquer et de prédire les crises.
Comme pour de nombreuses pathologies en effet, le traitement de l’épilepsie commence par sa détection précoce. Cependant, aujourd’hui on estime que : 70 % des personnes épileptiques pourraient vivre sans crises si elles étaient correctement diagnostiquées et traitées.
Au fil des années, des techniques d’apprentissage automatique ont été développées pour détecter et classer les crises à partir de signaux d’électroencéphalographie (EEG) capturés à l’aide d’électrodes sur le cerveau, l’IA permettant d’identifier des corrélations dans les réseaux neuronaux, trop complexes pour les humains.
Cependant, ces systèmes, qui s’appuient sur des données existantes pour s’améliorer, ont, par définition, plus de mal à détecter les cas les moins courants donc les formes rares d’épilepsie.
L’un des auteurs principaux, Cyrus Shahabi, professeur d’informatique, de génie électrique et de sciences de l’espace, explique ainsi que « les techniques existantes ont une faible précision dans la détection des formes rares pour lesquelles les données sont logiquement très limitées ».
L’étude : l’équipe de l’USC propose un système d’IA pour identifier l’épilepsie en analysant les interactions cérébrales, ce qui permet d’améliorer le diagnostic des cas rares et complexes de 12 % par rapport aux modèles existants.
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