L’intelligence artificielle peut également être utile pour détecter les anévrismes cérébraux, selon une nouvelle étude publiée dans Radiology. L’intelligence artificielle, selon les chercheurs, interviendrait dans l’analyse des radiographies angiographiques CT.
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Qu’est-ce qu’un anévrisme cérébral ?
Les anévrismes cérébraux sont causés par l’affaiblissement de zones de vaisseaux sanguins dans le cerveau qui, si elles ne sont pas traitées, peuvent provoquer des fuites de sang. Le même risque de rupture des vaisseaux sanguins peut dépendre de la taille et de la position de l’anévrisme ainsi que de sa forme, et il est donc crucial de les détecter à temps.
On procède généralement à une angiographie par tomodensitométrie pour les détecter mais comme, surtout dans leurs premiers stades, les anévrismes cérébraux peuvent être très petits et se disperser littéralement dans la complexité totale des vaisseaux sanguins cérébraux, ces mêmes anévrismes peuvent être négligés lors d’une première évaluation.
Les anévrismes peuvent être négligés dans les évaluations de routine
« Dans notre travail quotidien, nous sommes toujours confrontés à des cas où des blessures importantes ont été perdues pour l’œil humain », explique Xi Long, chercheur au département de radiologie de l’Union Hospital du Tongji Medical College de Wuhan, en Chine, auteur principal de l’étude. « Les anévrismes cérébraux font partie de ces petites lésions qui peuvent être négligées dans l’évaluation de routine de l’imagerie radiologique.
Algorithme basé sur l’apprentissage approfondi
Dans ce cas également, l’algorithme est basé sur l’apprentissage profond, un outil d’apprentissage profond qui doit d’abord être « formé ». Dans le cas présent, les chercheurs ont formé l’algorithme à l’aide de diverses images angiographiques prises sur plus de 500 patients afin de lui apprendre à reconnaître les anomalies. L’algorithme est entièrement automatisé et « très sensible », comme l’indique le communiqué de presse, pour détecter les anévrismes cérébraux sur les images hagiographiques obtenues par tomodensitométrie.
Précision de 97,5%.
Au cours des phases de test, l’algorithme a détecté 633 des 649 anévrismes cérébraux avec une précision de 97,5 %. En outre, l’algorithme a détecté huit nouveaux anévrismes qui avaient été initialement négligés lors de l’évaluation initiale : « Nous avons trouvé quelques anévrismes qui avaient été négligés par les évaluateurs humains dans les rapports initiaux, mais qui ont été représentés avec succès par le système d’apprentissage profond », explique M. Long.
