Tour d’horizon de la R&D: Imagerie médicale par ultrasons / IA, exosquelettes d’assistance et modélisation de la météo neuronale

À l’époque de COVID-19, une grande partie de ce qui se passe du monde scientifique au grand public se rapporte au virus, et c’est compréhensible. Mais d’autres domaines, même dans la recherche médicale, sont toujours actifs – et comme d’habitude, il y a des tonnes d’histoires intéressantes (et encourageantes) qui ne devraient pas être perdues dans l’activité furieuse de la couverture des coronavirus. Cette dernière semaine a apporté de bonnes nouvelles pour plusieurs conditions médicales ainsi que certaines innovations qui pourraient améliorer les bulletins météorologiques et peut-être sauver quelques vies au Cambodge.

L’échographie et l’IA promettent un meilleur diagnostic de l’arythmie

L’arythmie est une condition relativement courante dans laquelle le cœur bat à un rythme anormal, provoquant une variété d’effets, y compris, potentiellement, la mort. La détection se fait à l’aide d’un électrocardiogramme, et bien que la technique soit saine et largement utilisée, elle a ses limites: premièrement, elle repose fortement sur un expert interprétant le signal, et deuxièmement, même le diagnostic d’un expert ne donne pas une bonne idée de à quoi ressemble le problème dans ce cœur particulier. Connaissance exactement où la faille est rend le traitement beaucoup plus facile.

L’échographie est utilisée de nombreuses façons pour l’imagerie interne, mais deux études récentes établissent que c’est peut-être la prochaine étape majeure du traitement de l’arythmie. Des chercheurs de l’Université Columbia ont utilisé une forme de surveillance par ultrasons appelée Imagerie électromécanique pour créer des animations 3D du cœur du patient au fur et à mesure qu’il battait, ce qui a permis aux spécialistes de prédire 96% des emplacements d’arythmie, contre 71% lors de l’utilisation de l’ECG. Les deux pourraient être utilisés ensemble pour fournir une image plus précise de l’état du cœur avant de subir un traitement.

Une autre approche de Stanford applique des techniques d’apprentissage en profondeur à l’imagerie ultrasonore et montre qu’un agent de l’IA peut reconnaître les parties du cœur et enregistrer l’efficacité avec laquelle il déplace le sang avec une précision comparable à celle des experts. Comme pour les autres IA d’imagerie médicale, il ne s’agit pas de remplacer un médecin mais de les augmenter; un système automatisé peut aider à trier et à établir des priorités de manière efficace, suggérer des choses que le médecin aurait pu manquer ou donner une opinion impartiale. Le code et l’ensemble de données d’EchoNet sont disponibles pour téléchargement et inspection.

Traduit de l’anglais de https://techcrunch.com/2020/04/05/rd-roundup-ultrasound-ai-imaging-assistive-exoskeleton/

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