Chaque année, 20 millions de personnes meurent de maladies cardiovasculaires. Le modèle actuel de prédiction des risques cardiaques croise 8 facteurs comme l’âge, le cholestérol et la pression sanguine pour un taux de précision de 72,8%. Un algorithme utilisant le “machine learning” développé par l’Université de Nottingham est parvenu à obtenir de meilleurs résultats.
Stephen Weng et son équipe ont donc construit 4 algorithmes autodidactes avant de leur fournir les dossiers médicaux de 378.256 patients du Royaume-Uni. Les IA ont utilisé 295.000 dossiers afin de créer leurs propres modèles prédictifs et utilisé ceux restant pour les tester et les affiner.
Le résultat est impressionnant, puisqu’ils ont obtenu entre 74,5% et 76,4% de prédictions justes tout en réduisant le taux de fausses alertes de 1.6%. Concrètement, sur un test comprenant 83.000 patients, les IA auraient pu sauver 355 vies supplémentaires.
Ces dernières ont notamment défini de nouveaux facteurs de risque qui n’étaient jusqu’alors pas pris en compte par les médecins comme certaines lourdes maladies mentales ou encore la prise orale de corticostéroïdes.
Pour le data scientist de l’Université de Manchester Evangelos Kontopantelis, l’inconvénient de ces algorithmes autodidactes est l’opacité de la prise de décision. Il compare cela à une boîte noire:
“On voit les informations entrer et la décision sortir, mais on ne peut pas saisir ce qu’il se passe entre les deux, cela rend la compréhension de l’algorithme par les humains difficile.”
Pour l’heure, même si certains médecins restent méfiants vis à vis de ces nouvelles méthodes de calcul, les résultats significatifs de cette expérience poussent à imaginer plus de “machine-learning” dans d’autres domaines tels que la physique, par exemple.
Avec le développement général des nouvelles technologies autour de la santé, tout le secteur est en pleine mutation notamment grâce au développement de capteurs cardiaques et de capteurs de glycémie sans piqure qui permettent un suivi personnel de son état de santé.
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