Google met de l’IA dans les scanners de rétine pour détecter les maladies cardiovasculaires

Dans le département recherche de Google, l’IA semble trouver des applications dans tous les domaines, en particulier en médecine. Dernière en date : détecter les maladies cardiovasculaire en scannant la rétine des patients à l’aide d’un algorithme de deep learning.

Le département de recherche d’Alphabet (pour rappel, maison-mère de Google) a de nombreux projets dans les cartons. Et si les domaines sont multiples, ceux du médical et de la santé occupent une place toute particulière, avec l’IA comme solution majeure à de nombreuses problématiques. Dernière idée en date des ingénieurs et chercheurs de Mountain View : évaluer la probabilité de problèmes cardiaques en scannant les yeux des patients.

La rétine comme empreinte digitale de l’état de santé ?

Dans un article publié hier dans le magazine Nature Journal Biomedical Engineering, les chercheurs expliquent avoir mis au point une méthode de détection des faiblesses et maladies cardiovasculaires en utilisant l’intelligence artificielle. En scannant la rétine des patients, l’algorithme a été en mesure de détecter les facteurs à risque tels que l’âge le sexe de la personne, mais aussi la tension artérielle ou le diabète des patients.

Comme souvent, c’est grâce au deep learning, autrement dit grâce à l’analyse très précise de big datas par une IA, que cette prouesse de prédiction médicale a été réalisable. Cela permettrait de remplacer les tests sanguins dans les procédés d’analyse de maladies cardiovasculaires, tout en étant plus efficace, mais surtout bien plus rapide.

Mais le travail de recherche n’est pas terminé. Les chercheurs de Google indiquent que des recherches approfondies sont nécessaires pour améliorer les résultats. Actuellement, le scan rétinien est effectué avec un champ de vision de 45°. Les chercheurs ne savent pas encore si un angle de vision supérieur ou inférieur ainsi que la prise en compte d’autres paramètres rendraient le travail de l’IA plus fiable ou non. Bref, si ces premiers résultats sont prometteurs, le modèle a besoin d’être ajusté afin d’être prêt pour un usage clinique.

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