La médecine de demain ne sera plus seulement préventive et curative, mais également prédictive. Grâce au développement d’une nouvelle intelligence artificielle (IA), la firme de Google, Deepmind, affirme qu’elle va pouvoir détecter la survenue de certaines lésions rénales 48 heures à l’avance. Focus sur les résultats et perspectives de cette découverte.
Compiler et analyser les paramètres de fonctionnement du rein
Afin de pouvoir prédire des pathologies ou des troubles physiologiques ou psychiques, les chercheurs en Intelligence Artificielle s’efforcent de rassembler des données et mettre au point des programmes algorithmiques précis et sophistiqués.
L’enjeu de cette intégration de l’IA est important quand on sait que la prédiction d’une lésion ou d’un dommage organiques pourrait prévenir jusqu’à 11 % des décès.
Récemment, la société Deepmid, appartenant à Google depuis 2014, a fait paraître une étude dans la revue Nature montrant que l’une de ses IA pourrait prévenir une lésion rénale 48 heures avant que celle-ci ne se déclare.
Ici, les chercheurs dirigés par Joseph Ledsam de la société Deepmind basée à Londres, en collaboration avec des experts du département américain des anciens combattants, ont pris l’exemple de la lésion rénale, car elle constitue une pathologie fréquente marquée notamment par la variation de la créatininémie, le taux de créatinine dans le sang.
À savoir ! La fonction rénale en étudiant différents paramètres comme la créatinine ou le débit de filtration glomérulaire. La créatinine est un produit issu de la dégradation d’une autre protéine (la créatine) lors de la production d’énergie par l’organisme. C’est donc un déchet que le corps élimine par les reins. Un taux élevé de créatinine dans le sang témoigne d’un dysfonctionnement du rein. Sur le même principe que la créatinine, il est possible de mesurer le taux d’urée et il peut être dosé en complément de la créatinine qui reste le dosage de référence.
Aujourd’hui, le point faible du diagnostic utilisé par les médecins est qu’il n’est pas prédictif et que la lésion rénale est détectée, grâce à un bilan sanguin en premier lieu, seulement à l’instant où elle se déclare ou lorsqu’elle est déjà bien développée.
L’algorithme développé consistait donc à anticiper l’apparition des lésions rénales afin de les gérer au mieux et d’éviter toutes complications médicales.
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Quels sont les points à améliorer dans ce modèle de prédiction de lésions rénales ?
Avec leur modèle, développé à partir de données médicales de plus de 700 000 patients, l’équipe de chercheurs a mis en évidence que le modèle parvient à prédire des lésions rénales chez les patients étudiés.
Cependant, en émettant un diagnostic erroné dans 30% des cas, la justesse de l’intelligence artificielle est assez faible et doit encore être améliorée.
Le modèle prédit par l’équipe de Deepmind Health permet d’anticiper la survenue de :
- 55,8% des lésions rénales aiguës chez les patients hospitalisés ;
- 90,2% de toutes les lésions rénales aiguës nécessitant une dialyse dans un délai pouvant aller jusqu’à 48 heures.
D’un point de vue organisationnel, l’application a augmenté l’efficacité du travail entre les équipes de professionnels de santé. « L’application leur a permis de gagner du temps dans les tâches administratives et d’améliorer la communication au sein de l’équipe » souligne le communiqué de presse de Deepmind.
Dans ce modèle qui doit être encore perfectionné, les chercheurs soulignent que « Bien que la reconnaissance et le traitement rapide des lésions rénales aiguës soient connus pour être difficiles, notre approche peut offrir des opportunités pour identifier les patients à risque dans un laps de temps permettant un traitement précoce. Ces résultats constituent les éléments de base de notre vision à long terme des soins de santé préventifs, aidant les médecins à intervenir de manière proactive plutôt que réactive ».
Le programme d’IA a également été conçu de manière à pouvoir prochainement se généraliser à d’autres causes majeures de complications médicales graves telles que la septicémie et les infections bactériennes et virales.
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Julie P., Journaliste scientifique