Des chercheurs de Verily (une filiale d’Alphabet spécialisée dans la recherche sur les sciences de la vie) et Google ont trouvé de nouveaux indicateurs de maladies cardiovasculaires. La trouvaille des chercheurs des deux filiales d’Alphabet a le mérite d’être moins invasive que celles qui nécessitent d’effectuer des prises de sang puisqu’elle s’appuie sur une analyse des images rétiniennes.La détection des risques de maladies cardiovasculaires via l’analyse des images rétiniennes n’est pas nouvelle. Les différents travaux ont jusqu’ici été centrés sur l’observation (à l’aide de techniques d’imagerie) du réseau de vaisseaux sanguins liés à la rétine.
« Les maladies cardiovasculaires se manifestent dans la rétine de différentes façons. L’hypertension et l’artériosclérose provoquent des changements dans le ratio entre le diamètre des veines et artères rétiniennes. Une diminution de ce ratio qui traduit un amincissement des artères et un élargissement des veines implique de forts risques d’infarctus », peut-on lire dans la publication de recherche de membres de l’Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), publication parue en 2011.
Les chercheurs de Google et Verily ont pour leur part mis des algorithmes d’apprentissage profond à profit pour ajouter des facteurs comme l’âge, le genre, la pression sanguine, la consommation de cigarette et le taux de sucre dans le sang d’un individu (entre autres) à la palette d’indicateurs de risques de maladies cardiovasculaires.
Après une analyse de la façon dont ces indicateurs sont susceptibles d’influer sur de futures attaques cardiovasculaires, les chercheurs ont affirmé que leur méthode est aussi précise que le test SCORE mis en place par l’Association européenne de cardiologie préventive.
Il faudra néanmoins noter que la publication des chercheurs des deux filiales d’Alphabet ne contient pas de résultat du test SCORE (démonstration vidéo par le professeur Ian Graham ci-dessous), ce qui aurait apporté en crédibilité quant à savoir si leur méthode pourrait le remplacer dans les bureaux des praticiens. Autre grief, la publication n’a pour le moment été revue ou acceptée par aucun journal accrédité.
L’expérience des chercheurs de Google et Verily repose sur un jeu de données issues de 300 000 personnes. Un jeu de données relativement faible pour l’entraînement d’un algorithme d’apprentissage profond même si les résultats obtenus sont satisfaisants, d’après les dires des chercheurs.
Sources : Publication Google et Verily (PDF), Publication IEEE (2011), EAPC
Et vous ?
Qu’en pensez-vous ?Voir aussi :
Qui devra être tenu pour responsable si une intelligence artificielle fait un mauvais diagnostic induisant un médecin en erreur ? 
Envoyé par SuperLow
