Yahoo Actualités Diagnostiquer l’AVC en quelques secondes grâce à un outil d'IA intégré à un smartphone
L’analyse des mouvements faciaux par un outil d'IA intégré à un smartphone pourrait à terme permettre aux ambulanciers de diagnostiquer un accident vasculaire cérébral (AVC) au plus vite au domicile des patients.
Détecter encore plus vite un accident vasculaire cérébral (AVC) grâce à l’intelligence artificielle (IA). Parce que chaque minute de gagnée dans la prise en charge de ce fléau responsable de plus de 30.000 morts par an en France (5, 7 millions dans le monde) est toujours un "plus" pour l’après. Face à l’AVC, gagner du temps dans la détection est, on le sait, un "must" : "time is brain", comme le résument au mieux les Anglo-Saxons.
Exemple avec les récents travaux d’une équipe australienne tout juste publiés dans la revue Computer Methods and Programs in Biomedicine.
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L'AVC, des signes parfois très subtils
Dans la "vraie vie", "les AVC passent souvent inaperçus auprès des ambulanciers paramédicaux, les premiers intervenants, et l’un des premiers symptômes repose sur des anomalies d’expressions faciales", écrivent les auteurs.
C’est le doctorant Guilherme Camargo de Oliveira de l'Université d'État de São Paulo (Brésil) qui a dirigé cette recherche sous la supervision du Pr Dinesh Kumar, chef d'équipe à l'Institut royal de technologie de Melbourne (RMIT University, en Australie). Il s’est tout particulièrement intéressé aux signes parfois très subtils comme l’asymétrie du sourire.
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Un outil avec un taux de précision de 82 %
Les chercheurs ont développé une analyse informatisée des expressions faciales pour parvenir à distinguer les personnes en train de faire un AVC de ceux en bonne santé. Pour cela, ils se sont servis d’enregistrements vidéo de différents mouvements du visage réalisés chez une quinzaine de patients et aussi des volontaires sains.
L’outil développé, qui a un taux de précision de 82 %, ne remplacerait pas les tests de diagnostic clinique complets réalisés par un spécialiste, mais pourrait aider à identifier plus tôt les personnes ayant besoin d'un traitement.
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