Une intelligence artificielle capable de prédire les naissances prématurées

Les chercheurs assurent que cette méthode permet de prédire avec plus de fiabilité le risque de naissance prématurée.

Selon l'Organisation mondiale de la Santé (OMS), 15 millions de nourrissons naissent trop tôt chaque année, soit plus d'un nourrisson sur dix. On parle d'enfant prématuré quand il vient au monde avant 8 mois et demi de grossesse (soit 37 semaines d’aménorrhée). En effet, dans ce cas tous ses organes ne sont pas arrivés à maturation et suffisamment développés pour affronter le monde extérieur. En France, la prématurité concerne 55 000 enfants chaque année.

Aux États-Unis, une équipe de chercheurs de l'École d'ingénieurs McKelvey de l'Université Washington a développé une intelligence artificielle (IA) capable de prédire les naissances prématurées grâce à l'activité électrique pendant la grossesse. Précisément, cette technique permet de déterminer les naissances prématurées dès 31 semaines de grossesse. Ces conclusions ont été publiées dans la revue scientifique PLoS One. "Notre méthode prédit les naissances prématurées en utilisant des mesures d'électrohystérogramme et des informations cliniques acquises vers la 31e semaine de gestation avec une performance comparable aux normes cliniques utilisées pour détecter le travail imminent chez les femmes présentant des symptômes de travail prématuré", a expliqué Arye Nehorai, professeur de génie électrique, cité par le communiqué de l'étude diffusé par l'Université.

EHG et données cliniques

Dans le cadre de cette étude, les chercheurs ont utilisé des mesures d'électrohystérogrammes (EHG) et des informations sur la patiente comme l'âge, le poids, et des saignements au cours du premier ou du deuxième trimestre. Avec les données de l'EHG prises pendant trente minutes sur 159 femmes enceintes d'au moins 26 semaines, ils ont établi un modèle d'apprentissage. Au total, près de 19% des femmes ont accouché avant terme. "Nous avons prédit les résultats des grossesses à partir des enregistrements EHG à l'aide d'un réseau neuronal profond, car les réseaux neuronaux apprennent automatiquement les caractéristiques les plus informatives à partir des données", a résumé Uri Goldsztejn, qui a obtenu une maîtrise et un doctorat en génie biomédical de l'Université de Washington.

Pour l'avenir, les deux chercheurs envisagent de développer un appareil capable d'enregistrer les mesures d'EHG et de collecter des données auprès d'une plus grande cohorte de femmes enceintes afin d'affiner encore leur méthode.

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