Le rôle de l'intelligence artificielle (IA) dans la prise en charge de l'AVC

"Le 29 octobre était la Journée mondiale de l’accident vasculaire cérébral (AVC). L’AVC est une urgence médicale qui touche pratiquement une personne toutes les 5 secondes dans le monde selon l’OMS et la World Stroke Organisation. C’est pourquoi l’OMS n’hésite pas à parler de Pandémie et table sur une augmentation progressive de l’incidence des AVC dans le monde passant de 16 millions de cas en 2005 à près de 23 millions en 2030[1].

Un AVC (accident vasculaire cérébral) se traduit par un déficit neurologique soudain, causé par une interruption de la circulation sanguine , soit par un saignement (AVC hémorragique), soit par l’obstruction d’une artère entraînant un déficit d’oxygène et de glucose, carburants nécessaires au bon fonctionnement du cerveau . les AVC ischémiques représentent environ 80% des AVC.

L’Intelligence Artificielle (IA) peut potentiellement améliorer la détection des lésions, réduire les risques, voire améliorer la qualité de vie des patients ayant subi un AVC. Heureusement, il existe déjà des mesures technologiques simples, qui nous permettent d’anticiper, traiter, et même éviter les conséquences de cette affection dramatique, handicapante et mortelle.

IA et modèles de prédiction des accidents vasculaires cérébraux

Environ 9 % des patients victimes d’un AVC sont mal diagnostiqués, ce qui est associé à une issue défavorable. Un article publié en octobre 2020 intitulé « Incorporing Artificial Intelligence into Stroke Care and Research »,[2] les auteurs ont souligné un ensemble de facteurs qui font de l’IA une avancée majeure dans le domaine de la prise en charge diagnostique et thérapeutique des AVC. Celle-ci a la capacité de prédire l’avènement d’un AVC , à partir des données cliniques et biologique du patient, de dépister précocement un nombre important de personnes à risque d’AVC et surtout fournir un immense soutien aux médecins urgentistes, dans l’analyse et l’interprétation des images radiologiques. Par exemple, si un radiologue a une centaine de radios à interpréter, l’algorithme de l’IA serait capable de les classer par ordre de gravité, afin de prendre en charge rapidement les cas les plus urgents..." Lire la suite