Publié le: 17 février 2025 / mise à jour de: 17 février 2025 - Auteur: Konrad Wolfenstein
Le rôle de l'intelligence artificielle dans les soins de santé: traitements personnalisés, soutien diagnostique et prédiction des mouvements animaux - Image: Xpert.Digital
Transformation à travers l'IA dans le corps et le cosmos: comment les algorithmes guérissent les malformations cardiaques et comptent les baleines
L'IA en tant que technologie clé dans les soins de santé et la protection des espèces: l'intelligence artificielle en tant que changeur de jeu
L'intelligence artificielle (IA) n'est plus seulement un slogan des films de science-fiction, mais une réalité qui pénètre sur nos vies à bien des égards. Surtout dans le système de santé et dans le domaine de la protection des espèces, Ki déploie un énorme potentiel qui révolutionne les méthodes traditionnelles et ouvre complètement de nouvelles façons. Nous sommes au début d'une époque où l'IA sert non seulement d'outil de soutien, mais agit également comme un moteur de l'innovation et des progrès. Ce rapport illumine la façon dont l'IA fait déjà une différence décisive dans trois zones centrales - le traitement personnalisé de la fibrillation auriculaire, le diagnostic basé sur l'IA en pathologie numérique et la prédiction des mouvements animaux pour protéger les écosystèmes marins et promettent des changements encore plus importants à l'avenir.
Convient à:
Traitement personnalisé de la fibrillation auriculaire par l'IA: un changement de paradigme en cardiologie
La fibrillation de l'attachement, l'arythmie cardiaque la plus courante affecte des millions de personnes dans le monde et représente un fardeau important pour les systèmes de santé. C'est là que l'IA entre en jeu et permet un changement fondamental vers les approches de thérapie personnalisées.
Procédure d'ablation optimisée AI: précision et efficacité à un nouveau niveau
Une zone particulièrement prometteuse est l'ablation du cathéter, une procédure mini-invasive pour le traitement de la fibrillation auriculaire. Avec cette méthode, le tissu cardiaque pathologique qui provoque des troubles du rythme est ciblé. Traditionnellement, l'ablation était souvent basée sur une approche assez standardisée et orientée anatomiquement. Mais l'étude AF sur mesure, une étape importante de la cardiologie interventionnelle, a montré comment l'IA peut améliorer considérablement la précision et l'efficacité de cette procédure.
Dans cette étude contrôlée randomisée, certains des patients ont utilisé une technologie basée sur l'IA appelée Volta AF-Xplorer ™. Ce système a analysé plus de 5 000 points de données par seconde en temps réel et a identifié des électrogrammes de dispersion spatiale et longue - un modèle complexe de signaux électriques qui indique les zones musculaires cardiaques pathologiques. Par rapport au groupe témoin, dans lequel l'ablation a été effectuée selon les méthodes conventionnelles, la cohorte basée sur l'IA a montré des résultats impressionnants. Après 12 mois, 88% des patients étaient exempts d'arythmies dans le groupe AI, tandis que le groupe témoin n'était que de 70%. De plus, les récidives aiguës se sont produites beaucoup moins fréquemment dans le groupe AI (15% contre 66%). Ces résultats précisent que l'IA est capable de traiter en peropératoire une énorme quantité de données et de permettre un traitement plus précis et individualisé.
Le nom "ablation" vient du latin et signifie quelque chose comme "enlever" ou "supprimer". En médecine, il décrit l'élimination ou la destruction ciblée des tissus. En plus de la déflation du cathéter dans les arythmies cardiaques, il existe de nombreux autres domaines d'application, tels que l'ablation tumorale, dans le tissu tumoral par la chaleur, le froid ou d'autres méthodes, ou l'ablation de l'endomètre qui est utilisée pour traiter certaines maladies gynécologiques. L'ablation du cathéter s'est imposée comme l'une des options de thérapie les plus importantes pour la fibrillation auriculaire de ces dernières années et est désormais encore plus efficace et plus sûre grâce aux procédures basées sur l'IA.
Modèles prédictifs de succès thérapeutiques: profils de risque et prévisions personnalisées
Une autre approche prometteuse dans le domaine de la thérapie par fibrillation auriculaire basée sur l'IA est le développement de modèles prédictifs. Le projet accéléré sous la direction du Leipzig Heart Center fonctionne sur des modèles d'apprentissage automatique qui peuvent créer des profils de risque individuels à l'aide de données ECG à 12 canaux. Ces modèles vont bien au-delà de la pure prédiction de la fibrillation auriculaire récurrente après ablation. Ils sont également capables de reconnaître le remodelage auriculaire de la gauche - un processus de conversion fibrotique de l'oreillette gauche, qui non seulement favorise le développement d'une fibrillation auriculaire, mais s'accompagne également d'un risque significativement accru d'AVC. Des études montrent que le remodelage auriculaire de gauche peut augmenter le risque d'AVC de 3,2 fois.
Afin de maximiser la précision de prédiction de ces modèles, enregistrez les données de plus de 100 000 ablations (à partir de 2021). Les résultats sont impressionnants: les modèles obtiennent une prévisibilité de 89% pour les zones dites basse tension dans le cœur, c'est-à-dire les zones à activité électrique réduite, qui est souvent en corrélation avec le tissu fibrotique. Par rapport aux noyaux de risque conventionnels utilisés dans la pratique clinique, les modèles basés sur l'IA les dépassent de 23%. Cela signifie que l'IA est capable d'identifier les patients qui ont un risque particulièrement élevé de fibrillation auriculaire récurrente ou pour les AVC, et permet ainsi de planifier une planification de la thérapie personnalisée. À l'avenir, de tels modèles prédictifs pourraient aider les médecins à choisir la stratégie de traitement optimale pour chaque patient individuel et ainsi maximiser le succès du thérapie.
Ablation à champ pulsé (PFA): la prochaine génération de technologie d'ablation
En plus de l'optimisation des techniques de remplacement existantes, KI entraîne également le développement de procédures complètement nouvelles. Un exemple de ceci est l'ablation du champ pulsé (PFA), une technologie innovante qui utilise une impulsion électrique pour désérer sélectivement les cellules musculaires cardiaques. Contrairement aux méthodes d'ablation conventionnelles basées sur la chaleur ou le froid, le PFA fonctionne avec des champs électriques à haute fréquence ultra-shorts. Cela conduit à une nécrose très ciblée de cellules musculaires cardiaques, tandis que les tissus environnants, tels que l'œsophage ou le nerf phrénique, sont épargnés.
L'IA joue un rôle crucial dans le PFA en adaptant la fréquence d'impulsion à l'épaisseur des tissus en temps réel. Cela garantit un effet de remplacement optimal avec une sécurité maximale. Les premières études du Centre du cœur allemand Berlin (DHZC) montrent des résultats prometteurs. La période de procédure pourrait être réduite jusqu'à 40% en utilisant le PFA par rapport aux procédures de remplacement conventionnelles. Dans le même temps, une haute sécurité de la procédure a été démontrée, en particulier en ce qui concerne la protection de l'œsophage et du nerf phrénique, qui peut parfois être endommagé dans les méthodes d'ablation conventionnelles. Le PFA pourrait donc non seulement rendre l'ablation de la fibrillation auriculaire plus efficace, mais aussi plus sûre et rendre le traitement plus agréable pour les patients.
IA en pathologie numérique et support de diagnostic: précision et vitesse au service du diagnostic
La pathologie, l'enseignement des maladies, joue un rôle central dans le diagnostic médical. Traditionnellement, les diagnostics pathologiques sont basés sur l'examen microscopique des échantillons de tissus. Ce processus est en temps de temps, subjectif et peut être influencé par la fatigue et la variabilité humaines. La pathologie numérique, c'est-à-dire la numérisation des tissus et l'utilisation de méthodes d'analyse assistées par ordinateur, promet une révolution ici. L'IA est un facteur clé pour utiliser pleinement la pathologie numérique et augmenter le diagnostic à un nouveau niveau.
Tumdection automatisée: les cellules de canal reconnaissent avec l'apprentissage en profondeur
Une portée centrale de l'IA en pathologie numérique est la tumeur automatisée. L'Institut Fraunhofer pour les circuits microélectroniques a développé des algorithmes d'apprentissage en profondeur, qui peuvent identifier l'amas de cellules malignes avec une précision impressionnante dans les tranches de tissu numérisées. La sensibilité de ces algorithmes est de 97%, ce qui signifie qu'elles reconnaissent les cellules tumorales existantes dans 97% des cas.
En utilisant l'apprentissage du transfert, une méthode d'apprentissage automatique, dans laquelle les connaissances sont transférées d'une tâche à une autre, le système pourrait être formé sur une énorme base de données de 250 000 images histopathologiques. Cela permet au système non seulement de reconnaître les cellules tumorales, mais aussi de différencier 32 sous-types du cancer du sein Duktal, la forme la plus courante de cancer du sein. Ce sous-type détaillé est d'une importance cruciale pour la planification de la thérapie. De plus, l'IA peut raccourcir la période de diagnostic en pathologie jusqu'à 65%, ce qui conduit à un diagnostic plus rapide et donc à un début de thérapie plus tôt pour les patients. La détection automatisée des tumeurs par l'IA peut ainsi améliorer considérablement l'efficacité et la précision des diagnostics pathologiques et en même temps réduire la charge de travail pour les pathologistes.
Réseaux de neurones en pathologie de routine: découvrez les micrométastases qui ont été négligées
Un autre exemple de l'utilisation réussie de l'IA dans la pathologie est le travail de l'entreprise Aisencia, les réseaux de neurones convolutionnels (CNNS). Ces réseaux neuronaux spéciaux sont particulièrement bons pour reconnaître les modèles dans les images et sont utilisés en pathologie numérique, par exemple pour prédire les invasions microvasculaires dans le carcinome du côlon. Les invasions microvasculaires, c'est-à-dire la pénétration des cellules tumorales dans les plus petits vaisseaux sanguins, sont un facteur pronostique important du cancer du côlon et fournissent des informations sur le risque de métastases.
Dans une étude de validation sur 1 200 échantillons, l'Aisencia AI a atteint 94% avec l'évaluation par des pathologistes expérimentés. Cela montre que l'IA est capable de reconnaître les invasions microvasculaires avec une précision similaire à celle des experts humains. Cependant, il est à noter que l'IA dans cette étude a détecté 12% de micrométastases supplémentaires qui ont été négligées lors de l'évaluation initiale. Cela souligne le potentiel de l'IA à reconnaître des modèles et des détails subtils qui peuvent échapper à l'œil humain. L'utilisation du CNNS en pathologie de routine peut ainsi améliorer la qualité des diagnostics et contribuer au fait qu'aucune information importante n'est négligée.
Saturne: diagnostic basé sur l'IA de maladies rares-coups et la fin du diagnostic et lac
Les maladies rares sont un défi spécial pour le système de santé. Ces soi-disant «lacs de diagnostic et de diagnostic» sont très stressants pour les personnes touchées et leurs familles. Ici, l'IA peut apporter une contribution importante pour accélérer et améliorer le diagnostic.
Le portail Smart Doctor Saturne est un exemple d'un système basé sur l'IA qui combine le traitement du langage naturel (PNL) avec des graphiques de connaissances afin de générer des diagnostics différentiels à partir de listes de symptômes. La PNL permet à l'IA de comprendre et de traiter le langage naturel, tandis que les graphiques de connaissances représentent les informations médicales et les relations sous une forme structurée. Dans la phase pilote du projet, Saturne a été testée sur le diagnostic de maladies métaboliques rares. Le système a correctement reconnu 78% des cas de maladie de Gaucher et 84% de la mucopolysaccharidose. Le taux de classification erroné n'était que de 6,3%.
Un avantage particulier de Saturne est le lien avec le SE-Atlas, un répertoire des centres de traitement spécialisés pour les maladies rares. Cela permet au système non seulement soutenir le diagnostic, mais suggère également directement des experts et des centres appropriés. Cela peut raccourcir considérablement le temps jusqu'à ce que le diagnostic et le traitement corrects. Des études montrent que Saturne peut réduire la période de diagnostic d'une moyenne de 7,2 ans à 1,8 ans. Les systèmes de soutien diagnostique basés sur l'IA tels que Saturne ont le potentiel d'améliorer fondamentalement les soins des patients atteints de maladies rares et de les sauver des souffrances inutiles.
Prédiction des mouvements des baleines à l'aide d'une analyse par satellite basée sur l'IA: protection des espèces au 21e siècle
Le KI joue un rôle de plus en plus important non seulement dans les soins de santé, mais aussi dans la protection des espèces. La surveillance et la protection des espèces animales menacées sont cruciales pour la préservation de la biodiversité. Les méthodes traditionnelles d'observation des animaux sont souvent en temps, coûteuses, coûteuses et il est difficile de couvrir de grandes zones. L'analyse par satellite soutenue par l'IA et la surveillance acoustique s'ouvrent complètement de nouvelles opportunités pour saisir les mouvements animaux sur une grande surface et donc rendre la protection des espèces plus efficace.
Spacewhale: Deep Learning for Marine Megafauna - Les baleines comptent de l'espace
Le système SpaceWhale développé par Bioconsult SH est un exemple impressionnant de la façon dont la technologie de l'IA et de la satellite peut être combinée afin de surveiller la mégafaune marine. Spacewal analyse les images satellites avec une résolution extrêmement élevée de 30 cm (fournie par Maxar Technologies) en utilisant un ensemble en CNN et des modèles de forage aléatoire. Ces modèles d'IA sont formés pour reconnaître et classer les baleines dans les images satellites.
Spacewhale a été utilisé avec succès dans la baie d'Auckland, un habitat important pour le sud des Glatthales (Eugbalaena Autriche). L'IA a détecté 94% des baleines qui se trouvaient dans la région. La validation manuelle des biologistes navals expérimentés a confirmé la haute précision du système avec 98,7%. SpaceWhale réduit le coût de l'enregistrement de Waler par rapport au nombre d'aéronefs conventionnel jusqu'à 70%. De plus, la méthode permet pour la première fois des enquêtes d'inventaire à grande échelle dans le Hochsee, c'est-à-dire dans des zones difficiles d'accès avec des méthodes conventionnelles. Spacewale montre comment l'analyse par satellite basée sur l'IA peut révolutionner la protection des espèces en offrant des options de surveillance plus précises, moins chères et à grande échelle.
Surveillance acoustique et modélisation de l'habitat: écoutez les baleines et prédire les voies de randonnée
En plus de l'enregistrement visuel par des images satellites, la surveillance acoustique joue également un rôle important dans la protection des espèces. Le projet de baleines avant la Californie combine les données d'hydrophone (microphones sous-marines) avec des réseaux LSTM basés sur l'IA (longue mémoire à court terme) pour prédire la présence de baleines bleues en temps réel. Les réseaux LSTM sont un type spécial de réseaux neuronaux qui sont particulièrement bons pour reconnaître les connexions temporelles des données.
En plus des données acoustiques, les modèles baleiniers prennent également en compte des facteurs environnementaux tels que la température de la mer, la concentration de chlorophylle (un indicateur de la fleur d'algues et donc pour la disponibilité des aliments) et les données de trafic d'expédition. En combinant ces différentes sources de données, les modèles atteignent un taux de réussite impressionnant de 89% lors de la prévision des voies de randonnée de baleine bleue. Un objectif central du baleinier est la réduction des collisions de navires, l'une des principales menaces pour les baleines. Le taux de collision dans le canal de Santa Barbara a déjà été réduit de 42% par des avertissements automatiques aux navires qui entrent dans les zones critiques. Whalesafe montre comment la surveillance acoustique et la modélisation de l'habitat soutenue par l'IA peuvent contribuer à mieux protéger les baleines et autres animaux marins et minimiser les conflits humains-animaux.
Détection en temps réel des signaux de communication: comprendre le langage des spermatozoïdes
Un projet particulièrement fascinant et orienté vers l'avenir dans le domaine de la protection des espèces à base d'IA est l'initiative de traduction Cetacean (CETI). Ceti s'est fixé l'objectif de déchiffrer la communication des spermatozoïdes. Les Pottwhales sont connus pour leurs clics complexes, donc appelés "codas", qu'ils utilisent pour la communication les uns avec les autres. Le projet CETI analyse plus de 100 000 heures de clics de spermatozoïdes à l'aide d'un transformateur. Les modèles de transformateurs sont une architecture de pointe des réseaux de neurones qui s'est avéré particulièrement efficace dans le traitement des langues ces dernières années.
L'IA de CETI de CETI reconnaît les codas spécifiques au contexte par l'apprentissage contrastif, une méthode d'apprentissage mécanique, dans lequel l'IA apprend à distinguer les données similaires et déverrouillées. Ces codas sont utilisés, par exemple, lors de la coordination des plongées ou de l'élevage jeune. Les premiers résultats indiquent que la communication Pottwal a une syntaxe avec des séquences à 5 éléments récurrentes. Ces résultats pourraient permettre des conclusions sur la communication intentionnelle, c'est-à-dire que les spermatozoïdes sont capables de communiquer consciemment et d'une manière ciblée. Le CETI est un projet ambitieux qui non seulement révolutionne notre compréhension de la communication WAL, mais ouvre également de nouvelles façons de la protection des espèces en nous permettant de mieux répondre aux besoins et aux comportements de ces animaux fascinants.
Technologie clé pour un avenir meilleur
Les exemples de ce rapport montrent de manière impressionnante que l'intégration de l'IA dans les soins de santé et la protection des espèces a déjà un effet transformateur. En cardiologie, l'IA permet des méthodes de fusion plus précises et personnalisées, accélère et améliore le diagnostic tumoral en pathologie et, dans la protection des espèces, il révolutionne les espèces marines de surveillance et permet une compréhension plus approfondie du comportement animal complexe. Mais ce n'est que le début.
Les champs futurs tels que l'apprentissage automatique quantique, qui pourraient utiliser l'immense puissance de calcul des ordinateurs quantiques, promettent de nouvelles percées dans les prévisions d'arythmie et d'autres domaines médicaux. Dans la protection des espèces, des systèmes basés sur l'intelligence de l'essaim qui reproduisent le comportement collectif des essaims d'insectes ou des essaims d'oiseaux pourraient être utilisés pour la persécution des baleines et la protection des écosystèmes entiers. Afin d'exploiter le plein potentiel des innovations basées sur l'IA, une coopération interdisciplinaire étroite entre la médecine, l'informatique, l'écologie et de nombreuses autres disciplines est essentielle. Ce n'est que grâce à l'échange de connaissances et d'expertise que nous pouvons nous assurer que les technologies de l'IA sont utilisées de manière responsable et au profit des personnes et de l'environnement. L'avenir est intelligent - nous le façonnons ensemble.
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