L’intelligence artificielle est louée pour sa capacité à résoudre les problèmes que les humains ne peuvent pas, grâce à de nouvelles architectures informatiques qui traitent rapidement de grandes quantités de données complexes. En conséquence, les méthodes d’IA, telles que l’apprentissage automatique, la vision par ordinateur et les réseaux de neurones, sont appliquées à certains des problèmes les furthermore difficiles de la science et de la société.




Un problème difficile est le diagnostic, le traitement chirurgical et la surveillance des maladies du cerveau. La gamme de systems d’IA disponibles pour traiter les maladies cérébrales se développe rapidement et de nouvelles méthodes passionnantes sont appliquées aux problèmes cérébraux à mesure que les informaticiens acquièrent une compréhension as well as approfondie des capacités des algorithmes avancés.

Un examen de l'intelligence artificielle pour comprendre les maladies cérébrales révèle les algorithmes les as well as avancés disponibles pour les cliniciens

Dans un report publié cette semaine dans APL Bioengineering, par AIP Publishing, des chercheurs italiens ont mené une revue systématique de la littérature pour comprendre l’état de l’art dans l’utilisation de l’IA pour les maladies cérébrales. Leur recherche a donné 2 696 résultats, et ils se sont concentrés sur les 154 content articles les plus cités et ont examiné de moreover près.




Leur examen qualitatif met en lumière les cash les moreover intéressants du développement de l’IA. Par exemple, un réseau antagoniste génératif a été utilisé pour créer synthétiquement un cerveau âgé afin de voir comment la maladie évolue au fil du temps.

« L’utilisation des approaches d’intelligence artificielle apporte progressivement des answers théoriques efficaces à un grand nombre de problèmes cliniques réels liés au cerveau », a déclaré l’auteur Alice Segato. « Surtout ces dernières années, grâce à l’accumulation de données pertinentes et au développement d’algorithmes de in addition en plus efficaces, il a été feasible d’augmenter considérablement la compréhension des mécanismes complexes du cerveau. »

L’analyse des auteurs couvre huit paradigmes de soins du cerveau, examinant les méthodes d’IA utilisées pour traiter les informations sur la framework et les caractéristiques de connectivité du cerveau et pour évaluer la candidature chirurgicale, identifier les zones à problèmes, prédire la trajectoire de la maladie et pour l’assistance peropératoire. Les données d’image utilisées pour étudier les maladies cérébrales, y compris les données 3D, telles que l’imagerie par résonance magnétique, l’imagerie par tenseur de diffusion, la tomographie par émission de positons et l’imagerie par tomodensitométrie, peuvent être analysées à l’aide de techniques d’IA de eyesight par ordinateur.

Mais les auteurs invitent à la prudence, notant l’importance des « algorithmes explicables » avec des chemins vers des options clairement délimités, pas une « boîte noire » – le terme pour l’IA qui atteint une resolution précise mais qui repose sur des mécanismes internes qui sont peu compris ou invisible.

« Si les humains doivent accepter des prescriptions ou des diagnostics algorithmiques, ils doivent leur faire confiance », a déclaré Segato. « Les endeavours des chercheurs conduisent à la création d’algorithmes de furthermore en plus sophistiqués et interprétables, qui pourraient favoriser une utilisation plus intensive des technologies » intelligentes « dans des contextes cliniques pratiques. »