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Lundi 16 Décembre 2019

SANTE - Publié le 28/03/2019 à 22:16


Cet algorithme peut prédire votre mort avec une précision terrifiante


La Rédaction

En effet, des chercheurs de l’Université de Nottingham, au Royaume-Uni, ont mis au point un algorithme d’apprentissage automatique permettant de déterminer qui mourra prématurément avec une précision de 76%, le rendant ainsi meilleur que les approches actuelles, expliquent ses créateurs.

L'étude, publiée dans la revue PLOS One, est basée sur des recherches antérieures qui ont révélé que quatre algorithmes d'intelligence artificielle étaient de meilleurs détecteurs de maladies cardiovasculaires que ceux utilisés dans les hôpitaux aujourd'hui.

Ils ont donc écrit un algorithme artificiellement intelligent avec une base de données médicales consituée entre 2006 et 2010. Cette base comprenait des informations démographiques, biométriques, cliniques et sur le mode de vie de plus de 500 000 citoyens âgés de 40 à 69 ans.

Une fois la formation terminée, l’algorithme a été programmé pour prédire qui de ce groupe mourrait prématurément. De manière assez impressionnante, il a correctement prédit la mort prématurée de 76% des cas.

Ensuite, les chercheurs ont comparé ses performances à celles de deux autres modèles. L'un était un algorithme standard, le modèle de Cox, et l'autre, un programme d'IA plus simple qui utilise plusieurs modèles arborescents - d'où son nom, «Random Forest».

Bien que prenant en compte des facteurs tels que l'âge, le sexe, les antécédents de tabagisme et les diagnostics de cancer antérieurs, le modèle de Cox s'est fortement appuyé sur des données relatives à l'appartenance ethnique et à l'exercice. Le modèle Random Forest était davantage axé sur le tour de taille, le pourcentage de graisse corporelle, le régime alimentaire et le teint de la peau, tandis que le nouvel algorythme mettait l'accent sur l'exposition à la pollution atmosphérique, les risques liés au travail, la consommation d'alcool et le risque avec la prise de certains médicaments.

Le nouvel algorithme d’apprentissage automatique est arrivé en tête, suivi du modèle «forêt aléatoire» (64%) et du modèle Cox (44%).

Les chercheurs espèrent que les médecins seront en mesure de prendre des mesures préventives en prévoyant mieux ceux qui courent un risque de décès prématuré.

"Les soins de santé préventifs constituent une priorité croissante dans la lutte contre les maladies graves, nous travaillons donc depuis plusieurs années à améliorer la précision de l'évaluation informatisée des risques pour la santé de la population en général", a déclaré dans un communiqué Stephen Weng, professeur assistant d'épidémiologie et de science des données.

"La plupart des applications se concentrent sur un seul domaine de maladie, mais la prévision du décès dû à plusieurs maladies différentes est extrêmement complexe, en particulier en raison de facteurs environnementaux et individuels qui peuvent les affecter."

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