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Le modèle décisionnel déchirant a été développé par Dennis Medved, étudiant au doctorat à l'Université de Lund. Le programme est construit comme un réseau de neurones. Les réseaux de neurones imitent le cerveau humain dont les cellules nerveuses sont construites dans des réseaux complexes.
La finesse des réseaux de neurones réside dans le fait qu’ils permettent l’apprentissage automatique, c’est-à-dire que l’ordinateur peut apprendre et devenir plus intelligent plus tard. Plus le programme relatif aux matières premières peut mettre vos dents à la pâte et faire connaissance, mieux il est facile de voir rapidement les tendances et de tirer des conclusions.
L'algorithme analyse plus de variables que le médecin
L'objectif du chercheur est que ce calculateur de fréquence cardiaque rapide soit utilisé comme un outil d'aide à la décision supplémentaire pour les médecins.
– Aujourd'hui, les médecins prennent jusqu'à dix critères tels que l'âge, le groupe sanguin et le poids. Notre algorithme analyse 267 variables possibles et identifie des relations et des schémas difficiles à détecter ", explique Dennis Medved.
En Suède, environ 40 personnes attendent un nouveau cœur et environ 60 transplantations cardiaques sont effectuées chaque année. Aujourd'hui, environ 30 à 50% seulement des agences proposées sont utilisées.
– L'utilisation d'un tel modèle que nous avons développé pourrait permettre d'utiliser davantage de cœurs de donneurs sans augmenter le risque pour les patients.
Système de file d'attente simulé pour les coeurs
Dennis Medved s'est basé sur des bases de données américaines. Les principes de sélection sont similaires en Suède et aux États-Unis. Avec ses collègues de Lund, il a montré que dans un système de file d'attente simulé, la survie médiane prévue pourrait être prolongée d'environ 400 jours avec la nouvelle méthode mise au point, par rapport à un modèle à une seule priorité.
Peut-on dire que la survie est meilleure si l'intelligence artificielle est autorisée à choisir des organisateurs?
– Il est trop tôt pour le dire. Pour faire une telle affirmation, des études cliniques randomisées sont nécessaires, mais beaucoup parlent pour elle. Ce que nous avons fait est une sorte d’étude de registre dans laquelle nous avons pu montrer que la survie attendue pourrait augmenter d’un an. Cependant, ce n'est pas le même qu'en réalité.
L'outil développé par Dennis Medved a été lancé dans un logiciel, l'IHTSA, développé par Johan Nilsson, professeur auxiliaire de chirurgie thoracique avec une attention particulière pour la transplantation de thora, et d'autres collègues.
"En principe, nous avons recyclé l'idée d'origine d'IHTSA. Le travail a abouti à une variante plus avancée avec plus de variables, une architecture plus moderne et un réseau plus profond. Comme nous le savons, il n’existe pas aujourd’hui d’algorithme d’apprentissage automatique permettant de hiérarchiser les patients en attente d’une transplantation cardiaque.
Contact:
Dennis Medved, conférencier en informatique, [email protected]
La thèse:
Applications d'apprentissage en profondeur pour le traitement de données biomédicales et le langage naturel
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