Santé : les réseaux neuronaux promettent une révolution dans le domaine de l’anesthésie

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Santé : les réseaux neuronaux promettent une révolution dans le domaine de l'anesthésie

Des universitaires du Massachusetts Institute of Technology (MIT) et du Massachusetts General Hospital viennent de démontrer comment les réseaux neuronaux peuvent être formés pour administrer un anesthésique pendant une opération. Une équipe composée de scientifiques du MIT vient en effet de développer un réseau neuronal destiné à superviser l’administration du Propofol, un médicament couramment utilisé en anesthésie générale lorsque les patients subissent des procédures médicales.

Au terme d’une étude qui doit être publiée après la conférence internationale sur l’intelligence artificielle en médecine qui se tiendra cette année, cette équipe de chercheurs a décrit comment elle a formé des algorithmes pour appliquer correctement les doses d’anesthésie. Des ensembles de données comprenant les données des patients qui peuvent modifier les niveaux d’anesthésie recommandés – comme le poids, l’âge et les conditions médicales préexistantes – ainsi que des modèles qui surveillent les niveaux de conscience pendant une procédure et les doses de médicaments recommandées par la suite – ont été introduits dans le réseau.

Une série d’essais a ensuite été lancée pour améliorer le modèle dans le temps selon une méthode dite d'”entropie croisée”. Au fur et à mesure que des changements dans la conscience simulée sont
enregistrés, le modèle apprend à s’adapter aux variations neurales et à appliquer la bonne dose de Propofol pour maintenir le patient sous tension. L’équipe de chercheurs indique que le réseau neuronal a potentiellement dépassé ses attentes, en surpassant les contrôleurs proportionnels, intégraux et dérivés (PID), une technologie standard utilisée pour déterminer les bons niveaux d’anesthésiques et les administrer, y compris le Propofol.

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Une méthode qui porte déjà ses fruits

“Les réseaux neuronaux profonds nous permettent de créer un modèle avec de nombreuses données d’entrée continues, de sorte que notre méthode a généré des politiques de contrôle plus cohérentes que les politiques antérieures basées sur des tableaux”, explique Gabriel Schamberg, l’un des chercheurs participant à l’étude.

Le modèle doit encore être testé sur des patients vivants et devra être approuvé pour que les essais médicaux puissent avoir lieu dans des environnements cliniques contrôlés. Si l’on envisage de remplacer à l’avenir les contrôleurs PID actuels, la mise en réseau des neurones pourrait toutefois permettre d’affiner ce que nous considérons actuellement comme la dose idéale d’anesthésie pour différents patients.

Dans le domaine des soins de santé, le potentiel des réseaux neuronaux et du deep learning a été démontré par l’analyse automatique de grands ensembles de données médicales pour détecter des modèles et des tendances, par l’amélioration des procédures de diagnostic, par la détection de tumeurs à partir d’images radiologiques et, plus récemment, par une exploration de la chirurgie robotique.

Source : ZDNet.com

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