Carmen Lilí Rodríguez, coordinatrice académique internationale de la Fundación Universitaria Iberoamericana (Fondation universitaire ibéro-américaine, FUNIBER), participe à une étude qui développe un système intelligent pour le diagnostic précoce des crises d’épilepsie, afin de fournir un traitement opportun et de meilleurs résultats pour les patients.
L’épilepsie, une maladie neurologique caractérisée par des décharges électriques anormales dans le cerveau, touche des millions de personnes dans le monde, les exposant à des risques importants tels que les blessures physiques, la perte de conscience et les crises d’épilepsie. L’épilepsie peut être causée par des facteurs génétiques, des lésions cérébrales, des infections ou des tumeurs. L’épilepsie peut réduire la qualité de vie et augmenter le risque de décès prématuré en raison d’accidents survenant pendant les crises (chutes ou noyades, par exemple) et de problèmes associés tels que la dépression, l’anxiété et les troubles cognitifs. C’est pourquoi le dépistage précoce de cette maladie est essentiel pour améliorer la qualité de vie des patients et réduire les complications.
Pour améliorer le diagnostic et le traitement de l’épilepsie, des techniques avancées d’intelligence artificielle (IA) sont utilisées. Ces outils, tels que l’apprentissage profond et les modèles hybrides, ont donné de bons résultats dans la détection des maladies neurologiques, y compris l’épilepsie. Un exemple d’application de l’IA dans le domaine de la santé est la détection des crises d’épilepsie à l’aide de signaux d’électroencéphalographie (EEG), des enregistrements de l’activité électrique du cerveau, qui ont donné des résultats positifs dans l’identification de l’apparition des crises et la classification des crises.
Plusieurs études ont développé des modèles basés sur l’apprentissage automatique et profond pour classer les activités cérébrales, atteignant des niveaux de précision de plus de 90 %. D’autres approches basées sur des capteurs portables et des données de santé ont été développées pour prédire les crises d’épilepsie, atteignant également des niveaux de précision élevés. Cependant, la plupart de ces modèles présentent des limites qui diminuent la garantie de diagnostics plus fiables.
Dans ce contexte, l’étude a développé une approche innovante utilisant l’intelligence artificielle pour relever ce défi. La méthodologie, appelée FIR (Fast Independent Component Analysis Random Forest), combine l’analyse des composantes indépendantes avec la probabilité de prédiction pour créer un ensemble de caractéristiques plus robuste et plus précis. Ce modèle analyse les données EEG et optimise la détection des crises d’épilepsie à l’aide d’algorithmes avancés tels que le vecteur de support (SVM).
Les résultats sont prometteurs. Le modèle FIR+SVM a atteint une précision de 98,4 % dans la détection des crises d’épilepsie, ce qui est nettement supérieur aux méthodes traditionnelles. Cette avancée représente non seulement une étape importante dans l’utilisation de l’intelligence artificielle en médecine, mais elle pourrait également transformer la manière dont l’épilepsie est diagnostiquée et traitée. En permettant une détection plus précoce et plus précise, ce système pourrait réduire les risques associés aux crises, tels que les accidents mortels, et améliorer la planification des traitements personnalisés.
En outre, cette approche a des implications plus larges pour l’industrie médicale. L’intégration de modèles d’apprentissage automatique tels que le FIR dans les dispositifs médicaux pourrait faciliter la surveillance continue des patients, en fournissant des alertes en temps réel et en améliorant les interventions d’urgence. En conclusion, le développement du modèle FIR représente une avancée significative dans la lutte contre l’épilepsie, car il a le potentiel de sauver des vies et d’améliorer la qualité de vie de millions de personnes.
Pour en savoir plus sur cette étude, cliquez ici.
Pour lire d’autres recherches, consultez le référentiel UNEATLANTICO.
La Fondation universitaire ibéro-américaine (FUNIBER) propose divers programmes d’études, tels que le master en gestion stratégique des technologies de l’information. Ce programme permet aux professionnels d’acquérir les compétences et les capacités nécessaires pour occuper des postes de direction et mener des projets de changement organisationnel à l’aide des TIC ou conseiller les entreprises qui souhaitent s’associer à la compétitivité de nouvelles activités. Participez au développement des entreprises en étudiant notre programme de maîtrise et préparez-vous à faire passer votre carrière à la vitesse supérieure!