Intelligence Artificielle
Des protocoles d'urgence obsolètes prêts à être modernisés grâce à l'apprentissage automatique
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NOUVEAU données, Une étude de l'Université d'Osaka a montré que les capacités en rapide augmentation de l'apprentissage automatique peuvent désormais s'étendre aux situations d'urgence. Une équipe de chercheurs a montré que la technologie peut désormais aider efficacement à déterminer les candidats appropriés pour l'acide tranexamique, réduisant ainsi les taux de mortalité chez les patients traumatisés.
Qu’est-ce que l’acide tranexamique (TXA) ?
La plupart des médicaments ne sont que des traitements pour une maladie donnée. Certains, cependant, peuvent véritablement sauver des vies. L'un d'eux est l'acide tranexamique, ou « TXA ». Dans sa forme la plus simple, le TXA est administré aux patients pour stopper une hémorragie importante, généralement due à un traumatisme.
En regardant plus en profondeur, le TXA agit en réduisant et en prévenant les saignements continus en favorisant la formation de caillots dans le corps. Il y parvient en empêchant la formation d’une enzyme appelée plasmine qui détruit la protéine essentielle à la coagulation – la fibrine.
Normalement, la présence de plasmine est bénéfique, car elle prévient la coagulation excessive et les nombreuses affections qui peuvent en résulter (par exemple, accidents vasculaires cérébraux, embolie pulmonaire, thrombose veineuse profonde, infarctus du myocarde, etc.). Cependant, en cas d'urgence où un saignement doit être contrôlé, la capacité du TXA à prévenir sa formation est cruciale.
Sauver des vies dans des situations d'urgence grâce à l'apprentissage automatique
Qu'il s'agisse d'un ambulancier paramédical de première ligne travaillant pour stabiliser un patient à l'arrière d'une ambulance en mouvement, ou d'une infirmière travaillant aux côtés d'une équipe de professionnels de la santé dans une salle d'urgence, le TXA reste un outil important pour gérer les saignements incontrôlés résultant d'un traumatisme. Il est important de reconnaître, cependant, que le TXA n’est pas approprié pour tous les patients, car il s’accompagne souvent d’effets secondaires graves, ce qui rend difficile la détermination de l’accouchement.
Reconnaissant que le TXA n’est pas universellement bénéfique en raison de ses effets secondaires potentiels, les étude s'est concentré sur l'identification de sous-groupes spécifiques de patients traumatisés qui bénéficieraient le plus probablement du traitement au TXA. À l’avenir, cette capacité à identifier les candidats pourrait jouer un rôle important dans la modernisation des protocoles existants permettant de déterminer l’éligibilité à la prestation.
À l’aide de techniques d’apprentissage automatique, les chercheurs ont analysé les données de plus de 50,000 XNUMX patients de la Japan Trauma Data Bank pour identifier huit phénotypes de traumatismes distincts (regroupements basés sur des traits observables). Ils ont ensuite examiné l'impact du TXA sur ces phénotypes en ce qui concerne la mortalité hospitalière. Les résultats ont révélé que certains sous-groupes présentaient une réduction significative de la mortalité lorsqu’ils étaient traités au TXA, tandis que d’autres n’en bénéficiaient pas.
L'étude souligne les diverses présentations des patients traumatisés, dont les blessures varient considérablement en type et en gravité, ce qui rend difficile la prévision de l'efficacité du traitement sur une base individuelle. Le but de cette recherche est d'améliorer les soins personnalisés pour les patients traumatisés, améliorant ainsi la qualité globale des soins et les taux de survie dans cette population à haut risque. Cette approche du traitement spécifique au patient pourrait conduire à une utilisation plus efficace du TXA dans les soins de traumatologie, en réduisant les effets secondaires inutiles et en optimisant les résultats – tout cela grâce à l’apprentissage automatique.
Apprentissage automatique : un catalyseur central pour les technologies de rupture
Cette étude est la dernière d’une série croissante d’exemples soulignant comment des sous-ensembles de l’intelligence artificielle, comme l’apprentissage automatique, peuvent exceller en tant que catalyseur central ou « technologie de base » dans presque tous les secteurs. une réalisation qui a été soulignée dans « Big Ideas 2024 » d'Ark Invest.
Cela est en grande partie dû à la capacité de l'IA à traiter et à reconnaître des schémas au sein de vastes volumes de données. Elle le fait plus efficacement que n'importe quel humain et progresse de plus en plus vite.
Spécialistes de l'apprentissage automatique
Bien qu'il puisse s'écouler un certain temps avant que l'apprentissage automatique soit utilisé pour déterminer si un patient doit recevoir du TXA, plusieurs entreprises travaillent déjà au développement ultérieur de la technologie. En fait, certains ont déjà commencé à l’intégrer à d’autres facettes des soins de santé tout aussi importantes.
*Les chiffres fournis ci-dessous étaient exacts au moment de la rédaction et sont sujets à changement. Tout investisseur potentiel devrait vérifier les paramètres*
1. NVIDIA
(NVDA
)
(NVDA )
| Capitalisation boursière | Avant P/E 1 an. | Bénéfice par action (BPA) |
| 2,179,359,750,000 | 38.31 | $11.94 |
NVIDIA est à l'avant-garde du développement de l'IA, exploitant sa puissante technologie GPU pour faire progresser divers secteurs, dont celui de la santé. Dans ce secteur, les plateformes d'IA de NVIDIA sont utilisées pour accélérer la découverte de médicaments, l'imagerie médicale et l'analyse génétique. Par exemple, leurs GPU permettent un traitement plus rapide de grands ensembles de données pour des tâches telles que le diagnostic par imagerie, contribuant ainsi à l'identification des maladies à partir des radiographies et des IRM avec plus de précision et de rapidité.
NVIDIA collabore avec des instituts de recherche et des organismes de santé pour développer des outils d'IA qui prédisent les maladies, améliorent les résultats pour les patients et réduisent les coûts des soins de santé. Grâce à ces initiatives, NVIDIA améliore les applications de santé existantes et invente de nouvelles façons de diagnostiquer et de traiter les maladies en utilisant la puissance de l'IA.
Au moment de la rédaction de cet article, NVDA était répertorié par la majorité des analystes comme un « Achat fort »
2. Médical puissant
Le produit/service phare de Puissant Medical est connu sous le nom de PMCardio. Il s'agit d'une plateforme conçue pour aider les professionnels de santé à analyser, interpréter, diagnostiquer et traiter les événements cardiaques.
Il utilise l'apprentissage automatique pour analyser les ECG et les comparer à une vaste base de données de dossiers patients. PMcardio peut ainsi détecter les infarctus du myocarde (ou « crises cardiaques ») et autres anomalies avec précision et rapidité.
La plateforme se distingue par sa capacité à fournir des diagnostics précis dès le premier contact, ce qui est crucial pour une intervention rapide en cas d'urgence cardiovasculaire. La technologie de PMcardio est particulièrement importante car elle permet de combler le manque crucial de détection des maladies cardiaques qui peuvent ne pas être détectées par les méthodes de diagnostic traditionnelles.
En intégrant l'IA dans ses opérations, PMcardio offre aux professionnels de la santé un outil puissant qui améliore la coordination des soins, rationalise le processus de triage et garantit une détection précoce et précise des événements cardiaques potentiellement mortels. Ces progrès de la technologie médicale mettent en évidence le potentiel de l’IA à révolutionner le domaine du diagnostic cardiovasculaire en améliorant la capacité de prédire et de traiter efficacement les maladies cardiaques.
Pas plus tard que le 1er mars 2024, PMcardio a réussi à obtenir un financement de 7.5 M€ du Conseil européen de l'innovation pour continuer à développer ses outils de diagnostic basés sur l'IA, démontrant ainsi sa promesse d'atténuer l'une des principales causes de décès au monde.
