L’IA presque deux fois plus rapide dans la détection d’anomalies foetales, selon une étude

L’intelligence artificielle (IA) est capable de détecter des anomalies foetales près de deux fois plus rapidement que la technologie actuelle, selon les résultats d’un essai britannique publié jeudi.

Mené sur 78 femmes enceintes, avec l’aide de 58 échographistes, cet essai, le premier du genre, a été mené par des chercheurs du King’s College de Londres, en partenariat avec la fondation de l’hôpital Saint Thomas.

Il a montré que les échographies réalisées avec l’aide de l’IA étaient 42% plus rapides que les échographies classiques.

Il a été publié dans le NEJM AI, une version du New England Journal of Medicine dédiée à l’intelligence articielle.

L’essai s’est concentré sur la recherche de problèmes cardiaques dans les échographies réalisées lors de la 20e semaine de grossesse, même si les chercheurs ont indiqué que l’IA pouvait rechercher toute anomalie foetale.

« Notre recherche a montré que les échographies réalisées avec l’IA sont précises, fiables et plus efficaces », a déclaré l’auteur principal de l’étude, le docteur Thomas Day.

Selon lui, la technologie permet de se passer des temps de pause dont les échographistes ont besoin afin de mesurer et d’enregistrer les images pendant leur examen médical.

« Nous espérons qu’utiliser l’IA dans ces échographies permettra de libérer du temps précieux pour les échographistes afin qu’ils puissent se concentrer sur les soins aux patients, rendant l’expérience plus confortable et rassurante pour les parents », a-t-il ajouté.

Ashleigh Louison était l’une des femmes enceintes impliquées dans l’essai. L’échographie réalisée avec l’IA a détecté une maladie cardiaque chez son fils à naître, Lennox.

« Recevoir un diagnostic précoce pour Lennox était vraiment important car cela signifiait que nous pouvions correctement planifier le chemin vers l’avenir », a-t-elle déclaré, citée dans le communiqué de l’étude.

Le recours à cette nouvelle technologie est en train d’être déployé dans un certain nombre d’hôpitaux londoniens.

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