L'IA peut avoir un « œil » sur les bébés en pleine croissance : elle pourrait prédire une naissance prématurée dès 31 semaines

Le Dr Marc Siegel, collaborateur médical de Fox News, se joint à « Fox & Friends » pour discuter des avantages de l’intelligence artificielle dans l’industrie médicale si elle est utilisée avec prudence.

Environ 10% de tous les nourrissons nés aux États-Unis en 2021 étaient prématurés – ce qui signifie qu’ils ont été livrés avant 37 semaines de grossesse, selon les Centers for Disease Control and Prevention (CDC).

Les naissances prématurées représentent également environ 16 % des décès infantiles.

Maintenant, des chercheurs de l’Université de Washington à St. Louis, Missouri, cherchent à améliorer ces chances grâce à l’utilisation de l’intelligence artificielle.

Ils ont développé un modèle d’apprentissage profond qui peut prédire les naissances prématurées en analysant l’activité électrique dans l’utérus de la femme pendant la grossesse – puis ils ont testé le modèle dans une étude publiée dans la revue médicale PLOS One.

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« La clé à retenir est qu’il est possible de prendre des données dès la 31e semaine et de prédire les naissances prématurées jusqu’à la 37e semaine » – ce qui a surpris les chercheurs, a déclaré Arye Nehorai, PhD, professeur de génie électrique à l’Université de Washington à St. Louis, à Fox News Digital.

Des chercheurs de l’Université Washington à St. Louis, Missouri, ont développé un modèle d’apprentissage profond (non montré) qui peut prédire les naissances prématurées en analysant l’activité électrique dans l’utérus d’une femme pendant la grossesse. (iStock)

« L’IA / apprentissage profond a automatiquement appris les caractéristiques les plus informatives à partir des données pertinentes pour la prédiction de la naissance prématurée », a-t-il ajouté.

En outre, les résultats indiquent que la naissance prématurée est un état physiologique anormal, pas seulement une grossesse qui s’est terminée tôt, a déclaré Nehorai.

Au cours de l’étude, les chercheurs ont effectué des électrohystérogrammes (EHG), qui utilisent des électrodes sur l’abdomen pour enregistrer l’activité électrique dans l’utérus.

Ils ont pris des enregistrements de ces courants électriques de 159 femmes enceintes âgées d’au moins 26 semaines et ont « entraîné » le modèle d’IA sur ces données.

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Ils ont combiné ces données avec des informations médicales telles que l’âge et le poids de la femme, le poids fœtal et tout saignement subi au cours du premier ou du deuxième trimestre.

Près de 19% des femmes de l’étude ont accouché prématurément. En théorie, les données de ces femmes pourraient servir de référence pour prédire les naissances prématurées.

Environ 10% de tous les nourrissons nés aux États-Unis en 2021 étaient prématurés, ce qui signifie qu’ils ont été livrés avant 37 semaines de grossesse, selon le CDC. (iStock)

« L’avantage de notre approche est qu’elle est peu coûteuse à construire », a déclaré Nehorai à propos de la nouvelle recherche. « Notre modèle a été efficace dans la prédiction avec des enregistrements EHG plus courts, ce qui pourrait rendre le modèle plus facile à utiliser, plus rentable dans un contexte clinique et éventuellement utilisable à domicile. »

À l’avenir, les chercheurs estiment que cette méthode devrait être adoptée par les hôpitaux et les obstétriciens dans le cadre des examens réguliers de grossesse des femmes. Il permettrait ensuite aux femmes enceintes de se faire soigner et d’apporter des changements à leur mode de vie pour protéger la santé de leur bébé au besoin.

« Notre travail contribue à l’objectif d’utiliser des appareils de mesure EHG pour prédire avec précision les naissances prématurées. »

« Un dispositif dédié à la mise en œuvre de notre méthode devrait être construit à cette fin », a déclaré Nehorai.

Il est difficile de dire combien de temps il faudra avant que ce type de test ne devienne largement disponible, ont déclaré les chercheurs.

« Certains appareils de mesure de l’EHG sont déjà sur le marché - cependant, il a été difficile de prédire les naissances prématurées à partir des données EHG », a déclaré Uri Goldsztejn, candidat au doctorat au département de génie biomédical travaillant sous la supervision du professeur Nehorai à l’Université de Washington.

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« Notre travail contribue à l’objectif d’utiliser des appareils de mesure EHG pour prédire avec précision les naissances prématurées », a-t-il déclaré à Fox News Digital.

Les mesures de l’EHG prennent généralement entre 30 et 60 minutes, avec un temps supplémentaire nécessaire pour régler l’appareil sur l’abdomen de la mère, a noté Goldsztejn.

« Nous avons montré que les prédictions pouvaient être faites sur la base de mesures EHG plus courtes, de moins de cinq minutes, sans trop réduire la précision des prédictions », a-t-il déclaré à Fox News Digital. « Cette découverte est significative, car la durée prolongée des mesures d’EHG est une limitation importante pour son adoption dans les milieux cliniques. »

La Dre Suzy Lipinski, obstétricienne / gynécologue certifiée par le conseil d’administration du Pediatrix Medical Group à Denver, au Colorado, n’a pas participé à l’étude, mais a partagé ses commentaires sur la question de savoir si la technologie d’apprentissage profond pourrait aider à résoudre le problème de la naissance prématurée aux États-Unis.

« Être capable de prédire qui est à risque avant qu’ils ne se présentent en travail serait très bénéfique », a déclaré Lipinski à Fox News Digital. « L’utilisation d’un modèle d’apprentissage profond semble prometteuse ; Cependant, cette étude a un nombre relativement faible de patients, il est donc impossible de déterminer dans quelle mesure cela est applicable à une population plus large. »

« Être capable de prédire qui est à risque avant qu’ils ne se présentent en travail serait très bénéfique », a déclaré un obstétricien à Fox News Digital. (iStock)

« Les études antérieures utilisant l’IA n’ont pas montré une grande fiabilité, donc cela nécessitera plus d’études et des populations de patients plus importantes avant de commencer à utiliser cette méthode », a-t-elle ajouté.

Une autre limitation potentielle est que très peu d’endroits utilisent des mesures d’EHG, a souligné le médecin.

« La norme dans la plupart des hôpitaux et des bureaux est d’utiliser un tocodynamomètre, qui mesure la pression, pas électrique », a-t-elle expliqué.

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Si l’EHG devient le moyen d’évaluer les naissances prématurées, les hôpitaux, les centres de naissance et les bureaux devront tous acheter de nouveaux équipements, ce qui pourrait retarder l’adoption dans les zones à faibles ressources telles que les zones rurales et les centres-villes, a déclaré Lipinski.

« Un taux de naissance prématurée plus élevé dans cette étude que la moyenne nationale soulève également des questions sur l’applicabilité », a-t-elle déclaré à Fox News Digital. « Aucune donnée démographique n’a été donnée sur la population de patients, il n’y a donc aucun moyen de voir comment cela reflète la population de l’ensemble du pays. »

« Être capable de prédire qui est à risque avant qu’ils ne se présentent dans le travail serait très bénéfique. »

Il y a aussi le risque de faux positifs, a souligné Lipinski.

« Bien que cette méthode prédise mieux que nos méthodes actuelles, il y a encore beaucoup de patients qui seront identifiés comme à risque et qui pourraient ne pas avoir de naissance prématurée », a-t-elle déclaré. « Ce résultat faussement positif entraînera un lourd fardeau de stress pour le patient, ainsi qu’une utilisation accrue des ressources en soins de santé. »

Si et quand cela devient la nouvelle norme de soins, a déclaré Lipinski, il faudrait améliorer les traitements pour le travail prématuré.

« Nos problèmes avec les naissances prématurées sont doubles: nous avons une mauvaise prédiction, mais aussi de mauvaises options de prévention après 26 semaines », a-t-elle ajouté.

L’étude a deux limites principales, selon Goldsztejn.

« Tout d’abord, nous avons développé notre travail en utilisant environ 160 échantillons provenant de deux ensembles de données publiques », a-t-il déclaré. « Bien que cette quantité de données ait été suffisante pour notre enquête initiale, un ensemble de données beaucoup plus important serait nécessaire pour développer et valider un produit médical. »

Les résultats de l’étude indiquent que la naissance prématurée est un état physiologique anormal, pas seulement une grossesse qui s’est terminée tôt, a déclaré le chercheur principal. (iStock)

La deuxième limite vient de la nature de l’apprentissage profond, qui peut produire des résultats précis mais est généralement difficile à interpréter, a déclaré Goldsztejn.

« En d’autres termes, il est difficile de comprendre comment l’algorithme fait des prédictions », a-t-il expliqué.

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Dans une discussion des résultats dans la revue médicale, les auteurs ont noté que « bien que les algorithmes d’apprentissage automatique puissent contribuer à améliorer les soins de santé et que de nombreuses recherches produisent des progrès dans ce domaine, des défis importants demeurent ».

« Un ensemble de données beaucoup plus important serait nécessaire pour développer et valider un produit médical. »

Parmi ces défis: il peut être difficile d’identifier les causes derrière les prédictions de l’algorithme, ont écrit les chercheurs.

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« Dans notre cas, bien que nos prédictions puissent influencer la gestion de la grossesse, nos prédictions devraient être complétées par des examens médicaux supplémentaires pour déterminer quelles thérapies sont les plus susceptibles de réduire le risque de naissance prématurée et d’améliorer ses résultats », ont également déclaré les chercheurs.

Melissa Rudy est rédactrice en chef de la santé et membre de l’équipe de style de vie de Fox News Digital.

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