Alors que de son coté IBM utilise son intelligence artificielle Watson pour soigner certains types de cancers, un groupe d’université de Caroline du Nord travaille à la détection de l’ autisme grâce à l’utilisation du machine learning.

Les symptômes de l’ autisme apparaissent généralement aux alentours des deux ans chez l’enfant, à l’exemple de la difficulté à appréhender les relations sociales ou à répéter des actions similaires plusieurs fois. L’étude, dirigée par Joseph Piven de l’UNC et John Pruett de l’Université de Médecine, souhaite détecter le trouble autistique avant que les symptômes ne se manifestent. Le groupe a donc réalisé une étude sur 59 nourrissons présentant un risque élevé à l’ autisme, car chacun avait un frère ainé atteint d’autisme. l’IA a prédit avec une précision de 100% que 48 nourrissons ne développeraient pas l’ autisme. Sur les 11 autres nourrissons qui ont développé un trouble autistique à deux ans, l’IA a prédit correctement 9 cas. Plus la machine analysera et traitera des cas similaires à ceux-là, plus elle sera capable de faire un rendu précis et correct. Pour le moment, le système développé est précis à 82%.

Pour ce qui est de son fonctionnement, l’IA analyse donc les cerveaux des nourrissons lorsqu’ils ont 6 mois, puis 2 ans, afin d’observer 230 régions du cerveau. La machine combine l’analyse fonctionnelle et les résultats antérieurs afin de rendre son diagnostic.

Ces résultats de recherches permettront à l’avenir de détecter l’ autisme avant l’apparition des troubles afin de permettre aux médecins d’intervenir plus tôt et de prendre en compte l’ autisme dans le développement de l’enfant. Une belle avancée dans le domaine des troubles autistiques.

Source : Spectrum