Discussion :

[Patrick Ruiz]

Google et Verily auraient trouvé un nouveau moyen de prédire les risques de maladies cardiovasculaires
En utilisant l’intelligence artificielle

Des chercheurs de Verily (une filiale d’Alphabet spécialisée dans la recherche sur les sciences de la vie) et Google ont trouvé de nouveaux indicateurs de maladies cardiovasculaires. La trouvaille des chercheurs des deux filiales d’Alphabet a le mérite d’être moins invasive que celles qui nécessitent d’effectuer des prises de sang puisqu’elle s’appuie sur une analyse des images rétiniennes.

La détection des risques de maladies cardiovasculaires via l’analyse des images rétiniennes n’est pas nouvelle. Les différents travaux ont jusqu’ici été centrés sur l’observation (à l’aide de techniques d’imagerie) du réseau de vaisseaux sanguins liés à la rétine.

« Les maladies cardiovasculaires se manifestent dans la rétine de différentes façons. L’hypertension et l’artériosclérose provoquent des changements dans le ratio entre le diamètre des veines et artères rétiniennes. Une diminution de ce ratio qui traduit un amincissement des artères et un élargissement des veines implique de forts risques d’infarctus », peut-on lire dans la publication de recherche de membres de l’Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), publication parue en 2011.

Les chercheurs de Google et Verily ont pour leur part mis des algorithmes d’apprentissage profond à profit pour ajouter des facteurs comme l’âge, le genre, la pression sanguine, la consommation de cigarette et le taux de sucre dans le sang d’un individu (entre autres) à la palette d’indicateurs de risques de maladies cardiovasculaires.

Après une analyse de la façon dont ces indicateurs sont susceptibles d’influer sur de futures attaques cardiovasculaires, les chercheurs ont affirmé que leur méthode est aussi précise que le test SCORE mis en place par l’Association européenne de cardiologie préventive.

Il faudra néanmoins noter que la publication des chercheurs des deux filiales d’Alphabet ne contient pas de résultat du test SCORE (démonstration vidéo par le professeur Ian Graham ci-dessous), ce qui aurait apporté en crédibilité quant à savoir si leur méthode pourrait le remplacer dans les bureaux des praticiens. Autre grief, la publication n’a pour le moment été revue ou acceptée par aucun journal accrédité.

L’expérience des chercheurs de Google et Verily repose sur un jeu de données issues de 300 000 personnes. Un jeu de données relativement faible pour l’entraînement d’un algorithme d’apprentissage profond même si les résultats obtenus sont satisfaisants, d’après les dires des chercheurs.

Sources : Publication Google et Verily (PDF), Publication IEEE (2011), EAPC

Et vous ?

Qu’en pensez-vous ?

Voir aussi :

Qui devra être tenu pour responsable si une intelligence artificielle fait un mauvais diagnostic induisant un médecin en erreur ?

[SuperLow]

Encore une news a click de la part de developpez.net qui ajoute le mot IA dès qu'on parle de programme.
A aucune moment on parle de programme intelligent capable de ressentir des émotions, qui est consciente d'elle même et peut se modifier seul ?

Non, juste d'un algo ... que ce soit dans la pièce jointe ou dans la vidéo, jamais personne n'a cité le mot IA, a part developpez.net qui a décidé de remplacer programme par IA.

[kopbuc]

Encore une news a click de la part de developpez.net qui ajoute le mot IA dès qu'on parle de programme.
A aucune moment on parle de programme intelligent capable de ressentir des émotions, qui est consciente d'elle même et peut se modifier seul ?

Non, juste d'un algo ... que ce soit dans la pièce jointe ou dans la vidéo, jamais personne n'a cité le mot IA, a part developpez.net qui a décidé de remplacer programme par IA.

C'est basé sur du machine-learning qui est un des champs de l'IA. Merci scikit-learn

EDIT : dans le papier, on peut lire " In this paper, we use deep learning, a machine learning technique that learns its own features "

[BufferBob]

c'est à dire que la source d'information ici ça semble être "1 jour 1 histoire" qui dure 1m30s, il faut peut-être aborder l'IA sous un angle un peu plus sérieux...

un début :

• https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle
• https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_profond
• https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_automatique

L'apprentissage profond (en anglais deep learning (...) est un ensemble de méthodes d'apprentissage automatique (...)

L'apprentissage automatique (en anglais machine learning (...), champ d'étude de l'intelligence artificielle (...) permettant à une machine (...) de remplir des tâches difficiles ou problématiques par des moyens algorithmiques plus classiques.

L'intelligence artificielle est "l'ensemble de théories et de techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l'intelligence" (...)
Le développement récent des technologies (...) comme le deep learning et les réseaux neuronaux ont permis la réalisation de programmes informatiques surpassant l'homme dans certaines de ses capacités cognitives

le propos est ici de se substituer au diagnostic du médecin en s'appuyant sur le deep learning, on est en plein dans l'IA.

[Matthieu Vergne]

Moi, ce que je note, c'est que l'article appuie 2 points.

Le premier est la découverte de nouveaux indicateurs :

Des chercheurs de Verily (une filiale d’Alphabet spécialisée dans la recherche sur les sciences de la vie) et Google ont trouvé de nouveaux indicateurs de maladies cardiovasculaires.

avant de le contredire en disant que d'une part :

La détection des risques de maladies cardiovasculaires via l’analyse des images rétiniennes n’est pas nouvelle.

et d'autre part :

Après une analyse de la façon dont ces indicateurs sont susceptibles d’influer sur de futures attaques cardiovasculaires, les chercheurs ont affirmé que leur méthode est aussi précise que le test SCORE mis en place par l’Association européenne de cardiologie préventive.

Alors oui, moi aussi je peux prendre n'importe quelle base de donnée, imaginer de nouveaux indicateurs qui n'apportent rien de plus, et dire que j'en ai trouvé de nouveaux. Je suis pas sûr pour autant que ça ait le moindre intérêt.

Le second point est l'approche moins invasive, sous entendu ne nécessitant pas de prise de sang :

La trouvaille des chercheurs des deux filiales d’Alphabet a le mérite d’être moins invasive que celles qui nécessitent d’effectuer des prises de sang puisqu’elle s’appuie sur une analyse des images rétiniennes.

tout en disant plus loin que :

Les chercheurs de Google et Verily ont pour leur part mis des algorithmes d’apprentissage profond à profit pour ajouter des facteurs comme l’âge, le genre, la pression sanguine, la consommation de cigarette et le taux de sucre dans le sang d’un individu (entre autres) à la palette d’indicateurs de risques de maladies cardiovasculaires.

Il me semble que le taux de sucre dans le sang s'obtient toujours par une prise de sang.

Bref, à première vue, cela ressemble plus à un rapport technique faisant état de ce qui a été fait jusque là (ce qui justifierai l'absence de revue par les pairs) que d'une découverte. Je n'ai pas lu l'article original, je me fie uniquement à ce qui est dit dans l'article DVP.