L'apprentissage automatique améliore la prévision de la récupération d'un AVC

 
Une équipe internationale de scientifiques dirigée par le professeur de l'EPFL Friedhelm Hummel a récemment développé un nouveau système qui combine les informations du connectome du cerveau - le "câblage" entre les neurones - et l'apprentissage automatique pour évaluer et prédire l'issue des victimes d'AVC. Il s'agit d'un développement important, car comme l'explique Hummel, « cet outil peut prendre en charge la prédiction des cours individuels de récupération dès le début et aura un impact important sur la gestion clinique, la recherche translationnelle et le choix du traitement. »
 
Pour y parvenir, les chercheurs saisissent les informations sur le connectome de 92 patients dans ce qu'on appelle des « machines à vecteurs de support » (SVM) afin de les entraîner à distinguer les patients avec une récupération naturelle de ceux qui n'en ont pas, ainsi qu'à définir par la suite le modèle de réseau cérébral de chaque patient.
 
 

Dernière mise à jour
28.07.2021 - 15:32

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