Un nouveau programme développé par des étudiants du Holon Institute of Technology permet un diagnostic sur la sclérose en plaques après un IRM pas plus de deux à trois minutes.
Le seul moyen actuel de diagnostiquer la sclérose en plaques est l’IRM, mais le processus de décodage est long et encombrant : d’abord, le médecin reçoit les résultats de l’IRM, au nombre de 500 à 700. Plus tard, le médecin scanne soigneusement toutes les images dans le but de trouver des résultats suspects, et seulement après avoir identifié deux images montrant des lésions provenant de différentes régions du cerveau, le patient sera diagnostiqué avec la sclérose en plaques.
Le nouveau programme sera en mesure de scanner l’IRM et de déterminer l’exactitude 99,8% si le sujet est atteint de la maladie dans les deux ou trois minutes. L’algorithme a été développé par Alex Livenson et Mark Reichstadt de la Faculté de génie HIT, du groupe de recherche du professeur Ze’ev Zalevsky.
‘Les résultats de la découverte étaient presque parfaits’.
L’avantage du logiciel développé est la possibilité d’effectuer une recherche rapide et automatique de la sortie d’image générée à partir de l’IRM. L’idée est que le logiciel produit un petit nombre d’images suspectes, et à la fin de l’analyse il sera possible d’examiner ces images de manière minimale, ce qui aidera à déterminer la présence et le développement de la maladie rapidement et efficacement.
‘Pendant le développement, nous avons utilisé des scanners de personnes atteintes de la maladie, et les résultats de la découverte étaient presque parfaits’, expliquent Liebenson et Reichstadt. Ils prédisent qu’à l’avenir, l’algorithme développé pourrait servir de base initiale au développement de programmes similaires pour aider les médecins à diagnostiquer rapidement d’autres maladies, telles que le cancer et le SIDA.
Selon le Dr Malka, «la demande du monde médical pour l’optimisation et la maximisation des processus exige aux développeurs technologiques de trouver des solutions créatives, et le développement innovant des étudiants est un excellent exemple».
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