Selon une étude menée par l'University of Surrey publiée dans Biomedical Signal Processing and Control, les chercheurs auraient développé une approche de réseau neuronal capable d'identifier avec précision une insuffisance cardiaque congestive avec une précision de 100% grâce à l'analyse d'un seul battement de coeur à l'aide d'un électrocardiogramme (ECG) brut. L'insuffisance cardiaque congestive (ICC) est une affection chronique progressive qui affecte le pouvoir de pompage des muscles cardiaques.
Les chercheurs ont utilisé des réseaux de neurones convolutifs (Convolutional Neural Networks, CNN), des réseaux de neurones hiérarchiques très efficaces pour reconnaître les modèles et les structures à l'intérieur des données.
Selon les chercheurs, leurs travaux améliorent considérablement les méthodes de détection de l'ICC existantes, généralement axées sur la variabilité de la fréquence cardiaque, qui, tout en étant efficace, prend du temps et cause des erreurs. À l’inverse, leur nouveau modèle utilise une combinaison d’outils de traitement du signal et d’apprentissage automatique de pointe sur des signaux bruts d’ECG, offrant une précision de 100%.
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