Un programme informatique a fait une découverte importante dans le traitement de la moelle épinière

Les médecins viennent d'apprendre quelque chose de nouveau sur la restauration postopératoire de la moelle épinière pour les traumatismes médullaires. Un lien a été trouvé entre le succès de la récupération à long terme et l'hypertension artérielle pendant la chirurgie. Cela semble une nouvelle insignifiante, mais elle peut aider des millions de patients à se lever plus rapidement. La chose la plus intéressante est de savoir comment cette découverte a été faite. Elle a été réalisée par un programme informatique.

Le nouveau logiciel a effectué une méta-analyse de la recherche neurologique oubliée depuis longtemps - et en utilisant l'analyse des données topologiques, il a pu identifier les modèles qui intéressaient les spécialistes.

Le matériau de la méta-analyse était les résultats d'études qui avaient été déclarées inutiles il y a 20 ans. En effet, à cette époque, Ayasdi ne fournissait aucun système avancé d'apprentissage automatique à l'Université de Californie à San Francisco, où travaille un groupe de neurologues et de statisticiens. La fonctionnalité du programme est décrite dans un article scientifique publié hier dans la revue Nature Communications.

"Ce qui semblait être un non-sens s'est avéré être une information très précieuse", expliqueAdam Ferguson, chercheur principal au Brain and Spinal Injury Center de l'Université de Californie à San Francisco, est l'un des auteurs de l'article scientifique. La valeur de ces informations reste à étudier à la suite des essais cliniques, mais l'histoire a déjà soulevé un certain nombre de questions intéressantes. Par exemple, est-il utile de mener de nouveaux essais cliniques si vous pouvez réanalyser les résultats des anciens. Et encore une chose: si les données brutes des études «infructueuses» doivent être publiées dans le domaine public, même si elles n'ont pas abouti à un article scientifique ou à une découverte.

Les dommages à la moelle épinière sont l'un des domaines de la médecine qui ne se développent pratiquement pas. Dans ce domaine depuis 20 ans, il n'y a pas eu de découvertes significatives. Les blessures à la colonne vertébrale sont trop complexes et donc plus difficiles à comprendre que dans d'autres systèmes. Les chercheurs ont décidé d'analyser à nouveau le tableau d'anciennes données d'archives à la recherche de certaines relations cachées.

Pour ce faire, nous avons utilisé l'analyse des données topologiques - une technique qui applique les concepts de la topologie géométrique pour rechercher des motifs cachés dans de grands ensembles de données. Le programme a trouvé de nombreux modèles, la plupart d'entre eux étaient connus des médecins, y compris l'inefficacité de divers médicaments. Cependant, les effets néfastes de la pression élevée sur la récupération à long terme du patient - personne ne le savait.





Les neurologues affirment qu'il est peu probable qu'ils soient capables de détecter un tel modèle par des méthodes conventionnelles, sans l'utilisation de l'exploration de données. Trop de variables à considérer.

L'inventeur de l'analyse des données topologiques est le mathématicien de Stanford Gunnar Carlsson, co-auteur de travaux scientifiques. Il est aujourd'hui président d'Ayasdi, qu'il a fondé pour l'utilisation simultanée de l'analyse des données topologiques et des technologies d'apprentissage automatique. Le logiciel Ayasdi analyse les données sans implication humaine, ne nécessite pas l'avancement des théories ou la direction du travail.

Avant la moelle épinière, une technique d'analyse des données topologiques a fait une autre découverte médicale: elle a permis de découvrir une mutation unique dans le cancer du sein , avec des taux de survie élevés.

Source: https://habr.com/ru/post/fr385301/