Une avancée majeure en santé numérique : une technologie capable d’anticiper des problèmes de santé en analysant des données passives pourrait transformer notre approche de la prévention médicale.
Des chercheurs du MIT créent une IA capable de détecter l’hypertension et l’apnée en utilisant des données passives de l’Apple Watch
Une équipe de chercheurs du MIT et de la startup Empirical Health a réussi à étendre les capacités de l’Apple Watch au-delà de la simple comptabilisation des pas. Ils ont formé une intelligence artificielle à partir de trois millions de jours de données réelles pour identifier des maladies graves avant l’apparition de symptômes. Leurs découvertes indiquent que la montre peut détecter des schémas invisibles lors d’un contrôle médical classique.
Selon un article de 9to5Mac, ce nouveau modèle, nommé JETS, utilise une surveillance continue pour identifier des risques liés aux maladies cardiovasculaires ou aux troubles du sommeil. Contrairement aux tests ponctuels faits chez le médecin, cette technologie exploite le bruit des données quotidiennes pour devenir un système d’alerte précoce fiable.
Un modèle qui comble les lacunes
Les technologies sous-jacentes reposent sur des « modèles de monde » (JEPA) développés par des experts tels que Yann LeCun. Contrairement à ChatGPT, qui tente de deviner le mot suivant, ce système vise à comprendre l’ensemble du contexte. Sa grande force réside dans sa capacité à combler les lacunes d’information de manière significative, ce qui est essentiel lorsqu’il s’agit de données médicales souvent incomplètes ou fragmentées.
Le défi des wearables réside dans leur imprévisibilité : se défaire de la montre, batterie épuisée ou capteur défaillant. JETS surmonte ces problèmes en apprenant à partir de ce qui est manquant. Il a été formé avec 16 000 utilisateurs, dont la plupart n’avaient pas d’historique médical étiqueté, réussissant à tirer des conclusions valides à partir de 85 % des données non étiquetées grâce à des techniques d’apprentissage automatique.
Les résultats des tests sont impressionnants : le modèle a détecté des cas d’hypertension et de syndrome du sinus malade avec une efficacité dépassant 86 %. Il a également identifié des schémas de fatigue chronique avec une précision de 81 %. Ces résultats confirment le potentiel de fonctionnalités futures, comme celles à venir sur les modèles précédents, pour agir comme un dépistage passif à grande échelle.
Ce qui est remarquable, c’est que ce modèle utilise des métriques de base telles que le pouls ou le sommeil pour inférer des pathologies complexes. Ceci s’inscrit dans les projets de l’entreprise de réinventer l’application de santé de l’iPhone. L’objectif est de passer d’un simple dépôt de données à un conseiller proactif qui avertit avant que des problèmes ne surviennent.
Il est essentiel d’adopter une approche réaliste : ceci est une recherche académique, non une fonctionnalité que l’on peut activer demain. Bien que les nouveaux modèles de montres intelligentes d’Apple aient de meilleurs capteurs, l’analyse finale devra être réalisée par un humain. Par ailleurs, le fait qu’une IA analyse votre santé en temps réel soulève d’importantes questions sur la confidentialité des données.
Cette étude démontre que la médecine du futur ne reposera pas uniquement sur des consultations annuelles chez le médecin. Si un algorithme peut détecter une arythmie des mois avant un évanouissement, la montre devient un outil de survie que l’on porte au poignet.