À l’hôpital de Genève, un projet de recherche est en cours pour développer des jumeaux numériques utiles au traitement de l’accident vasculaire cérébral (AVC), lorsque l’irrigation du cerveau est interrompue par l’obstruction d’une artère, afin de pouvoir prédire leur évolution. Grâce aux données médicales du patient, ce jumeau permet de simuler le fonctionnement d’un organe par l’intermédiaire de l’intelligence artificielle.
Cette idée n’est pas issue d’un livre de science-fiction, mais bien du projet GEMINI, qui regroupe 20 instituts de recherche universitaires et industriels d’Europe, des États-Unis et de Taïwan. Les Hôpitaux universitaires de Genève et la Haute école des sciences appliquées de Zurich en font partie.
Les AVC sont la cinquième cause de décès chez les personnes de 15 à 59 ans. À partir de 60 ans, ils occupent la deuxième place. Ce type d’accident vasculaire survient lorsque l'irrigation sanguine du cerveau est interrompue en raison de l'obstruction d'une artère, ce que l’on appelle un AVC ischémique. Il peut aussi survenir suite à la rupture d'un anévrisme, provoquant alors un AVC hémorragique.
Une prise en charge personnalisée grâce à ses propres données de santé
"Au cours des dernières décennies, la science a réalisé des progrès considérables dans la compréhension et le traitement des AVC grâce aux essais cliniques et à l’expérimentation animale. Toutefois, ces approches ne couvrent pas entièrement les caractéristiques spécifiques de chaque patient et les multiples facettes de la maladie et de son évolution", ont indiqué les Hôpitaux universitaires de Genève dans un communiqué.
L’objectif d’un jumeau numérique est de prédire le risque de souffrir d’une maladie, l’évolution de celle-ci, les résultats de plusieurs traitements possibles, ainsi que de formuler des recommandations pour un traitement personnalisé. "Aujourd’hui, les professionnels et professionnelles de la santé manquent d'outils d'aide à la décision pour la prise en charge des personnes atteintes d'AVC. La modélisation informatique est une approche prometteuse pour améliorer la prise de décision personnalisée", précise le communiqué.
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