CORTI, une Intelligence Artificielle capable de diagnostiquer un arrêt cardiaque
Diagnostiquer à l’avance les signes d’une crise cardiaque est d’une importance capitale, car les chances de survie diminuent d’environ 10 % toutes les minutes.
Présentation du concept en quelques mots ?
Au Danemark, Corti, un assistant virtuel fonctionnant avec une intelligence artificielle, aide dans l’écoute des appels téléphoniques et passe par les services d’urgence afin de repérer les signes d’une crise cardiaque.
L’IA Corti analyse en temps réel la sémantique de la conversation et adapte ses réponses en fonction de l’urgentiste et de l’appelant. Il devient un assistant complémentaire pour guider au mieux l’employé et optimiser les chances de survie dans des cas critiques.
En quoi l’IA est-elle intéressante ? Comment ça marche ?
Là où l’intelligence artificielle s’avère intéressante, c’est dans la capacité à apprendre continuellement en analysant les conversations, mais également les sons environnants. Par exemple lors d’un des tests, l’urgentiste avait diagnostiqué une fracture du dos suite à une chute d’un toit et aux explications de l’appelant. Alors que l’IA avait diagnostiqué un arrêt cardiaque qui avait lui-même causé cette chute. En analysant les bruits autour, Corti a remarqué que la victime ne respirait plus.
Le modèle possède encore des limites et il faut relativiser sur le terme « d’intelligence ». Dans tous les cas, plus l’intelligence artificielle aura participé à des appels, plus ses erreurs seront minimes, devenant un excellent assistant pour aiguiller au mieux les décisions de l’urgentiste.
Une réelle aide pour les urgentistes ?
Avec Corti, les personnes responsables de la réception des appels d’urgence obtiennent une aide précieuse dans la recherche des signaux importants dans la communication verbale, ainsi que dans le ton de la voix et le rythme respiratoire, tout en tenant compte d’autres métadonnées.
Une compilation des signaux
Toutes les données fournies lors de l’appel d’urgence sont analysées automatiquement par Corti puis comparées aux millions d’appels d’urgence – que Corti a déjà analysés – pour trouver des motifs cruciaux qui pourraient se répéter.
À mesure que la compréhension de Corti se précise face à cet incident, l’assistant tente de prédire la gravité de la situation du patient en fonction de la description des symptômes ainsi qu’à partir des signaux recueillis via la voix et l’audio. Ces informations sont transmises au répartiteur sous forme d’alertes et de recommandations.
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