Un logiciel d'IA optimisant l'analyse des électroencéphalogrammes pour une détection précoce et précise de l'épilepsie
dEEGtal utilise l'intelligence artificielle pour analyser les EEG et détecter de manière précoce les marqueurs subtils de l'épilepsie, souvent manqués lors des évaluations traditionnelles. L'outil fournit un score de risque, génère des rapports automatisés et signale les sections d'EEG nécessitant une attention particulière, s'intégrant ainsi parfaitement aux flux cliniques pour un diagnostic rapide, précis et non invasif.
Les premiers résultats du modèle de réseau de neurones convolutifs (CNN) sont prometteurs. Sur un ensemble de données composé de 1’500 patients, le prototype a atteint une sensibilité de 65 % et une spécificité de 90 %, soit plus du double des capacités diagnostiques de la méthode actuelle.
Les prochaines étapes du projet consistent d’abord à finaliser le modèle d’intelligence artificielle et valider les données afin de garantir sa fiabilité. En parallèle, une collaboration avec des institutions internationales sera mise en place pour enrichir la collecte de données. Enfin, le développement de l’interface graphique permettra de rendre la solution accessible et intuitive pour les utilisateurs finaux.
