Deep Learning pour l'analyse des signaux physiologiques
L'apprentissage profond pour l'analyse des signaux physiologiques utilise des réseaux neuronaux pour extraire automatiquement des caractéristiques et des modèles significatifs à partir de signaux biologiques complexes tels que les électrocardiogrammes (ECG), les électroencéphalogrammes (EEG), les électromyogrammes (EMG) et les données de photopléthysmographie (PPG). Ces modèles d'IA avancés peuvent traiter des signaux physiologiques bruts sans nécessiter d'ingénierie manuelle des caractéristiques, en apprenant automatiquement des représentations optimales pour des tâches de diagnostic spécifiques. Les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) sont particulièrement efficaces pour analyser des données physiologiques de séries chronologiques, tandis que les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et les modèles de transformateurs excellent pour capturer les dépendances temporelles dans les scénarios de surveillance à long terme. Les applications d'apprentissage profond incluent la détection automatique des arythmies à partir des signaux ECG, la classification des stades de sommeil à partir des données EEG, l'évaluation du niveau de stress à partir de plusieurs indicateurs physiologiques et l'analyse du schéma respiratoire à l'aide de capteurs de mouvements thoraciques.
Ces systèmes peuvent atteindre une précision diagnostique comparable ou supérieure à celle des experts humains tout en fournissant des évaluations cohérentes et objectives. L'intégration des mécanismes d'attention permet aux modèles de mettre en évidence les composants de signal les plus pertinents pour des diagnostics spécifiques, améliorant ainsi l'interprétabilité et l'utilité clinique.