| Liu YB1, Qin JH1, Zeng GF2. Back acupoint location method based on prior information and deep learning. Int J Numer Method Biomed Eng. 2023 Sep 29:e3776. [1] |
2The Second Affiliated Hospital of Guilin Medical University, Guilin, China.
Objectif et méthode
L'aide à la localisation des points est un développement majeur de l'application de l'intelligence artificielle (IA) en acupuncture [2]. Des chercheurs ont exploité les capacités de l'IA, et plus spécifiquement de l'apprentissage profond, pour essayer de repérer avec une grande précision les points d'acupuncture du dos [1].
L'apprentissage profond (deep learning), branche spécialisée de l'apprentissage automatique (machine learning), exploite les capacités d'algorithmes avancés qui imitent la structure et le fonctionnement du cerveau humain, connus sous le nom de réseaux de neurones artificiels
L' approche des chercheurs débute avec une méthode avancée de traitement informatique analysant une image du dos pour détecter les lignes et points de référence [figure 1]. Cette étape préliminaire établit les bases pour identifier les localisations, qui sont par la suite affinées grâce à des données complémentaires. Ces dernières intègrent à la fois la disposition relative des points entre eux et les détails de l'anatomie du dos. Cela permet d'augmenter la précision des localisations.
Validation
Afin de valider l'efficacité de leur méthode, les chercheurs ont mis au point un indice d'évaluation dédié. Cet indice permet de mesurer la précision de la localisation des points par ordinateur et IA en la comparant à celle réalisée par des experts en acupuncture. Les résultats sont impressionnants : le système atteint une précision d'environ 90% après certaines optimisations, ce qui représente une avancée significative dans le domaine.
Commentaires
L'étude illustre un des intérêts de l'IA dans le domaine de l'acupuncture. La méthode permet de localiser les points avec une grande précision en utilisant une seule image.
Les limites que l'on peut percevoir sont que la méthode reste confrontée à la question des localisations de référence, qui peuvent être discutées, comme à celle de l'imprécision des localisations des experts eux-mêmes [3]. Mais inversement sur ce dernier point l'IA peut être aussi considéré comme un outils de résolution du problème.
Il faudra suivre avec attention les développements et les applications future à la formation des étudiants, mais aussi à l'assistance à la pratique quotidienne… et pourquoi pas la mise au point de robots d'acupuncture capables d'effectuer des traitements avec une précision inégalée, sous la surveillance de professionnels.
Dr Johan Nguyen
Références
- Liu YB, Qin JH, Zeng GF. Back acupoint location method based on prior information and deep learning. Int J Numer Method Biomed Eng. 2023 Sep 29:e3776. |doi|
- Nguyen J. Perspectives de l’intelligence artificielle en acupuncture. Acupuncture Preuves & Pratiques. 2023. Novembre |URL| 🔓
- Nguyen J et Pernice C. Mise en question des localisations de dazhui (14VG) et yaoyangguan (3VG). Acupuncture Preuves & Pratiques. Octobre 2023. |URL| 🔓
Mots-clés : Intelligence artificielle - Points
