La start-up Corti.ai a developpé un système d’intelligence artificielle pour diagnostiquer une situation médicale d’urgence

La start-up danoise Corti.ai a dévoilé un système intelligent, capable d’identifier lors d’un appel d’urgence si la personne est en situation de détresse grave. Baptisée Corti AI, elle permet notamment d’aider les équipes à diagnostiquer des crises cardiaques.

Les équipes de secours de Copenhague, au Danemark, peuvent reconnaitre un arrêt cardiaque par téléphone à partir de la description des symptômes dans 73% des cas selon le site Fast Company. Corti AI a obtenu un score de 95%. Lors d’un appel, l’IA va aider l’opérateur ou opératrice à poser les bonnes questions à l’appelant pour établir un diagnostic précis. Elle analyse les sons en arrière plan mais également les mots employés pour pouvoir apporter toutes les informations aux ambulanciers ou secours se rendant sur place.

Andreas Cleve, CEO de Corti.ai, expliquait :

“Si vous ou moi avons un problème, nous allons chercher sur Google ou demander à quelqu’un. Ces personnes doivent gérer les pires jours de nos vies et ils n’ont aucun outils pour ce faire.”

“En tant que clients et patients, est-ce que nous préférons un système de santé fonctionnant grâce à des robots, ou préférerons-nous toujours, d’un point de vue éthique et personnel, un contact humain? Pour moi c’est très simple. Je préférerais toujours, surtout en ce qui concerne ma santé, un contact humain. Mais amélioré par un système de soutien qui pourrait être basé sur l’intelligence artificielle.”

Dans le cas des crises cardiaques, comme le montre la vidéo ci-dessus, il peut y avoir des bruits indiquant que la personne en détresse n’arrive pas à respirer. La plateforme IA de Corti AI va les détecter et les identifier beaucoup plus facilement et pouvoir ajouter cela au diagnostic.

Elle est déjà en service dans la capitale danoise et une étude devrait bientôt être publiée sur son apport au cours des 170.000 appels traités à l’aide de Corti AI. Son soutien permet aux opérateurs et opératrices d’être plus précis et de sauver davantage de vies. La start-up, qui se base sur du machine learning, espère affiner sa technologie pour de futurs diagnostics et se développer, notamment aux États-Unis.