La Dre Eman Yahya Abdu Al-Qaisi, membre du corps enseignant de l’Université du Roi Khalid au Collège des sciences informatiques 
(Département d’informatique et des systèmes informatiques), a obtenu un brevet d’invention enregistré auprès de l’Autorité saoudienne de la propriété intellectuelle pour son innovation intitulée « Système basé sur un réseau neuronal convolutif destiné au diagnostic d’images médicales multimodales ». Il s’agit du premier système d’intelligence artificielle médicale de ce type conçu pour fonctionner aussi bien dans les grands hôpitaux que dans les zones reculées.
L’invention consiste à développer un système médical d’intelligence artificielle capable de diagnostiquer des images médicales en quelques secondes, en identifiant automatiquement le type d’image introduite et en diagnostiquant plusieurs maladies critiques, afin de faciliter une prise de décision médicale immédiate sans nécessiter de connexion à Internet.
Concernant les principales caractéristiques de l’invention, la Dre Al-Qaisi a expliqué que le système est capable d’identifier automatiquement le type d’image médicale et d’établir son diagnostic à l’aide d’un seul modèle léger, au lieu de recourir à des modèles distincts pour chaque type d’image. Il peut également fonctionner entièrement sur des appareils mobiles, sans connexion à Internet et en temps réel, offrant ainsi une grande flexibilité d’utilisation dans différents environnements de soins de santé.
Elle a indiqué que les résultats des tests ont démontré d’excellentes performances diagnostiques du système sur des données médicales multimodales, notamment pour les accidents vasculaires cérébraux hémorragiques et ischémiques, les tumeurs cérébrales et les infections thoraciques, renforçant ainsi les perspectives de poursuite du développement du système et d’élargissement de ses applications médicales.
L’importance de cette invention réside dans sa capacité à répondre à une lacune diagnostique dans certains environnements de soins de santé susceptibles de souffrir d’une pénurie de radiologues ou d’un accès limité à Internet. Le système fournit aux médecins une assistance diagnostique immédiate, contribuant ainsi à accélérer la prise de décision médicale, à réduire les erreurs de diagnostic et à améliorer les résultats pour les patients, aussi bien dans les hôpitaux très fréquentés que dans les zones reculées.
En ce qui concerne les applications futures, la Dre Al-Qaisi a expliqué que le système pourrait être utilisé dans les services d’urgence, les unités de soins intensifs, les cliniques de terrain et les hôpitaux publics. Il pourrait également être intégré aux systèmes hospitaliers numériques et aux applications de télésanté, avec la possibilité d’être étendu à l’avenir à d’autres types d’images médicales et de maladies.
