Utilisation d'algorithmes d'intelligence artificielle pour identifier les connaissances existantes dans la littérature sur le mal de dos

Résumé

Objectif Les algorithmes d'intelligence artificielle peuvent désormais identifier des modèles de données cachés au sein de la littérature scientifique. En 2019, ces algorithmes ont identifié un matériau thermoélectrique dans la littérature chimique d'avant 2009, des années avant sa découverte en 2012. Cette approche nous a inspirés pour appliquer cet algorithme à la littérature sur le mal de dos, car la cause du mal de dos reste inconnue dans 90% des cas.

Méthodes Nous avons créé un sous-ensemble de tous les résumés PubMed contenant "dos" et "douleur", puis nous avons entraîné l'algorithme Word2vec à prédire la proximité des mots. Nous avons ensuite identifié les paires de mots présentant des proximités vectorielles élevées entre trois domaines de la colonne vertébrale : anatomie, pathologie et traitement. Nous avons tracé les proximités entre les domaines et au sein d'un même domaine, puis nous avons utilisé les paires les plus proches comme vérités de base dans les tests d'analogie afin d'identifier les associations connues (par exemple, Canal est à Stenosis comme Multifidus est à ?).

Résultats Nous avons trouvé 50 038 résumés, soit 27 984 mots uniques et 108 252 occurrences de "back pain". La proximité des paires de la vérité de terrain variait de 0,86 à 0,70. Le traçage a révélé des représentations de proximité uniques entre les trois domaines de la colonne vertébrale. À partir de tests d'analogie, nous avons identifié 13 associations de mots connues (pars_interarticularis est à stress_reaction comme nerve_root est à compression).

Conclusions Les algorithmes d'intelligence artificielle peuvent extraire avec succès des concepts complexes de la littérature sur le mal de dos. Bien que l'utilisation d'algorithmes d'intelligence artificielle pour découvrir des associations de mots potentiellement inconnus nécessite une validation future, nos résultats fournissent aux investigateurs un nouvel outil pour générer de nouvelles hypothèses concernant les origines de la lombalgie et d'autres sujets liés à la colonne vertébrale. Afin d'encourager l'utilisation de ces outils, nous avons créé une application web gratuite pour les recherches effectuées par les chercheurs.