Un modèle d’intelligence artificielle est capable d’identifier une maladie ou des indices pathologiques dans des images de biopsie beaucoup plus vite et avec une précision supérieure à celle des médecins.
Ce système d’apprentissage profond, ou deep learning, mis au point à l’Université de l’État de Washington, pourrait transformer la recherche sur les maladies et optimiser les diagnostics médicaux. Par exemple, il permettrait de repérer un cancer à partir d’une image de biopsie en quelques minutes, une tâche qui prend généralement plusieurs heures pour un médecin.
Une innovation en IA pour le diagnostic médical
Dans leur recherche publiée dans la revue Scientific Reports, des scientifiques américains expliquent avoir entraîné ce modèle à l’aide d’images issues de biopsies, qui consistent à prélever un échantillon de tissu ou d’organe pour l’analyser. Leurs travaux ont révélé que cette IA était non seulement plus précise, mais également plus rapide que les systèmes traditionnels. Dans certains cas, elle a même repéré des anomalies que les experts humains avaient manquées.
Michael Skinner, biologiste à l’université et co-auteur de l’étude, affirme que ce programme est extrêmement performant pour analyser des tissus, et qu’il pourrait bouleverser les pratiques médicales, tant pour les humains que pour les animaux, en simplifiant ce type d’analyse.
Une méthode plus rapide pour diagnostiquer
Habituellement, l’examen des biopsies exige un travail méticuleux des médecins, qui doivent inspecter chaque lame au microscope, annoter leurs observations et souvent valider leurs conclusions avec leurs pairs. Grâce à cette IA, ces étapes peuvent être automatisées, permettant aux praticiens de consacrer davantage de temps au diagnostic et au traitement des patients.
« Nous avons maintenant un outil plus rapide et plus fiable que l’analyse humaine pour détecter les maladies et analyser les tissus », a expliqué Lawrence Holder, co-auteur de l’étude.
Le deep learning : apprendre et s’améliorer
Le deep learning, une forme avancée d’intelligence artificielle, imite les mécanismes du cerveau humain grâce à un réseau complexe de neurones et de connexions. Lorsqu’une erreur survient, le système apprend à la corriger grâce à un processus appelé rétropropagation, ajustant son réseau pour éviter de la reproduire.
Ce modèle d’IA pourrait révolutionner la recherche et les diagnostics, en particulier pour des maladies comme le cancer. « Notre réseau est à la pointe de la technologie », ajoute Holder. « Nous avons comparé ses performances à d’autres systèmes et ensembles de données, et il les surpasse tous. »
Source:
la revue Scientific Reports
