Des chercheurs de l'Université d'État de Washington (WSU), ont développé un modèle d'apprentissage profond (deep learning), qui parvient désormais à identifier le cancer sur une image de biopsie beaucoup plus rapidement, et souvent avec plus de précision, que les professionnels de santé. Pour développer et entraîner leur algorithme, les scientifiques lui ont fait analyser des images de biopsies de tissus des reins, des testicules, des ovaires et de la prostate de rats et de souris réalisées dans le cadre de recherches portant sur des signes de maladie au niveau moléculaire.
Une fois l’outil au point, l’équipe lui a soumis des images de biopsies notamment de tissus mammaires et de ganglions lymphatiques. Les mêmes analyses ont été données à des professionnels de santé. Résultat : l’IA a non seulement identifié correctement et rapidement les pathologies, mais elle le faisait plus rapidement que des modèles précédents. Elle s’est révélée plus précise et rapide que les médecins, repérant des cas qu’ils avaient manqués. « Nous disposons désormais d’un moyen d’identifier les maladies et les tissus plus rapidement et plus précisément que les humains », explique le Professeur Lawrence Holder, co-auteur de l’étude.
Ces scientifiques assurent que leur algorithme n’a pas pour but de remplacer l’humain, mais de le soutenir dans ses recherches et le diagnostic de maladies, en particulier pour le cancer et les pathologies génétiques. En détectant et pointant du doigt très finement les zones suspectes et les anomalies, l'algorithme fournit des informations essentielles à la pose du diagnostic du médecin et accélère la prise en charge du patient.
Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash
