Il s’agira de la porte d’entrée à la machine, dans le couloir difficilement accessible, mais si important, qu’est celui de la médecine.
L’imagerie médicale est sur le point d’être la nouvelle piste très concrète de nouveaux outils dopés à l’intelligence artificielle.
Par exemple, une nouvelle piste d’étude, qui cherchera à terme à permettre aux médecins et radiologues de pouvoir réaliser des tâches plus rapidement, tout en limitant les erreurs.
Aujourd’hui, l’un des cas de diagnostic les plus complexes – car très exposés aux erreurs d’interprétation – a été au cœur d’une étude par des chercheurs de l’Université de Californie à Berkeley (UC Berkeley) et de l’Université de Californie à San Francisco (UCSF).
Dans un rapport publié aujourd’hui dans la revue Proceedings of National Academy of Sciences, l’équipe de scientifiques a dévoilé les résultats de leurs récentes recherches au sujet de la détection des hémorragies cérébrales.
Un domaine médical où le nombre de faux positifs ralentit énormément le processus du diagnostic, malheureusement mortel si l’intervention n’est pas réalisée à temps.
L’étude menée avait pour objectif de dresser un premier constat préliminaire.
Peut-on, à l’heure actuelle, inviter la technologie au cœur du savoir ?
Peut-on remplacer la précision humaine par l’exactitude souhaitée de l’intelligence artificielle ?
Tant de questions sur lesquelles des premières pistes de réponses ont été trouvées.
« Nous voulions quelque chose de pratique, et pour que cette technologie soit utile sur le plan clinique, le niveau de précision doit être proche de la perfection », a déclaré Esther Yuh, co-auteur de l’étude et professeure agrégée de radiologie à l’UCSF.
Pour ce faire, les chercheurs ont mis au point un algorithme. Ce dernier utilise un programme issu d’une forme d’intelligence artificielle, qui a été classiquement « éduquée » grâce à un type d’apprentissage en profondeur connu sous le nom de réseau de neurones entièrement convolutif (ou réseau de neurones à convolution).
L’apprentissage automatique avait la particularité de se baser sur un nombre de données étonnamment petit. Mais les quelque 4 396 examens furent choisis de façon très réfléchie, en abordant des cas d’hémorragies bien réelles et à l’imagerie précise.
Les résultats sont significatifs.
L’algorithme a trouvé quelques petites anomalies que les experts avaient manqué. Il a également noté leur emplacement dans le cerveau et les a classés en fonction du sous-type, une information dont les médecins ont besoin pour déterminer le meilleur traitement.
Au final, le programme n’a pris qu’une seconde pour effectuer son diagnostic, en traitant l’intégralité de l’imagerie du scanner de la tête du patient.
La mission des chercheurs semble porter ses fruits.
Et s’attaquer au cas de l’hémorragie cérébrales, s’assimile à s’attaquer à l’un des diagnostics les plus difficiles et cruciaux, « en raison des conséquences potentielles d’une anomalie manquée, où les patients ne tolèreront pas moins que la performance ou la précision humaines » expliquait Esther Yuh, consciencieux.
Selon leur rapport, la précision de l’algorithme est clairement au rendez-vous, avec des analyses « au pixel près », sachant que les points traduisant des signes d’hémorragies peuvent avoir une taille de l’ordre de 100 pixels.
Désormais, l’outil établi poursuivra son perfectionnement sur tout le pays.
Aux États-Unis, chaque centre de traumatologie inscrit à l’étude, menée par Geoffrey Manley (professeur et vice-président de la neurochirurgie à UCSF), seront donc de potentiels nouveaux testeurs de l’algorithme baptisé « PatchFCN ».
Un premier pas vers l’intelligence artificielle dans l’imagerie médicale et la médecine en générale, auquel l’importance sera décisive selon le chercheur Jitendra Malik, de l’UC Berkeley.
« Étant donné le grand nombre de personnes qui souffrent de lésions cérébrales traumatiques tous les jours et qui sont conduites au service des urgences, cela revêt une très grande importance clinique », expliquait l’homme, connu pour ses recherches en vision par ordinateur.
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