L’intelligence artificielle de Google pour le diagnostic du cancer du poumon s’avère plus précise que celle des radiologues
Comme pour toutes les formes de maladie, un diagnostic précoce du cancer du poumon peut grandement améliorer les chances de survie d’un patient, mais comme tous les cancers, c’est beaucoup plus facile à dire qu’à faire. Un projet de recherche de Google visant à exploiter une intelligence artificielle (IA) pour mieux modéliser et prédire le cancer du poumon s’est révélé prometteur dans une étude récemment publiée, la technologie surpassant même, à certains égards, les meilleurs radiologistes.
Image d’entête : pour un patient asymptomatique sans antécédents de cancer, l’IA a détecté un cancer du poumon potentiel qui avait été auparavant qualifié de normal. (Google)
Les cancers du sein, de la peau et de l’ovaire ne sont que quelques types de cancers qui pourraient être mieux traités avec l’aide de l’IA, avec une série de percées dans cette recherche ces dernières années, ce qui ouvre la perspective d’un diagnostic plus précoce et plus précis.
En formant des algorithmes d’apprentissage automatique sur des milliers d’images médicales, ces systèmes peuvent détecter des changements mineurs et potentiellement problématiques qui pourraient passer inaperçus pour les humains. Et nous commençons à voir comment cette technologie pourrait un jour mener à de bien meilleurs résultats pour les patients.
Dans le cas de Google, elle a formé son algorithme d’apprentissage automatique sur plus de 45 000 tomodensitogrammes thoraciques, provenant du National Health Institute (Instituts américains de la santé) et de l’université Northwestern, dont certains portaient sur le cancer à divers stades. L’algorithme fonctionne en générant un modèle 3D à partir de la tomodensitométrie, ce qui permet de détecter de minuscules tissus malins dans les nodules pulmonaires qui seraient autrement difficiles à repérer et de produire une prédiction globale de la malignité du cancer pulmonaire.
L’algorithme a ensuite été mis en œuvre à l’aide d’un seul tomodensitogramme pour le diagnostic, avec la précision de l’algorithme par rapport à celui de six radiologistes/ues certifiés. Google annonce qu’elle a détecté 5% plus de cas de cancer et réduit les faux positifs de plus de 11 %.
Bien que le système n’ait été validé que sur des patients existants à l’aide de scanners historiques et que d’autres travaux soient nécessaires pour explorer son fonctionnement en milieu clinique, Google décrit les premiers résultats comme « encourageants ».
Selon les chercheurs :
Cela crée une occasion d’optimiser le processus de présélection grâce à l’assistance informatique et à l’automatisation. Bien que la grande majorité des patients ne soient toujours pas dépistés, nous montrons le potentiel des modèles d’apprentissage en profondeur pour accroître la précision, la cohérence et l’adoption du dépistage du cancer du poumon dans le monde entier.
L’étude publiée dans Nature Medicine : End-to-end lung cancer screening with three-dimensional deep learning on low-dose chest computed tomography et présentée sur le site de Google : A promising step forward for predicting lung cancer.