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Diagnostic: l’ordinateur dépassera-t-il l’Homme?
20/06/2016 - 02:43

Les progrès en intelligence artificielle (IA) sont tels que les super-ordinateurs sont désormais capables de battre sèchement les Maîtres aux échecs mais qu’en est-il du diagnostic médical?

La question mérite d’être posée en raison du développement de plus en plus pointu des systèmes experts. L’un des premiers domaines touchés a certainement été celui de l’imagerie où la machine est capable de mieux analyser et détecter ce qui serait difficilement visible à l’œil humain. Il est donc somme tout logique que des chercheurs aient mis au point un processus permettant à un ordinateur de réaliser très finement des analyses en anatomopathologies.

Sans vraiment de surprise, cette découverte vient de Boston au sein de Beth Israel Deaconess Medical Center et de… Harvard. « Nous avons entrainé un ordinateur à apprendre à interpréter des images pathologiques. L’ordinateur est capable de comprendre le langage et l’image », explique Andrew Beck, un des chercheurs. Ils ont réussi cette prouesse en construisant un réseau neuronal artificiel multicouche, ressemblant de près à  notre cerveau et mimant le processus d’apprentissage qui se déroule dans notre néocortex à nous, Humains.

Pour tester leur « machine », les chercheurs l’ont inscrite à une compétition lors du symposium sur l’imagerie biomédicale qui s’est déroulé en avril dernier. Cette équipe a remporté le concours concernant la reconnaissance des ganglions lymphatiques envahis ou non par des métastases de cancer du sein. Il s’agit bien entendu d’un examen de routine pour un pathologiste, mais néanmoins une tâche très importante et qui peut se révéler très laborieuse. C’est ici que l’ordinateur peut s’avérer un auxiliaire intéressant.

De fait, l’ordinateur a réussi à donner un diagnostic correct dans 92% des cas, alors le pathologiste réalise un score de 96%. « Cependant, précise le spécialiste, le plus intéressant est que lorsque nous combinons l’homme et la machine, nous obtenons une précision diagnostique de 99,5% ». Il y a donc avantage à induire ce type de collaboration afin de réduire les erreurs.

ISBI challenge on cancer metastasis detection in lymph node