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L'intelligence artificielle DeepMind, de Google, peut détecter 50 maladies oculaires aussi bien que votre ophtalmo

August 29, 2018, 7:23 am

Type: TECHNOLOGIE

       




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À partir de l'analyse d'images de la rétine, une intelligence artificielle de DeepMind parvient à diagnostiquer 50 maladies oculaires.

Image:DEEPMIND

Par Hugo Jalinière

L'entreprise de Google, DeepMind, spécialisée dans l'intelligence artificielle, a mis au point un logiciel capable de dépister plus de 50 maladies oculaires avec la même précision que des ophtalmologues aguerris.


 





DIAGNOSTIC. Une intelligence artificielle pourrait remplacer ou, tout du moins, seconder de façon optimale les ophtalmologues. C'est ce qui ressort d'une étude publiée dans la revue Nature Medicine au milieu du mois d'août 2018. En collaboration avec l'Institut d'ophtalmologie de l'University College de Londres et le Moorfields Eye Hospital (Londres), l'entreprise DeepMind de Google montre par ces travaux qu'un système d'intelligence artificielle peut recommander la décision de référence pour 50 maladies oculaires avec 94% de précision ; comme le feraient les ophtalmologues des deux prestigieux centres impliqués dans cette étude. À partir de scanners rétiniens en 3D, le logiciel a appris à repérer des atteintes comme la dégénérescence maculaire liée à l'âge, la rétinopathie diabétique, le décollement de la rétine ou encore le glaucome. Surtout, il établit en un temps record un classement des cas en fonction du degré d'urgence de la prise en charge pour chaque patient. Comme la plupart des systèmes d'intelligence artificielle en santé, l'objectif n'est pas tant de remplacer le médecin que de lui fournir une aide à la décision la plus proche de celle que prendrait un spécialiste. Et sur ce point, les résultats publiés sont très prometteurs (voir ci-dessous).

Les recommandations pour 997 patients émises par le système d'intelligence artificielle de DeepMind (à gauche) comparées à celles de deux spécialistes de la rétine. © Nature Medicine

Le logiciel a ainsi pour objectif de réduire les délais entre la réalisation de l'examen de la rétine et la pose du diagnostic. L'analyse et l'interprétation des données d'imagerie peut en effet prendre du temps, même aux cliniciens les mieux entraînés. "Le nombre de scanners rétiniens que nous réalisons croît de façon plus importante que ce que les experts humains sont en mesure d'interpréter", explique le Dr Pearse Keane, l'un des auteurs de l'étude, médecin au Moorfields Eye Hospital de Londres. Il y a un risque que cela conduise à des retards de diagnostic et de traitement de maladies menaçant la vue, ce qui serait dévastateur pour certains patients. La technologie d'intelligence artificielle que nous développons est conçue pour rendre prioritaires les patients qui doivent être vus et traités urgemment par un professionnel. Si nous pouvons diagnostiquer et traiter une condition oculaire de façon précoce, cela nous donne une meilleur chance de sauver la vue de certains patients."

Un système “nourri” par 15 000 scanners de patients

Pour mettre au point ce logiciel, les chercheurs ont "nourri" leur système avec près de 15.000 scanners de patients précédemment diagnostiqués. Mais avant cela, ils ont en effet eu recours à une première séance d'apprentissage réalisée à l'aide de 877 images dont la segmentation avait été réalisée manuellement. La machine a ainsi appris à segmenter les images elle-même, c'est-à-dire à repérer les différentes couches rétiniennes et à les caractériser. Une étape décisive pour le diagnostic, mais longue et fastidieuse pour les médecins.





Exemples de segmentation manuelle (au centre) et automatisée (à droite) à partir des scanners de la rétine (à gauche). La procédure permet de caractériser chez chaque patient les différentes couches rétiniennes. © Nature Medicine.

Outre la précision et la rapidité des diagnostics posés, le cofondateur de l'entreprise DeepMind, Mustafa Suleyman, met en avant l'explicabilité du logiciel. L'un des problèmes des systèmes d'IA est en effet de fonctionner comme des boîtes noires : les données entrées comme les résultats obtenus sont valides sans qu'on sache toujours bien comment le logiciel a procédé pour y parvenir. Ici, le rationnel de l'IA est facilement accessible aux médecins spécialisés. "Il est possible pour le clinicien d'interpréter la façon dont l'algorithme a procédé, explique Mustafa Suleyman. Ils peuvent regarder la segmentation sous-jacente au diagnostic." Un atout indéniable à l'heure où nombre de médecins seraient récalcitrants à utiliser un logiciel dont le rationnel leur échappe. L'effet "boîte noire" est en effet un obstacle majeur à l'utilisation dans les faits de ce type de systèmes. Sans compter que le consentement éclairé d'un patient nécessite qu'un médecin soit en mesure d'expliquer la façon dont il est pris en charge.

Vidéo de présentation des travaux par la société DeepMind :

 

"Cette étude démontre l'impressionnant degré de performance atteint par l'intelligence artificielle dans l'analyse d'images médicales, juge de son côté Derek Hill, professeur en sciences de l'imagerie médicale qui n'a pas participé à ces travaux. Elle montre que l'IA assistera bientôt en routine les médecins pour le diagnostic et le traitement de nombreuses maladies." Bientôt ? Pas avant que des essais cliniques indépendants et à plus large échelle puissent être menés. Une étape qui devrait encore prendre "plusieurs années" selon le patron de DeepMind lui-même.


Source de l'article: sciencesetavenir



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