Quand on parle d’intelligence artificielle, on pense spontanément à un cerveau humain brillant. Mais c’est avant tout une capacité à examiner une très grande quantité d’informations, dans un laps de temps assez court.
Et ces compétences sont particulièrement précieuses dans l’analyse des images médicales, où l’on pourra constituer une base documentaire, composée des résultats d’examens de tissus humains ou animaux. Soit une gigantesque bibliothèque de photos en très haute définition – idéalement en gigapixels – d’organes sains et malades, à différents stades de développement.
Des images de biopsies ont été ajoutées, ces échantillons de fragments de tissus, prélevés à des fins d’analyse pour confirmer ou non une pathologie.
Une équipe de l’université de l’État de Washington aux États-Unis a publié en novembre 2024 une étude comparative des résultats d’analyses médicales, qui a soumis des images de biopsie aux médecins, ainsi qu’à un outil de suivi. apprentissage profond (on parle de deep learning).
Les chercheurs sont clairs : les soignants ont besoin de plusieurs heures pour étudier les documents, tandis que l’algorithme fournit son rapport en quelques minutes. D’autant qu’il faut tenir compte du temps de discussion entre les médecins et des séquences de manipulation des microscopes utilisés.
Il ne s’agit pas de remplacer les médecins, mais plutôt de leur permettre de gagner du temps et de la précision dans l’analyse de l’état du patient, en disposant d’une lecture plus complète et plus rapide de leurs différents examens médicaux. Et en détectant plus précisément les zones suspectes. L’intelligence artificielle est pertinente pour comparer des documents et identifier les différences et anomalies.
Ce sont ces éléments qui sont ensuite portés à la connaissance des médecins à des fins d’interprétation. Afin qu’ils puissent poser leur diagnostic avec une vision complète de l’organe analysé. Seule condition : disposer d’une base d’images suffisamment étoffée, en nombre et en qualité de clichés, pour entraîner efficacement un modèle d’intelligence artificielle.
Dans leurs conclusions, les chercheurs de l’Université de l’État de Washington considèrent cette application de l’IA particulièrement pertinente dans la détection de cancers ou de maladies génétiques. Car on peut comparer des échantillons sains avec d’autres que l’on soupçonne porteurs de métastases ou de malformations. Une aide à la décision précieuse pour les experts médicaux lorsque le temps est limité.
