Une nouvelle IA détecte les maladies plus vite et avec une précision inégalée

L'analyse des tissus humains pour détecter les signes de maladies a longtemps été un processus fastidieux et chronophage. Pourtant, une équipe pluridisciplinaire d'ingénieurs et de biologistes vient de franchir une étape cruciale dans l'automatisation de cette tâche essentielle. Leur modèle d'intelligence artificielleintelligence artificielle, basé sur l'apprentissage profondapprentissage profond (ou deep learning), promet de révolutionner le diagnostic histopathologique en offrant une précision et une rapiditérapidité sans précédent.

Une innovation à l'intersection de l'IA et de la médecine

Le développement de ce nouveau modèle d'IA s'inscrit dans une démarche ambitieuse visant à intégrer l'intelligence artificielle, la vision par ordinateurordinateur et la médecine. Cette convergence de disciplines était jusqu'à présent le principal obstacle à la création de systèmes automatisés de détection des maladies.

Les défis relevés par les chercheurs incluent :

• le traitement d'images microscopiques de grande taille ;
• l'analyse de structures tissulaires complexes ;
• la détection d'anomalies dans des images gigapixels.

Michael Skinner, l'un des chercheurs impliqués dans le projet, souligne : « Ce programme d'apprentissage profond basé sur l'IA s'est révélé extrêmement précis dans l'examen de ces tissus. Il pourrait révolutionner ce type de médecine pour les animaux et les humains, en facilitant considérablement ces analyses ».

L'intelligence artificielle alimente déjà de nombreux objets connectés du quotidien qui peuvent sauver des vies. © Nastasic, iStock

Une approche novatrice pour l'analyse des tissus

Le modèle d'IA développé par l'équipe de Washington repose sur deux composantes essentielles :

1. La préparation des données : utilisation d'une fenêtrefenêtre glissante pour examiner les sous-sections d'une image à différentes résolutionsrésolutions.
2. Le modèle d'apprentissage profond : analyse et interprétation des données préparées.

Pour entraîner leur système, les chercheurs ont utilisé des images provenant d'études épigénétiques antérieures, comprenant des tissus rénaux, testiculaires et ovariens de rats et de souris présentant des signes de maladie. Ils ont également enrichi les données d'entrée avec des images gigapixels de cancer du sein et de métastases ganglionnaires.

Des performances surpassant l'expertise humaine

Les tests réalisés ont démontré que le nouveau modèle d'IA surpasse non seulement les systèmes précédents, mais également les capacités humaines dans certains cas. L'IA a réussi à identifier des pathologies qui avaient échappé à l'œilœil des experts humains, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives pour la détection précoce des maladies.

Holder, coauteur de l'étude publiée dans Scientific Reports, affirme : « Je pense que nous disposons désormais d'un moyen d'identifier les maladies et les tissus qui est plus rapide et plus précis que les humains ». Cette avancée pourrait considérablement accélérer la recherche en épigénétique, réduisant des analyses qui prenaient auparavant près d'un an à seulement quelques semaines.

Les ingénieurs ont doté le modèle de capacités remarquables :

• Traitement de milliards de pixelspixels pour gérer des images à très haute résolution ;
• Analyse de petites tuilestuiles d'images et mise en contexte dans des sections plus larges ;
• Système de rétropropagation permettant l'apprentissage à partir des erreurs.

Cette innovation ouvre la voie à une nouvelle ère dans le diagnostic médical, promettant des avancées significatives dans la détection précoce et le traitement des maladies. L'alliance entre l'intelligence artificielle et l'expertise médicale pourrait bien redéfinir les standards de la pathologie moderne.