L’intelligence artificielle soutient le diagnostic médical

Avec l’intelligence artificielle, les médecins peuvent recourir à de nouveaux assistants. Les expérimentations se multiplient pour doter les professionnels de la médecine de technologies de pointe reposant sur l’apprentissage automatique. Comme aux États-Unis, où des chercheurs développent un algorithme pour diagnostiquer plus efficacement les tumeurs cérébrales.

Une équipe de chercheurs de la Faculté de Médecine de l’Université du Michigan et de l’Université de Harvard vient de mettre au point une technique permettant de réduire de 90 % le temps nécessaire au diagnostic d’une tumeur cérébrale, grâce à un algorithme d’apprentissage profond (deep learning). Un gain significatif permettant de limiter le risque de complications pour le patient lors d’une opération puisque les chirurgiens peuvent obtenir un résultat en moins de quatre minutes (contre une demi-heure minimum avec une méthode traditionnelle).

À l’heure actuelle, cet algorithme est en mesure de classer des tissus en quatre catégories (l’objectif étant de doubler ce nombre) avec une précision de l’ordre de 90 %. Un résultat légèrement inférieur au standard et que les scientifiques espèrent améliorer grâce à de nouvelles données issues d’un déploiement de leur système à plus grande échelle, notamment dans des petites structures hospitalières privées de neuropathologie. Le succès de cette expérimentation constitue un exemple supplémentaire des progrès engendrés par le développement de l’intelligence artificielle dans le domaine de la santé et son intérêt pour les praticiens.

 

Lire l’article (en anglais)

 

En complément :

Un article (en anglais) au sujet d’un algorithme de diagnostic de l’autisme,

et un autre (en anglais) à propos d’aides auditives améliorées par l’apprentissage profond.