L’intelligence artificielle pour détecter le cancer colorectal —


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  • Un chercheur de l’Université de Tulane a découvert que l’intelligence artificielle peut détecter et diagnostiquer avec précision le cancer colorectal à partir d’analyses tissulaires aussi bien ou mieux que les pathologistes, selon une nouvelle étude publiée dans le journal. Communication Nature.

    L’étude, qui a été menée par des chercheurs de Tulane, de la Central South University en Chine, du University of Oklahoma Health Sciences Center, de la Temple University et de la Florida State University, a été conçue pour tester si l’IA pouvait être un outil pour aider les pathologistes à suivre le rythme de la demande croissante pour leurs services.

    Les pathologistes évaluent et étiquettent régulièrement des milliers d’images histopathologiques pour déterminer si une personne a un cancer. Mais leur charge de travail moyenne a considérablement augmenté et peut parfois provoquer des diagnostics erronés involontaires dus à la fatigue.

    « Même si une grande partie de leur travail est répétitif, la plupart des pathologistes sont extrêmement occupés car il y a une énorme demande pour ce qu’ils font, mais il y a une pénurie mondiale de pathologistes qualifiés, en particulier dans de nombreux pays en développement », a déclaré le Dr Hong-Wen Deng, professeur et directeur du Tulane Center of Biomedical Informatics and Genomics de la Tulane University School of Medicine. “Cette étude est révolutionnaire car nous avons réussi à tirer parti de l’intelligence artificielle pour identifier et diagnostiquer le cancer colorectal de manière rentable, ce qui pourrait finalement réduire la charge de travail des pathologistes.”

    Pour mener l’étude, Deng et son équipe ont collecté plus de 13 000 images de cancer colorectal auprès de 8 803 sujets et de 13 centres anticancéreux indépendants en Chine, en Allemagne et aux États-Unis. À l’aide des images, qui ont été sélectionnées au hasard par des techniciens, ils ont construit un programme de reconnaissance pathologique assistée par machine qui permet à un ordinateur de reconnaître des images montrant le cancer colorectal, l’une des causes les plus courantes de décès liés au cancer en Europe et en Amérique.

    “Les défis de cette étude découlaient des grandes tailles d’images complexes, des formes complexes, des textures et des changements histologiques dans la coloration nucléaire”, a déclaré Deng. “Mais finalement, l’étude a révélé que lorsque nous utilisions l’IA pour diagnostiquer le cancer colorectal, les performances étaient comparables et même meilleures dans de nombreux cas que celles des vrais pathologistes.”

    L’aire sous la courbe des caractéristiques de fonctionnement du récepteur (ROC) ou AUC est l’outil de mesure des performances que Deng et son équipe ont utilisé pour déterminer le succès de l’étude. Après avoir comparé les résultats de l’ordinateur avec le travail de pathologistes hautement expérimentés qui ont interprété les données manuellement, l’étude a révélé que le pathologiste moyen avait obtenu un score de 0,969 pour l’identification manuelle précise du cancer colorectal. Le score moyen du programme informatique d’IA assistée par machine était de 0,98, ce qui est comparable sinon plus précis.

    L’utilisation de l’intelligence artificielle pour identifier le cancer est une technologie émergente et n’a pas encore été largement acceptée. L’espoir de Deng est que l’étude conduira à plus de pathologistes à utiliser la technologie de présélection à l’avenir pour établir des diagnostics plus rapides.

    « Il est encore en phase de recherche et nous ne l’avons pas encore commercialisé car nous devons le rendre plus convivial, le tester et l’implémenter dans des contextes plus cliniques. Mais au fur et à mesure que nous le développons, nous espérons qu’il pourra également être utilisé pour différents types de cancer à l’avenir. L’utilisation de l’IA pour diagnostiquer le cancer peut accélérer l’ensemble du processus et faire gagner beaucoup de temps aux patients et aux cliniciens.

    Source de l’histoire :

    Matériaux fourni par Université de Tulane. Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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