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Dépistage du cancer des seins : L’IA parvient à imiter les processus d’interprétation des experts radiologues

Une nouvelle plateforme d’IA imite les processus d’interprétation des radiologues lors de la détection de lésions cancéreuses sur les mammographies.

La plateforme, qui a été mise au point par des radiologues et des informaticiens de l’université de Duke, montre également toutes les étapes qui l’ont conduite à tel ou tel diagnostic.

Contrairement aux autres types d’IA qui effectuent les mêmes tâches de dépistage du cancer, ce nouvel assistant est donc totalement transparent. Ceci est d’une grande importance pour les médecins et les radiologues, qui peuvent ainsi valider ou invalider les diagnostics qu’il va émettre.

« Nous avons besoin d’algorithmes qui ne se contentent pas de fonctionner, mais qui donnent aussi des explications, et fournissent les cas sur lesquels ils se basent pour tirer leurs conclusions », s’est félicité Joseph Lo, professeur de radiologie à Duke.

« De cette façon, l’IA aide à prendre de meilleures décisions, que le médecin soit d’accord ou non avec son diagnostic de cancer », a-t-il conclu.

Un assistant IA qui imite les experts radiologues

Pour que ce nouvel assistant IA puisse effectuer des analyses à la manière d’un radiologue, il a d’abord dû être formé comme tel. On lui a ainsi appris à reconnaître les lésions suspectes et à ignorer tous les tissus environnants ; mais aussi à se focaliser sur certaines parties spécifiques d’une lésion afin qu’il détecte avec une plus grande efficacité d’éventuelles anomalies.

En résumé, les savoir-faire essentiels à un expert radiologue lui ont servi de base de données d’apprentissage.

Dans le détail, l’intelligence artificielle a pu s’entraîner avec 1 136 images provenant de 484 patients présentant des lésions cancéreuses et bénignes connues. Cela lui a permis de distinguer les anomalies mineures de celles qui justifient un examen plus approfondi.

« Les autres IA n’essaient pas d’imiter les radiologues ; elles élaborent leurs propres méthodes pour répondre à leurs propres questions, qui sont souvent peu pertinentes », a fait remarquer Alina Barnett, doctorante en informatique à Duke.

Dépistage du cancer : l’IA ne fait pas mieux que les radiologues

Toutefois, il convient de souligner que lorsque les performances de l’IA ont été comparées à celles des radiologues, elles n’étaient pas meilleures. Cependant, elles étaient aussi bonnes que celles d’autres plateformes d’IA comparables.

La plateforme développée par les chercheurs de l’université de Duke présente toutefois l’avantage de permettre aux radiologues de voir exactement quelle partie de l’interprétation de l’IA est erronée, car elle fonctionne de manière transparente.

 « Voilà à quoi pourrait ressembler la transparence de l’IA pour l’imagerie médicale, et c’est ce que les médecins devraient exiger pour tout test radiologique » visant à détecter le cancer, a déclaré Cynthia Rudin, professeur d’ingénierie électrique à Duke.

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