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L’IA DeepMind détecte les problèmes oculaires aussi bien qu’un expert humain

Une IA développée par est capable d’identifier plus de 50 maladies oculaires avec une précision digne des meilleurs experts humains. Grâce au Machine Learning, il sera bientôt possible d’accélérer les diagnostics et les traitements des problèmes oculaires.

L’entreprise DeepMind s’est associée avec l’hôpital ophtalmologique Moorfields, la fondation NHS et le University College London afin de développer un système d’intelligence artificielle révolutionnaire. Grâce au Machine Learning, ce système est en mesure d’identifier 50 maladies oculaires différentes avec une précision époustouflante de 94%. Un niveau de précision digne des plus grands experts humains.

Le système procède en deux étapes pour analyser les scans rétiniens OCT des patients. Cinq systèmes de Machine Learning séparés, entraînés à partir de 877 scans OCT, créent tout d’abord des cartes des scans OCT. Les cinq cartes sont ensuite analysées par cinq autres systèmes Machine Learning séparés, entraînés à l’aide de cartes élaborées à partir des 14884 scans OCT de 7621 patients différents. Ces systèmes analysent les cartes et donnent chacun une décision.

Les cinq décisions sont combinées en un seul résultat, afin de déterminer si le patient doit être traité de façon urgente, semi-urgente, sans urgence ou si une simple observation est nécessaire. Le niveau de fiabilité est exprimé en pourcentage. En cas de doute, un médecin humain peut évidemment examiner les cartes et les résultats pour ajouter sa propre interprétation.

L’IA DeepMind va permettre d’accélérer les diagnostics et traitements de problèmes oculaires

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Selon Prof Sir Peng Tee Khaw, directeur du NIHR Biomedical Research Centre de l’hôpital Moorfields, cette intelligence artificielle révolutionnaire pourrait sauver la vue de nombreux patients. De même, l’ophtalmologue explique que cette IA permet d’aider les médecins à analyser le nombre de scans rétiniens devenu trop important pour eux.

Cette technologie va permettre d’accélérer les processus de diagnostic et d’administration de traitement, et d’établir une priorité entre les patients. Les patients pourront ainsi être soignés plus facilement. De plus, cette approche en deux étapes rend les systèmes plus adaptés aux différentes machines OCT qui produisent des images différentes.

Après des essais cliniques et une approbation des régulateurs, cette intelligence artificielle pourra être mise à disposition des hôpitaux. L’hôpital Moorfields et ses différentes cliniques envisagent de le déployer d’ici cinq ans. Ce système IA pourra aussi être utilisé pour entraîner les cliniciens. Ce projet prouve une fois de plus le potentiel disruptif de l’IA et du Big Data pour le secteur de la santé.

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