Google excelle chez les radiologues dans la détection du cancer du poumon

0
20

Les chercheurs en intelligence artificielle de Google Inc. en collaboration avec le Northwestern Hospital ont mis au point un modèle d'intelligence artificielle capable de détecter le cancer du poumon au moyen de tests, mieux que les radiologistes humains possédant en moyenne huit années d'expérience.

Lors de l'analyse d'un seul scanner, le modèle a révélé que le cancer avait en moyenne 5% de plus qu'un groupe de six experts humains et qu'il était probable que le nombre de cas positifs serait réduit de 11%.

Les experts humains et l'intelligence artificielle ont obtenu des résultats similaires lorsque les radiologues ont pu voir des tomodensitogrammes antérieurs.

Selon les données de l'Organisation mondiale de la santé, le cancer du poumon est l'une des causes de décès les plus courantes parmi tous les cancers du monde. Il tue plus de 1,7 million de personnes par an – plus que le sein, la prostate, le colon et le rectum réunis.

Le problème provient du fait que la plupart des cancers ne sont découverts que plus tard, lorsque les interventions chirurgicales ont moins de succès, mais Google est déterminé à changer cela grâce au nouveau modèle basé sur l'intelligence artificielle, dans l'espoir de rendre la prédiction du cancer du poumon plus précise et plus facile.

Sujets liés à ce que vous lisez maintenant:

Le modèle – lorsqu'il s'agit de prédire le risque de cancer deux ans après le test – permet de détecter un cancer à 9,5% par rapport aux performances du radiologue.

Selon une étude publiée dans la revue Nature Medicine, Google a utilisé un modèle d'apprentissage en profondeur pour prédire si le patient a un cancer du poumon, le degré de risque de cancer du poumon et l'emplacement des tissus malins dans les poumons.

Le modèle devrait être disponible via l'API Google Cloud Healthcare, où le géant de la recherche continuera à expérimenter des tests supplémentaires avec des organisations partenaires.

Le système d'intelligence artificielle utilise une analyse volumétrique 3D pour l'anatomie complète d'un scanner, ainsi que des points basés sur des techniques de détection qui identifient les zones présentant des lésions malignes.

Google a formé le modèle à l'aide de plus de 42 000 tomodensitogrammes effectués sur environ 15 000 patients, dont 578 avaient un cancer en l'espace d'un an, et les résultats ont été validés à l'aide de jeux de données du Northwestern Medicine Hospital.

L’apprentissage en profondeur est la raison derrière les progrès de Google dans le diagnostic de la rétinopathie diabétique par le biais d’un examen de la vue. Le système d’intelligence artificielle DeepMind de la société peut recommander une ligne de traitement appropriée pour un maximum de 50 patients atteints de maladie oculaire avec une précision de 94%.

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.