Comment l'intelligence artificielle veut révolutionner la prévention du cancer du sein

En France, quelque 60.000 nouveaux cas de cancer du sein sont détectés chaque année (dont 500 cas masculins). Et 12.000 personnes en décèdent. Un chiffre certes en diminution depuis 15 ans grâce à un meilleur dépistage. Mais de nombreux cas sont encore décelés trop tardivement.

Pour remédier à cela, la recherche reste mobilisée plus que jamais et sait aussi se servir des nouvelles technologies pour y parvenir. Aux Etats-Unis, des chercheurs de l'Institut of Technology du Massachussetts (MIT) et du Massachusetts General Hôpital ont mis au point un système automatisé de mammographie. Ils se sont appuyés sur le fait que les femmes américaines ont des tissus mammaires denses, ce qui augmente les risques de cancer du sein et ne facilite pas le dépistage par mammographie.

Pour cela, ils se sont appuyés sur le Deep Learning (apprentissage en profondeur) pour enseigner à un algorithme la meilleure façon de distinguer différents types de tissus mammaires, de gras à extrêmement denses. Ils ont fait ingurgiter à la machine l'analyse de dizaines de milliers de mammographies numérisées et ont fait la corrélation avec les diagnostics des radiologues. Par la suite, la méthodologie a permis d'obtenir un score pour l'évaluation automatique. Au final, l'algorithme s'est avéré plus pertinent dans ses prédictions que les modèles traditionnels.

"Notre motivation était de créer un outil précis et cohérent, qui puisse être partagé et utilisé dans tous les systèmes de soins de santé", explique Adam Yala, étudiant en doctorat et co-auteur du MIT. "Cela prend moins d'une seconde par image ... [et peut être] mis à l'échelle facilement et à moindre coût dans les hôpitaux."

De leur côté, les chercheurs de Google sont parvenus à mettre au point un outil de détection encore plus précis. Grâce aussi au Deep Learning, ils sont parvenus à ce que leur machine soit capable de dépister des cancers du sein avancés avec une plus grande précision que des pathologistes, explique le site VentureBeat. Baptisé LYNA (Lymph Node Assistant), l'algorithme parvient à reconnaître les caractéristiques des tumeurs dans différentes conditions. L'intelligence artificielle de Google a ainsi fait la différence entre des radios de cancer et de non cancer dans 99% des cas, même en cherchant des métastases tellement petites que l'œil humain peut passer à côté.

Mais le géant américain ne veut pas que LYNA soit un simple outil de détection. Il veut aussi en faire un atout pour les praticiens. LYNA apprend et peut aider en cas de diagnostic tout en apprenant pour parfaire sa détection. Les premiers tests ont démontré que cela avait permis de réduire de moitié le temps d'inspection pour les pathologistes, mais aussi de diviser par deux le nombre de micro-métastases manquées. Le procédé va à présent être testé en situation clinique réelle, et plus seulement pour rechercher des cancers avancés sans solution.

Google comme le MIT cherchent désormais à appliquer leurs intelligences artificielles à différents champs médicaux, des recherches d'autres tumeurs. Et les médecins comme l'hôpital auraient tout à y gagner, à commencer par du temps.