DÉPISTAGE - Les chercheurs de Google ont créé un moteur d'analyse de mammographies capable de détecter des tumeurs que les radiologues auraient ratées, capable aussi d'écarter des clichés suspects. Le système est encore améliorable, mais pose déjà des questions sur le futur du dépistage de ces cancers.
Des études l'avaient montré pour d'autres cancers, comme le mélanome, c'est désormais au tour du cancer du sein de servir de test à l'efficacité de l'intelligence artificielle, quant il s'agit de reconnaître une tumeur naissante sur des clichés d'imagerie médicale. Un enjeu majeur, quand un cancer sur cinq n'est jusque-là pas détecté par une mammographie.
Ce que les chercheurs de Google exposent dans un article paru dans Nature (document PDF, en anglais), c'est le résultat d'un projet de deux ans, durant lesquels ils ont entraîné leur moteur d'intelligence artificielle, en lui montrant des milliers de clichés, des mammographies dont chacune montrait une tumeur confirmée par la suite, ou non. De quoi donner en quelques mois à son logiciel un entraînement de vétéran de la radiologie.
C'est grave docteur ?
Les résultats sont clairs et nets : dans l'immense majorité des cas, l'IA a battu les médecins, tant aux États-Unis qu'en Angleterre. Les "faux négatifs", ces examens qui ne détectent pas une tumeur bien réelle ont été réduits de près de 10%. Les "faux positifs", qui voient une tumeur là où il n'y en a pas, on eux été réduits de 5%. Des différences de quelques pourcents seulement, mais qui peuvent changer le pronostic de milliers de femmes, et éviter à d'autres des examens invasifs, des biopsies inutiles.
Pour autant, le système n'est pas parfait, loin s'en faut. Il reste encore des cas que l'IA ne voit pas, là où tous les radiologues font le bon diagnostic. L'inverse est aussi vrai, quand l'IA identifie correctement une tumeur que six radiologues disent à l'unisson n'avoir pas vue, comme dans les clichés ci-dessous. Les chercheurs n'expliquent pas encore ces différences de diagnostic, mais reconnaissant que le système peut encore largement s'améliorer, en continuant son apprentissage sur plus encore de clichés.
Quelles conséquences pour l'avenir ?
But premier de la recherche : déterminer si la machine pourrait devenir plus efficace que l'homme pour donner un avis sur des milliers, des millions d'imageries médicales. Une valeur ajoutée qui semble de prime abord plus importante encore pour ce cancer en particulier.
Aux États-Unis, le cancer du sein est l'un des trois plus meurtriers. Détecté à temps, un cancer du sein localisé a pourtant un excellent pronostic, près de 99% des femmes touchées sont encore vivantes cinq ans plus tard. De quoi pousser à la généralisation de l'usage de l'IA pour de meilleurs diagnostics, même si les écueils sont réels. Comme pour le cancer de la prostate depuis une vingtaine d'années, le diagnostic plus efficace du cancer du sein pourrait entraîner ce que les spécialistes appellent un "surdiagnostic", quand l'examen détecte une tumeur qui ne croît pas, ou qui n'aurait pas mis en danger la vie d'une patiente, du fait de son grand âge par exemple. Jusque-là, si l'IA sait détecter des tumeurs que les radiologues ne voyaient pas, elle ne sait pas prédire sa dangerosité à terme. Déjà, sur les réseaux sociaux, de nombreux professionnels se posent la question des bénéfices réels du procédé.
Que fait Google dans le traitement du cancer ?
Pour les chercheurs du géant, l'analyse d'imagerie médicale n'est qu'une application de plus des capacités de Deepmind, le moteur d'intelligence artificielle de Google. Pour l'entreprise, la santé est l'un des secteurs-clé de sa croissance future, tant du côté des technologies que de celui de la prévention, ou de l'organisation des soins, comme aux États-Unis où n'existe pas de Dossier Médical Personnel numérisé. Pour autant, Google le rappelle, vos recherches en ligne sur les maladies ne sont pas utilisées pour cibler de la publicité.
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