L’intelligence artificielle, as du diagnostic médical

En plein développement, des systèmes autonomes rivalisent en performance avec l’œil du spécialiste pour diagnostiquer des tumeurs et une maladie de la rétine.

Fundus photo showing scatter laser surgery for diabetic retinopathy.

Les défis de la science. Avril 2018, l’intelligence artificielle autonome fait une entrée remarquée sur le marché du diagnostic médical. L’agence de santé américaine, la Food and Drug Administration (FDA), vient d’autoriser pour la première fois la commercialisation d’un logiciel d’intelligence artificielle (IA) capable d’établir seul un diagnostic. A partir de l’analyse de photos de fonds d’œil, le ­logiciel nommé IDx-DR détecte la rétinopathie diabétique, maladie pouvant ­conduire à la cécité qui touche 30 % à 40 % des personnes atteintes d’un diabète de type 2. Il le fait avec la même ­précision qu’un spécialiste : dans près de 90 % des cas, IDx-DR réalise un bon diagnostic, ce qui a convaincu la FDA.

Cette première incursion commerciale de l’IA autonome dans le diagnostic médical marque le début d’une nouvelle ère. Car un peu partout dans le monde, des équipes de recherche, des grandes entreprises (IBM, Philips notamment) et des start-up développent des systèmes de diagnostic autonomes fondés sur les algorithmes d’apprentissage profond. De quoi s’agit-il ? Ces logiciels s’inspirant du cortex visuel des mammifères utilisent des réseaux de neurones virtuels organisés en couches pour traiter l’information. Dans une première phase dite d’apprentissage, ils sont entraînés à établir avec une grande fiabilité statistique des corrélations entre des milliers de données en entrée et des milliers de résultats en sortie. Ensuite, en phase opérationnelle, les réseaux de neurones établissent, souvent avec la même précision qu’un expert (voire meilleure) et beaucoup plus vite, un diagnostic.

« Pour que ces méthodes soient efficaces, on doit partir de données structurées spatialement, comme les images médicales, ou temporellement comme les électrocardiogrammes. Les réseaux de neurones sont alors capables de rivaliser avec l’homme dans sa capacité d’analyse et de discernement », explique Olivier Clatz, président et cofondateur de Therapixel,…

source : Le Monde.fr October 3, 2018 at 09:42PM